MATLAB集群技术
无人机集群控制matlab
无人机集群控制matlab
无人机集群控制是指通过集中控制多架无人机同时完成特定任务的技术。
Matlab是一种功能强大的数学软件，可以用于进行无人机集群控制的设计、仿真和实验。
以下是一种基本的无人机集群控制算法的Matlab实现示例：
1. 首先，定义每架无人机的动力学模型和控制器。
可以使用Matlab 的控制系统工具箱来设计和调整控制器。
2. 然后，创建一个集群控制器，用于协调多架无人机的动作。
集群控制器可以根据每架无人机的状态和任务要求，生成相应的控制指令。
3. 在仿真环境中，将每架无人机的动力学模型和控制器与集群控制器连接起来。
通过Matlab的仿真工具，可以模拟无人机的飞行行为和集群控制的效果。
4. 在实验环境中，将无人机的硬件系统与Matlab进行接口。
可以通过Matlab提供的通信接口，将集群控制器生成的控制指令发送给每架无人机。
5. 在实验过程中，可以通过Matlab实时监测和记录无人机的状态和性能指标。
这些数据可以用于评估集群控制算法的效果，并进行进一步的优化。
需要注意的是，无人机集群控制涉及到多个无人机之间的通信和协作，以及对环境的感知和决策能力。
在实际应用中，还需要考虑到无人机之间的碰撞避免、路径规划、任务分配等问题。
因此，实现一个完整的无人机集群控制系统需要涉及到多个方面的技术和算法。
利用Matlab进行数据聚类与分类的方法
利用Matlab进行数据聚类与分类的方法导言在当今大数据时代，处理和分析庞大的数据成为许多领域的重要任务，而数据聚类与分类是其中重要的一环。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和工具，在数据聚类与分类方面具有广泛的应用。
本文将介绍利用Matlab进行数据聚类与分类的常用方法和技巧。
一、数据聚类的概念与方法1.1 数据聚类的定义数据聚类是指将具有相似特征的数据对象自动分成若干组的过程，旨在将相似的数据归为一类，不相似的数据分开。
1.2 常用的数据聚类方法- K-means聚类算法：K-means是一种常见且简单的数据聚类方法，通过迭代优化的方式将数据划分成K个簇。
- 层次聚类算法：层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据逐步合并或分裂，直到得到最终的聚类结果。
- 密度聚类算法：密度聚类根据数据点的密度特征进行聚类，能够有效地发现任意形状和大小的聚类簇。
- 谱聚类算法：谱聚类结合图论的思想，通过计算数据的拉普拉斯矩阵特征向量，将数据聚类成多个划分。
二、利用Matlab进行数据聚类2.1 准备工作在使用Matlab进行数据聚类之前，需要准备好数据集。
通常，数据集需要进行预处理，包括数据清洗、特征选择和降维等步骤。
2.2 K-means聚类利用Matlab的统计工具箱，可以轻松实现K-means聚类算法。
首先，将数据集读入Matlab并进行必要的归一化处理。
然后，使用kmeans函数运行K-means聚类算法，指定聚类的簇数K和迭代次数等参数。
最后，根据聚类结果进行数据可视化或进一步的分析。
2.3 层次聚类Matlab中的cluster函数提供了层次聚类的功能。
将数据集转换为距离矩阵，然后调用cluster函数即可实现层次聚类。
该函数支持不同的聚类算法和距离度量方法，用户可以根据具体需求进行调整。
2.4 密度聚类实现密度聚类可以使用Matlab中的DBSCAN函数。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过确定数据点的领域密度来判定是否为核心对象，并通过核心对象的连接性将数据点分为不同的簇。
MATLAB代码版本管理与团队协作
MATLAB代码版本管理与团队协作随着科学技术的飞速发展，软件工程在研究和实践中发挥着越来越重要的作用。
在软件开发过程中，代码版本管理和团队协作是不可或缺的环节。
随着项目规模的扩大以及研究人员和工程师的增加，如何高效地进行代码版本管理和团队协作成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将探讨如何使用MATLAB进行代码版本管理和团队协作。
一、代码版本管理的重要性在软件开发过程中，代码版本管理是非常关键的一环。
它可以帮助开发人员进行代码追溯、调试和回退等操作。
另外，通过代码版本管理，可以实现团队成员之间的协同工作，有效地避免代码冲突和冗余，提高开发效率。
在MATLAB中，我们通常使用Version Control System（VCS）来进行代码版本管理。
常用的VCS有Git、SVN等。
这些工具可以帮助我们追踪代码的修改历史，协调团队成员对代码的修改，以及生成发布版本等。
下面将介绍如何使用Git进行MATLAB代码版本管理。
