21、网格计算的博弈论调度

网格计算的博弈论调度

1. 引言

计算网格不再仅仅是实验性的产物,而是广泛应用于全球的商业和工业领域。网格计算的宏伟目标是利用大量地理分布的机器互连,以更快的速度和更大的规模解决计算问题。然而,这一目标基于互连机器愿意执行远程作业的前提。随着网格规模的扩大,这一前提可能不再成立。因为网格在服务器层面是一个大规模的对等(P2P)系统,不同组织拥有和管理的“对等方”(即网格站点)可能并不总是愿意相互合作,甚至网格站点内的计算机也可能不合作。

因此,考虑到各级的潜在非合作性,对网格及其组成部分进行建模是一个重要的研究问题。通过这样的建模,我们可以研究自私行为的影响,并设计适当的策略来避免其不利影响,从而更有效地利用网格处理资源。传统的非策略性作业调度技术可能会导致资源分配效率低下,因为网格调度工作在一个独特的环境中,网格站点是自主的,其性能可能不可预测,超出调度器的控制范围。

博弈论已广泛应用于许多资源分配问题,网格作业调度也不例外。下面将介绍博弈论技术,包括非合作博弈、机制设计、拍卖、合作博弈和谈判,以及最近提出的几种博弈论网格作业调度技术,并为网格管理员提供如何更好地利用网格资源的建议,最后探讨未来的研究方向。

2. 背景知识

2.1 非合作博弈

非合作博弈的特征是有一组玩家 (N = {1, \ldots, n})。每个玩家从其策略空间中独立选择一个特定的策略。策略空间 (S = S_1 \times \cdots \times S_n) 的笛卡尔积表示游戏的所有可能结果。如果玩家 (i) 从其策略空间 (S_i) 中选择策略 (s_i),则游戏的结果表示为 (s = {s_1, \ldots, s_n} \in

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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