云服务

云服务的基本层次?

1、IaaS架构即服务, 提供了核心计算资源和网络架构的服务

2、PaaS平台即服务, 提供平台给系统管理员和开发人员,以为它构建、测试及部署定制应用程序。

3、SaaS软件即服务,通过Internet提供软件的模式,用户向提供商租用基于Web的软件来管理企业经营活动,且无需对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件。


IaaS的基本功能?


1、资源抽象,对资源进行粒度划分并管理。
2、资源监控,对不同资源采取不同监控方式。
3、负载管理,负载平衡与优化问题。
4、数据管理,数据的完整性、可靠性、可管理性。

5、资源部署,初期虚拟化硬件资源就绪时进行初始化, 应用运行时进行动态部署。
6、安全管理,保证基础设施资源被合法地访问和使用。
7、计费管理,变买为租,按量、按时间计费,使用情况监控。

 PaaS的基本功能?

1、开发平台,平台层是其上运行的应用的开发平台,有丰富的API代码库,拥有必要的开发测试环境。
2、 运行时环境,解析元数据信息对应用进行配置,不同平台层用户完全独立,并且具有隔离性、可伸缩性、资源的可复用性
3、运营环境,包括应用更新、应用升级、应用监控、资源消耗监控、 应用卸载、应用计费统计等功能。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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