Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.310-314
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2008
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. This novel method uses the support vector machines (SVM) with its function approximation property. It works together with RLS (Recursive least-squares) algorithm. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems.
This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM(Support Vector Machines) makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller be with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems
To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.
In this paper, the novel sliding durfaces are proposed by defining the virtual states. These sliding surfaces have the nominal dynamics of the original system and make it possible that the sliding Mode Control(SMC) technique is used with various types of controllers. Its design is based on the augmented system which additional dynamics as many as input numbers. The reaching phase is eliminated by using the initial virtual states which make the initial sliding functions equal to zero.
In this paper, we explore the issues of force display in the cooperative virtual environment shared by multiple users distributed over the network with heterogeneous hardware platforms. The proposed method is to cope with the problem of small time delay and the difference of sampling rate in the distributed configuration. In the proposed approach the interaction forces of the participants are just treated as the independent sources of acceleration. Thus the action of a participant simply changes the acceleration of the virtual object and consequently the states of the virtual object will be updated. When the updated states are reported to all the participants, the information on the time of state changes is delivered, too. Employing the discrete state information updated by the other users, each user modifies his own virtual environment and pseudo-realtime simulation can be realized. Excluding the software interface and the communication technique, it is proposed the simulation method for the operation of respective users and the way of calculating the driving input to the display device. For experimental verification we construct a cooperative virtual environment shared by two remote users and outline the results of experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5234-5251
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2018
It is well-known that virtualization technology can bring many benefits not only to users but also to service providers. From the view of system security and resource utility, higher resource sharing degree and higher system reliability can be obtained by the introduction of virtualization technology in distributed cloud. The small size time-sharing multiplexing technology which is based on virtual machine in distributed cloud platform can enhance the resource utilization effectively by server consolidation. In this paper, the concept of memory block and user satisfaction is redefined combined with user requirements. According to the unbalanced memory resource states and user preference requirements in multi-virtual machine environments, a model of proper memory resource allocation is proposed combined with memory block and user satisfaction, and at the same time a memory optimization allocation algorithm is proposed which is based on virtual memory block, makespan and user satisfaction under the premise of an orderly physical nodes states also. In the algorithm, a memory optimal problem can be transformed into a resource workload balance problem. All the virtual machine tasks are simulated in Cloudsim platform. And the experimental results show that the problem of virtual machine memory resource allocation can be solved flexibly and efficiently.
In this paper, the novel sliding mode control method with virtual state is compared to the SMC with co-states. The former method is shown to have advantage in the respect of computation.
This paper presents a sliding mode control(SMC) design method for single input linear systems with uncertainties and time delay in the state. We define a sliding surface for the augmented system with a virtual state which is defined from the nominal system. We make a virtual state from optimal control input using LOR(Linear Quadratic Regulator) and the states of the nominal system. We construct a controller that combines SMC with optimal controller. The proposed sliding mode controller stabilizes on the overall closed-loop system.
When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.
전형적인 웹 클러스터 시스템은 여러 대의 실제서버와 클라이언트에 작업을 분배하는 가상서버로 구성된다. 본 논문에서는 고 가용성 웹 클러스터를 구성하기 위한 부하예측방식을 사용한 동적 작업 분배 방식을 제안하였다. 가상서버는 적절한 주기로 상태요청 메시지를 실제서버에 전송하여 부하 상태를 알아낸다. 하지만 작업분배 과정에서 실제의 부하상태의 변화를 정확히 알 수 없으므로 클라이언트의 요청에 대하여 실제서버의 부하상태를 예측하여 최소 부하상태 인 서버에 작업을 할당한다. 제안된 작업 분배방식은 실제서버의 부분적 고장과 무관하게 동작하며 부분적인 고장이 발생하여도 전체 시스템에 영향을 주지 않고 계속적인 서비스를 제공한다. 또한 다양한 성능평가를 수행하여 실제서버 확장에 따른 성능확장능력과 작업처리능력이 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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