10、控制流分布式事务内存中的有序调度研究

控制流分布式事务内存中的有序调度研究

1. 研究背景与相关模型

在分布式多处理器的事务调度领域,以往有诸多研究。部分研究考虑了数据流模型,如一些工作聚焦于最小化通信成本,还有的关注执行时间的最小化,也有研究同时考虑这两个因素。另外,一些论文探讨了结合数据流与控制流的混合模型。

1.1 基础模型定义
  • 图模型 :考虑一个分布式多处理器 $G = (V, E, w)$,其中 $V = {v_1, v_2, …, v_n}$ 代表处理节点,$E \subseteq V \times V$ 是节点间的通信链路,$w : E \to Z^+$ 是边的权重函数。路径 $p$ 的长度为 $length(p) = \sum_{e \in p} w(e)$,假设图 $G$ 是连通的,$dist(u, v)$ 表示节点 $u$ 和 $v$ 之间的最短路径长度,图的直径 $D := \max_{u,v \in G} dist(u, v)$。通信链路是双向的,节点和链路无故障,消息按 FIFO 顺序传递,且边无带宽限制。节点 $u$ 的 $k$ - 邻域是距离 $u$ 不超过 $k$ 的节点集合。
  • 通信模型 :采用同步通信模型,时间被划分为离散步骤。在每个时间步,节点接收消息、进行本地计算,然后向相邻节点发送消息。对于边 $e = (u, v) \in E$,消息从 $u$ 传输到 $v$ 需要 $w(e)$ 个时间步,通信成本为 $w(e)$。
  • 事务 :设 $S = {S_1, S_2, …, S_w}$ 是位于图 $G$ 节
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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