MATLAB实现分布式系统中变图拓扑离散时间集中控制方案

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

分布透明性有三个级别，在后面的章节将进一步讨论。集中与自治相结合的控制机制在分布式数据库系统中，数据的共享分为局部共享和全局共享两个层次。局部共享指每个场地上的用户可以共享本地数据库中的数据，完成局部应用；全局共享指系统中的用户可以共享各场地上存储的数据，完成全局应用。控制机制分为集中和自治两个层次：各场地可以自治地管理局部数据库，同时系统设有集中控制机制协调各场地的工作，执行全局管理功能。适当增加数据冗余度可以提高系统的可靠性、可用性和性能改善。在系统设计中，需权衡利弊，选择优化方案。

这本书是关于分布式多智能体系统协作控制的英文原版，提供了Matlab程序的实现。

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑，即增量时间提前方案。该方法提供最终最佳解决方案及在少量迭代中针对不同体积百分比的最佳拓扑集。 系统要求 在您的操作系统中必须安装MATLAB。

这份代码模拟了在CDMA网络中使用的三用户分布式功率控制算法，协调干扰。代码涉及变量如SIR信噪比、H通道增益矩阵和每个接收器的SIR要求。算法根据每个发射器可用的功率百分比和实际SIR之间的差异调整功率，直到达到所需的SIR水平。

Apache Hadoop 为用户提供了构建和运行分布式应用程序的平台，无需深入了解底层细节。Hadoop 的核心组件 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）具备高容错性，可在低成本硬件上部署，并提供高吞吐量数据访问，适用于处理海量数据集的应用程序。HDFS 不强制要求遵循 POSIX 标准，支持以流式方式访问文件系统数据。

随着信息技术的迅速发展，特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用，对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长，还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式（如基于IP-SAN的方案）已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制，有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题，提高了系统的可靠性和性能。

分布式计算机系统设计 分布式数据库系统（DDBMS）设计考虑以下因素： 数据分布：DDBMS中数据的物理分布方式，确保高效的数据访问。 程序分布：应用程序的不同组件在不同站点之间的分布情况，影响性能和可靠性。 访问模式：访问数据的模式，可分为静态模式和动态模式，影响数据库设计和查询处理。 知识：用户对访问模式的了解程度，分为完全已知和部分已知。

深入探讨 Hadoop 分布式系统的核心架构及其关键组件。从数据存储到计算处理，详细阐述 Hadoop 如何实现海量数据的有效管理与分析。 核心内容: Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 架构详解，包括数据块存储、NameNode 和 DataNode 角色与交互机制。 深入分析 Hadoop MapReduce 计算模型，阐述其工作原理、数据处理流程以及容错机制。 探讨 Hadoop 生态系统中的重要组件，如 YARN 资源管理、Hive 数据仓库等，展现 Hadoop 生态的丰富性。 目标读者: 希望了解 Hadoop 架构和工作原理的技术人员。 对大数据处理和分布式系统感兴趣的学生和研究人员。