EOS的资源利用机制

我们知道,比特币和以太坊中的交易手续费机制,其目的就是防止大量 垃圾交易使得系统拥堵。

而EOS则通过基于膨胀的奖励机制(每年增发1%,总增发不超过5%)完全取消了 交易手续费,这在降低了系统使用的成本同时也带来一个不可避免的问题:

如何避免系统资源的滥用?

EOS设计了一种新的资源使用机制:根据账户中EOS通证的数量来分配系统资源。

CPU与带宽:抵押/赎回

在EOS的模型中,CPU与带宽采用抵押的方式:按抵押的EOS通证比例分配CPU与带宽。 例如,如果你持有全网1%的EOS通证,那就可以抵押这些通证来获得全网1%的CPU和带宽。 这样就可以隔离开所有的DAPP,防止资源竞争和恶意的DDOS供给,无论其他的DAPP如何拥堵, 你自己的带宽都不受影响。

当不再需要CPU与带宽时,抵押的EOS通证可以赎回,在赎回的时候,存在三天的赎回期。

内存:买入/卖出

与CPU和带宽不同,要将数据存储在区块链中,你需要基于当前的RAM市场价格,用EOS通证买入 RAM,才能获得一定数量的存储字节。当你不再需要内存时,也可以将内存以当前的RAM市场价格 卖出得到EOS通证:

ram price

RAM的价格是基于班科(Bancor)算法,也就是说是由市场供需调节的:如果 RAM供不应求,则买入RAM时就需要更多的EOS通证,而这时卖出RAM也能获得更多的EOS通证。

内存是消耗资源,不可赎回,只能买卖。以EOS上发币为例,目前发币需要200K的内存,一个 EOS可买20KB,按目前的存储价格发一个币需要消耗10个EOS。这是EOS内存消耗的刚需来源。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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