二、使用Git进行MATLAB代码版本管理Git是目前最流行的代码版本管理工具之一，它具有强大的功能和灵活的操作，能够满足团队开发的需求。
下面是使用Git进行MATLAB代码版本管理的一般步骤：1. 安装Git：首先，在计算机上安装Git工具。
可以从Git官网下载安装程序，并按照安装向导进行操作。
2. 创建仓库：使用Git Bash或终端进入MATLAB项目所在的目录，使用命令`git init`创建一个新的Git仓库。
3. 添加文件：使用命令`git add <filename>`将MATLAB代码文件添加到暂存区。
4. 提交更改：使用命令`git commit -m "message"`将暂存区的更改提交到本地仓库，并附上相应的提交信息。
5. 创建分支：使用命令`git branch <branchname>`创建一个新的分支，用于进行特定功能的开发。
MATLAB分布式并行计算环境
MATLAB分布式并行计算环境概述:MATLAB提供了分布式并行计算环境，旨在加快计算任务的处理速度。
这个环境允许用户在多个计算机上同时执行任务，这样可以有效地利用计算机集群的计算能力，提高计算任务的运行效率。
本文将介绍MATLAB分布式并行计算环境的特点、使用方法以及如何优化并行计算任务。
特点:1.高效利用集群计算资源:用户可以在集群中的多台计算机上同时执行任务，将计算任务分解为多个子任务，并行地处理这些子任务。
2.无需复杂的编程:用户只需使用MATLAB内置的工具和函数，无需编写复杂的并行计算代码。
用户只需使用简单的命令即可将任务分发给集群中的计算机。
3.自动任务调度:MATLAB分布式并行计算环境会自动将任务分发给集群中的计算机，并在计算完成后将结果返回给用户。
4.透明化处理:用户无需关心计算机的具体配置和连接细节，只需要关注任务的处理和结果。
使用方法:使用MATLAB分布式并行计算环境可以分为以下几个步骤：1.设置并行环境:用户首先需要设置并行计算环境。
这个环境可以是本地计算机上的多核机器，也可以是远程计算机集群。
用户可以使用MATLAB提供的工具来设置这些计算机之间的连接。
3.将任务分发给集群:一旦并行作业创建完成，用户可以使用MATLAB 命令将该作业提交给集群中的计算机进行处理。
4.监控计算进度:用户可以使用MATLAB提供的工具来监控并行计算任务的进度，以及查看各个计算机的运行状态和速度。
5.处理计算结果:一旦并行计算任务完成，MATLAB会自动将结果返回给用户。
用户可以使用MATLAB的工具来处理这些结果。
优化并行计算任务:为了优化并行计算任务，用户可以考虑以下几个方面：1.任务分解:用户需要将大型计算任务分解为多个小任务，以便并行地执行。
这样可以更好地利用集群中的计算资源。
2.数据分割:如果计算任务涉及到大量的数据处理，用户可以将数据分割成适合并行处理的小块。
这样可以提高并行计算的效率。
[Matlab]集群配置总结
![[Matlab]集群配置总结](https://img.taocdn.com/s3/m/ed199105f68a6529647d27284b73f242336c31a0.png)
[Matlab]集群配置总结1. 开机开启集群前⾸先把所有集群的电脑打开并把电脑的⽹络防⽕墙软件等关掉，这些电脑必须安装统⼀版本的Matlab，在此以Matlab 2016a为例进⾏说明。
1. 每台电脑开启集群配置⽂件集群配置⽂件在matlab安装⽬录下，具体位置为：C:\Program Files\MATLAB\R2016a\toolbox\distcomp\bin在该⽬录下⾸先打开addMatlabToWindowsFirewall.bat⽂件（右键管理员权限运⾏）然后再打开admincenter.bat（右键管理员权限运⾏）要是电脑多的话最好把这两个⽂件的快捷⽅式发送到桌⾯以便后⾯每次⽅便运⾏。
1. 集群联机集群的每台机器都添加⼀下所有IP:实际上若只有⼀个Matlab Job Scheduler (MJS)，仅在⼀台主机上添加所有主机即可，其它主机仅需添加本机IP。
每台机器添加所有IP的好处还有每台电脑都能看到IP地址及对应电脑名称，⽅便多台电脑的调试。
联机成功后如下图所⽰：之后，建⽴Matlab Job Scheduler (MJS)，点击MJS⼀栏左边的Start，开始建⽴MJS:需要注意的是，MJS可以建⽴在不同的主机上，可以在任何⼀个机⼦上设置其它电脑为MJS主机。
MJS实际上相当于可以建⽴多个"分管集群"，⼀台电脑可以受⼏个不同的MJS控制。
最后，建⽴Workers，在Workers⼀栏点左侧的Start：在这⾥可以具体定义每个MJS分配哪⼏个电脑的多少个核⼼。
这⾥每个选项要仔细设置，⼀旦完成定义workers再修改会很⿇烦，需要destroy掉所有的workers然后重新定义。
需要注意的是，若⼀个电脑同时归两个MJS管，需要确保内存充⾜，因为每个workers空载也是要占内存的。
