57、使用网格概念提高食品供应链能力的利用

使用网格概念提高食品供应链能力的利用

1. 科学背景

全球食品产业的市场规模高达3500亿美元,但大量商品因质量问题或生产过剩而被丢弃。1997年,Kantor等人计算出,在美国有27%的可食用食品被丢弃而不是被食用。亚利桑那大学的最新研究表明,美国生产的易腐食品中有50%从未被消费。这种浪费不仅对环境造成负担,也对经济产生负面影响。通过经济高效地利用生产能力,如生产资源、储存和运输设施以及供应商能力,可以有效减少浪费并提高经济效益。

网格技术从早期主要关注高性能计算逐渐发展到能够解决商业问题。网格技术的核心功能包括资源管理、共享和协调,使得它成为解决食品供应链挑战的理想工具。网格技术有助于打破食品供应链中的固定界限,实现动态供应链组合,以增加生产能力和确保高效且无缝的质量监控。同时,网格通过在单一供应链成员级别使用分布式数据存储设施来确保数据所有权,从而增强信任。

2. 相关工作

早期网格项目

早期网格项目如Globus Toolkit、SweGrid、EGEE、GridBus和Akogrimo主要开发了基本的网格组件和架构概念。这些项目解决了技术问题,但对商业应用的关注较少。例如:

  • Globus Toolkit :提供了一套工具和库,用于构建网格应用程序。
  • SweGrid :瑞典国家网格基础设施,旨在支持科研和教育。
  • EGEE :欧洲网格基础设施,用于支持科研和工业应用。

商业网格项目

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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