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智能计算方法及其资源管理应用
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智能计算方法及其资源管理应用

作者：林兵 等 著
出版社：清华大学出版社出版时间：2024-08-01
开本： 16开 页数： 268
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智能计算方法及其资源管理应用 版权信息

  • ISBN：9787302671183
  • 条形码：9787302671183 ; 978-7-302-67118-3
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
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智能计算方法及其资源管理应用 本书特色

《智能计算方法及其资源管理应用》着眼于智能计算技术在资源管理中的创新应用。作者深入浅出地介绍了神经网络、进化计算、模糊逻辑等智能计算方法的基础原理，并以数据中心、智能电网、云计算和物联网等实际场景为例，阐述了这些技术的应用优势和潜力。同时，书中还深入讨论了智能计算在资源管理中所面临的挑战，并提出了切实可行的解决策略。

智能计算方法及其资源管理应用 内容简介

随着信息技术的飞速发展和数据量的持续激增，传统的计算与资源管理方法日渐显得力不从心。本书专注于探索和介绍智能计算技术(如神经网络、进化计算、模糊逻辑和群体智能等)在资源管理中的创新应用。通过对这些技术的基础原理、关键特点及其在实际场景中的应用进行详细解读，尤其是在数据中心、智能电网、云计算和物联网等领域，智能计算技术的运用展现出巨大的潜力，它不仅优化了资源利用，也提升了整体系统的性能。本书还深入探讨了智能计算在资源管理中面临的挑战和问题，如提高计算效率、保证算法稳定性和系统可扩展性等，并提出了有效的解决策略。本书共4章，系统论述了智能计算方法及其资源管理应用。第1章概述了本书的研究背景与意义、国内外研究现状；第2章介绍了面向多目标的资源管理；第3章介绍了面向混合云的资源管理；第4章介绍了面向能源优化的资源管理。本书适合智能计算方法及其资源管理应用方向相关研究人员作为参考用书。

智能计算方法及其资源管理应用 目录

第1章概述 1．1研究背景与意义 1．2国内外研究现状 1．2．1确定式方法 1．2．2启发式方法 1．2．3元启发式方法 1．2．4机器学习方法 1．2．5资源管理 第2章面向多目标的资源管理 2．1基于粒子群灰狼混合算法的多目标进化算法 2．1．1引言 2．1．2相关工作 2．1．3问题模型 2．1．4优化方法 2．1．5实验 2．1．6总结 2．2基于正弦余弦改进算法的多目标进化算法 2．2．1引言 2．2．2相关工作 2．2．3方法概览 2．2．4实验 2．2．5总结 2．3多目标进化算法在微电网中的应用 2．3．1引言 2．3．2相关工作 2．3．3问题模型 2．3．4实验 2．3．5总结 第3章面向混合云的资源管理 3．1混合云环境下面向安全的科学工作流数据布局策略 3．1．1引言 3．1．2相关工作 3．1．3问题模型 3．1．4基于SAGAPSO的数据布局策略 3．1．5实验 3．1．6总结 3．2混合云环境下面向多目标优化的科学工作流数据布局策略 3．2．1引言 3．2．2相关工作 3．2．3问题模型 3．2．4基于IOMOEA的数据布局策略 3．2．5实验与分析 3．2．6总结 3．3混合云环境下代价驱动的多工作流应用在线任务调度方法 3．3．1引言 3．3．2相关工作 3．3．3问题模型 3．3．4算法 3．3．5实验 3．3．6总结 3．4混合云环境下面向时延优化的科学工作流数据布局策略 3．4．1引言 3．4．2相关工作 3．4．3问题模型 3．4．4基于GADPSO的数据算法 3．4．5实验仿真与结果 3．4．6总结 第4章面向能源优化的资源管理 4．1光储充电站多目标自适应能量调度策略 4．1．1引言 4．1．2相关工作 4．1．3问题模型 4．1．4基于AD_NSGAⅢ的能量调度策略 4．1．5实验 4．1．6结果评价 4．1．7结论 4．2面向用户满意的PSCS能量调度策略 4．2．1引言 4．2．2相关工作 4．2．3问题模型 4．2．4算法设计与分析 4．2．5仿真实验与分析 4．2．6总结 4．3面向运营商效益的PSCS能量调度策略 4．3．1引言 4．3．2相关工作 4．3．3问题模型 4．3．4算法设计与分析 4．3．5仿真实验与分析 4．3．6总结 4．4单一充电模式的电动汽车充电调度策略 4．4．1引言 4．4．2相关工作 4．4．3建模需求分析与权重计算 4．4．4问题模型 4．4．5基于准入机制的GASA算法 4．4．6仿真实验与结果分析 4．4．7总结 4．5多种充电模式的电动汽车充电调度策略 4．5．1引言 4．5．2相关工作 4．5．3问题模型 4．5．4基于充电优先级的NSGAⅡ算法 4．5．5仿真实验与结果分析 4．5．6总结 4．6基于联合模型的电池健康状态估计 4．6．1引言 4．6．2相关工作 4．6．3问题模型 4．6．4实验与分析 4．6．5总结 4．7基于聚类和时间间隔模型的电池健康状态估计 4．7．1引言 4．7．2相关工作 4．7．3问题模型 4．7．4实验与分析 4．7．5总结 4．8基于深度迁移学习的跨域电池健康状态估计 4．8．1引言 4．8．2相关工作 4．8．3方法 4．8．4实验 4．8．5总结 4．9基于源域选择的跨域电池荷电状态估计 4．9．1引言 4．9．2相关工作 4．9．3方法 4．9．4实验 4．9．5结果与讨论 4．9．6总结 参考文献
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智能计算方法及其资源管理应用 作者简介

林兵，北京大学访问学者，硕士生导师，福建师范大学物理与能源学院系副主任，福建省高层次人才， 获福建省科学技术进步一等奖，主要研究方向包括计算智能、工作流调度、能源优化管理、云边协同计算等。

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