[.NET网格计算框架] Alchemi

博客介绍了 Alchemi 1.0.beta 版本的相关内容,包括 Executor、Executor Service、Manager 等多个组件的 msi 安装文件,还有 sdk、src 的压缩包,以及用户指南和 API 文档,同时给出了转载链接。
  Alchemi [.NET网格计算框架 ] 是 一个以使用简易为目的的 Windows 下的网格计算框架。它提供了: a )开发网格软件的编程环境 和 b )建造网格和运行网格软件的运行机制。
      Alchemi 提供了软件合成的弹性。你可以使用强劲的网格线型模式以任何 .NET 支援的语言写网格软件。 或者把现有的软件以编程或宣布的方式改成网格软件。
建造同一水平网格(捆绑群)只要在一台电脑上安装 Alchemi Manager 和在每一台网格电脑上安装 Alchemi Executor 。 这一弹性的模式使 Executors 可以被设置为专用模式(由 Manager 控制运行)或是非专用模式(由用户或用屏保启动 )
      网页服务界面能和定制的网格中介软件通用。
     一个命令行软件让你监视软件的运行和提交运行有网格功能的软件。样本软件包括一个平行 Mandelbrot 数组生成器。
      Alchemi 是一个在 GPL 许可证下发布的开源软件。
     Alchemi 是以在澳大利亚墨尔本大学的网格计算和分布式系统实验室 Gridbus项目 的一部分开发的。
现在版本是

Version 1.0.beta

Runtime Machinery
Software Development Kit
Source Documents
Additional Samples

转载于:https://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2005/08/05/208542.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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