编织 Weave是用Java实现的分布式密钥库，并使用基于RAFT的领导者选举的自定义实现来达成共识。 它被设计为快速，可访问且容错的。 Weave旨在促进原始RAFT论文的目标，包括易懂性。 这就是为什么Weave有充分的文档资料并易于扩展。 它还包括一个基于Python的命令行客户端，以测试和分析密钥存储区的状态。 我们创建Weave的三个主要目标之一是设计： 基于云的环境的容错分布式密钥库 需要共识算法的分布式Java应用程序的RAFT的理想实现 分布式环境中的学术共识的分布式环境 Java文档 您可以在阅读Javadoc。 RAFT共识简介 Diego Ongaro和John Osterhout在论文“寻找可理解的共识算法”中引入了RAFT，它是1990年代Leslie Lamport提出的Paxos共识算法的替代方案。 众所周知，原始Paxos论文难以实施，导致各种行业

摘要：提高无线资源利用效率是缓解日益增长的无线通信需求和有限的可用传输资源之间矛盾的主要途径。基于多点协调（coordinated multipoint,CoMP）传输技术的异构网络在提高频谱效率和能量效率方面具有巨大的潜力，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。在研究基于CoMP技术的异构网络资源分配问题的基础上，提出了一种基于交叉熵方法的分布式频谱资源调度算法。仿真实验验证了本文提出方法在系统吞吐量、能量效率以及用户公平性等方面的有效性。

​ 程序名称：基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容 实现平台：matlab 简介：为更好地解决分布式电源选址定容问题，提出一种改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，并采用上述多目标粒子群算法对模型求解。最后利用 IEEE－69节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。 具体细节可参考自动化与仪器仪表. 2021,(05)论文《基于多目标规划的分布式电源选址定容研究》 ​

matlab程序源码，可直接运行，并非完全复现《分布式光伏储能系统的优化配置方法》仅供学习交流。考虑分布式光伏储能系统的优化配置方法，采用双层模型求解 上层决策储能系统配置容量用遗传/粒子群算法求解

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该模型显示了 IEEE 13 总线与 DG 单元（太阳能、风能和储能系统）相结合。 我将在我的硕士论文的活动分布状态估计研究中使用该模型。 DG 单元来自 J. Lesage 的 microgridLibrary1.slx。

提出了一种新型的基于Sagnac干涉仪的双向Sagnac分布式光纤传感器,可对传感光纤线路上的扰动进行检测与定位。阐述了该分布式光纤传感系统的组成和工作原理。利用基于最小均方(LMS)算法的自适应时延估计方法直接在时域上对扰动信号进行定位。理论分析和测试结果表明,该分布式光纤传感器能快速、有效地实现扰动信号的检测及定位。算法简单易实现,具有较高的测试灵敏度和定位精度,最大定位误差小于20 m。

针对孤岛直流微电网需要独自承担系统母线电压稳定和精确的功率分配，提出了含母线电压补偿和负荷功率动态分配的协调控制策略。在主控制层中采用下垂控制来实现分布式电源之间的功率共享；在下垂控制的基础上，提出了考虑电压调节控制和电流矫正控制的分布式二次控制，其对传统下垂控制带来的直流母线电压跌落进行补偿，使得母线电压恢复到额定值；通过对下垂系数的不断调整，达到了负荷功率分配的高精度。最后，利用MATLAB/Simulink对所设计的控制策略在不同运行模式下进行仿真验证，仿真结果表明所提的控制策略可以实现直流微电网的稳定运行和负荷功率的动态分配，且能够满足分布式电源即插即用等要求。

本人在工作期间主要负责公司的集群维护与ES的分布式平台搭建,在这期间总结了自己的一套关于ES集群的优化配置的准则,性能提升有3-5倍,希望可以帮到你

Lamport Paxos 的这两篇论文真的很难懂，小编也是竭尽全力的推敲每一句话的意思，尽量的将Lamport的意思完整的呈现出来。希望大家支持一下。两篇论文大概码了3万多字，每一个公式都是手敲的… 为什么会研究Paxos？最近使用RockerMQ，发现其Broker的主从没有实现自动选主及同步，所以小编想从底层学习下RocketMQ，然后自己尝试去实现这一块。 当然这很难，也是一个挑战。 先从Paxos论文入手，后续再研究zab。 只有学会自己造轮子，才能学的更多！~