1. Matlab Parallel Pool设置⾸先打开左下⾓的Parallel preferences然后打开Cluster Profile Manager然后依次点Discover Clusters和On your network：再在搜索到的MJS中选⼀个即可最后打开Parallel Pool就可以享受集群⽕箭速度了上⼀张结合29台4核电脑116核集群：PS:在我这个版本的集群中有可能出现Destroy掉workers后电脑蓝屏，不知道这是不是个Matlab中的bug。
基于MATLAB的局域网集群的构建
来源网址：/share/detail/24900917基于MATLAB的局域网集群的构建（一）目前的常用科学计算大多基于Matlab 环境，因此，开发基于Matlab 的并行计算平台也有很大的必要性。
在本文的设计中，并行优化平台的运行是在Matlab 环境中进行的，由于Matlab 是一种跨平台软件，因此整个并行计算环境也间接地实现了跨平台，满足了在Windows 平台下并行计算的需要。
在平台实现中，如果能有效地利用大粒度分解计算，可以降低程序实现的复杂性。
从机群系统的应用要求上来看，也需要大粒度的并行，以减少通讯开销，从而获得更高效率。
因此，并行优化计算环境的设计是大粒度的。
Parallel Computing Toolbox 并行计算功能现已整合到Optimization Toolbox和Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox等优化求解器之中，让用户能够在不会对其现有应用造成过多影响的情况下，在多核计算机和计算机集群上更好地解决密集型计算优化问题，以进一步简化并行应用的开发。
3.2.1 搭建平台软硬件环境由于没有资金购置昂贵的并行机，利用实验室局域网连接的4台机器组建松散耦合的局域网机群，充分利用多处理器资源。
平台构架如图3.6所示，其中(a)所示为硬件环境，(b)为并行编程软件环境。
客户机可以是任一台安装了Parallel Computing Toolbox的机器，由于还要用到优化工具箱，所以还须安装Optimization Toolbox，在这台机器上可进行并行程序设计、任务划分，并将作业提交给作业调度器（Scheduler or Job Manager），调度器可以是MathWorks公司提供的Job Manager或支持的第三方调度程序(Scheduler)如Platform LSF、CCS、Altair PBS Pro，可运行在局域网任一主机上，负责作业对列排序等待、分发给各节点worker，并将结果归约返回给客户端。
matlab中cluster用法
matlab中cluster用法随着数据量不断增加，数据分析和处理成为了许多行业的重要工作。
聚类是其中一种重要的数据分析方法，其通过分组相似的样本来揭示数据的结构和规律。
在matlab中，cluster是一个常用的聚类函数，本文将深入介绍其使用方法。
一、导入数据在使用cluster之前，我们需要先将数据导入matlab。
可以使用load命令导入由tab或space分割的文本格式数据，也可以使用xlsread命令导入Excel表格数据。
如有自定义数据格式，可以使用fopen和fscanf函数读取。
读取数据后，建议使用unique函数去重，剔除相同的数据。
二、数据预处理聚类分析的结果往往受到数据的影响，因此在对数据进行聚类之前，需要对数据进行合理的预处理。
常用的预处理方法包括：1、中心化：将所有数据减去其平均值。
这将使得数据的均值为0。
2、标准化：将数据除以其标准差，这将使得数据的标准差为1。
3、归一化：将数据缩放到[0,1]区间内。
可以使用一个简单的公式实现：$$ \frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)} $$其中，x为原始数据，min和max分别为x的最小值和最大值。
三、聚类在完成数据预处理后，可以使用cluster函数对数据进行聚类。
cluster函数的基本语法如下：idx = cluster(linkage(X, method), 'maxclust', k)其中，X为样本的特征矩阵，linkage为连接函数，method为连接方法，'maxclust'为将数据分为k个簇，idx为每个样本所属的簇的编号。
常用的连接函数有：single（最小值），complete（最大值），average（平均值）和ward（方差）等。
连接方法表示如何计算样本间的“距离”，不同的方法会影响聚类结果。
四、聚类结果可视化对聚类结果进行可视化有助于更好地理解数据结构。
matlab集群计算
matlab集群计算
在MATLAB中，集群计算是指利用多台计算机或服务器进行并行计算，以提高计算效率和处理大规模数据的能力。
