4、移动云计算:架构、应用与挑战

移动云计算:架构、应用与挑战

1 引言

近年来,随着移动网络和技术的飞速发展,移动计算成为了一个新兴的研究领域。如今,智能手机用户数量已突破 10 亿,通过移动设备进行计算比传统方式更加可行。然而,移动设备存在电池续航短、存储容量有限、处理能力不足和带宽低等缺点。为克服这些挑战,云计算成为了一个有效的解决方案,移动计算与云计算的结合催生了移动云计算(MCC)。简单来说,MCC 就是让移动设备作为瘦客户端参与的云计算,数据可以从移动设备卸载到云端进行计算或存储。

2 移动云计算的动机

移动云计算是一种强大的移动计算技术,它整合了不同云的弹性资源和网络技术,以实现无限的功能、移动性和存储,能随时随地为大量移动设备提供服务。MCC 的数据存储和处理都在移动设备之外的云端进行,它不仅可以将任务卸载到远程云,还可以卸载到本地云或附近移动设备的集体资源中。

移动计算存在以下局限性,这也是推动 MCC 发展的动机:
1. 电池续航有限 :由于设备的移动性,很难随时找到外部电源,大多数移动设备依赖内置电池,续航时间只有几个小时。如果持续进行计算或同时运行多个应用程序,电池很快就会耗尽。
2. 存储容量有限 :每个移动设备的内部内存都有限,配置良好的智能手机内部内存只有 8GB,笔记本电脑也只有 500GB。虽然可以使用外部内存进行扩展,但在进行组织数据备份时,这些容量仍然不足。
3. 处理能力有限 :智能手机的 ARM 处理器只能运行小型和有限数量的应用程序。虽然笔记本电脑配备了 i3、i5 和 i7 等 3G 高处理单元,但由于

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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