MATLAB提供了Parallel Computing Toolbox工具箱，用于实现集群计算。
以下是使用MATLAB集群计算的一般步骤：
1. 配置集群环境：首先，需要配置集群环境，包括设置主节点和工作节点。
主节点负责分发任务和收集结果，而工作节点负责执行具体的计算任务。
可以使用MATLAB的Cluster Profile Manager工具来配置集群环境。
2. 编写并行代码：在MATLAB中，可以使用parfor循环来编写并行代码。
parfor循环与普通的for循环类似，但它会将迭代任务分配给不同的工作节点并行执行。
通过并行计算，可以加快计算速度。
3. 启动并行计算：在编写好并行代码后，可以通过调用matlabpool命令来启动并行计算。
matlabpool命令会连接到集群环境，并根据需要启动相应数量的工作节点。
4. 运行并行代码：一旦并行计算环境启动成功，就可以运行并行代码了。
MATLAB会自动将任务分发给工作节点并行执行，并将结果返回给主节点。
5. 结果收集和处理：当并行计算完成后，可以通过收集工作节点返回
的结果，并在主节点上进行进一步的处理和分析。
需要注意的是，使用MATLAB集群计算需要有一定的并行编程知识和经验。
同时，集群计算的性能还受限于网络带宽、计算节点之间的通信延迟等因素。
因此，在使用集群计算时，需要仔细设计任务分配和数据传输方式，以充分利用集群资源并提高计算效率。
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MATLAB并行程序示例
④提交工作 submit(job1); ⑤等待 waitForState(job1, 'finished'); ⑥返回结果 results = getAllOutputArguments(job1); 其中results{1}代表任务1的结果，本程序则为6。(2+4) results{2}代表任务2的结果，本程序则为13。(5+8) results{3}代表任务3的结果，本程序则为8。(1+7)
完整程序如下
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实验室MATLAB集群平台
主机 node5 ×4 node1 ×4来自node2×4
node3
×4
node4
×4
实验室MATLAB集群平台示意图
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The end
17
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MATLAB并行程序示例
%%程序功能，并行计算求2+4，5+8，1+7的和。 ①资源查找，创建对象。 jm = findResource('scheduler', 'type', 'jobmanager', 'name', 'myjobmanager',… ‘LookupURL’, ‘node5’); 需要修改的是红色划线参数，第一个即前面jobmanager的名字，第二个 即本地主机的名字
完善资料，合 法经营。
3. 点击OK，完成配置。
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MATLAB并行平台搭建（三）
打开jobmanager 命令行下输入： startjobmanager –name myjobmanager
[即前面配置时的名字]
正式登场！
附：关闭jobmanager stopjobmanager –name myjobmanager
“老板”：接任务，雇佣工人并分配任务。 （jobmanager：负责对计算机资源的管理， 接收用户发过来的并行计算任务。）
接生意咯，客 户要什么我就 叫工人搞定它。
“工人”：努力工作。 （worker：工作进程）
听老板的话， 努力干活！
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MATLAB并行平台底层架构（二）
MATLAB并行平台底层架构图
• 装好软件在启动之前，双击主节点机的matlabroot\flexlm 文件夹下的lmtool.exe（matlabroot表示matlab软件的安装 目录），开启Matlab License Server，如下图。
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MATLAB并行平台搭建（一）
• 关闭防火墙 • 为方便平台搭建， 将目录 matlabroot\toolbo x\distcomp\bin添 加到环境变量中 的path里边，如 右图设置。
Matlab集群技术
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Windows环境下的分布式并行计算平 台搭建
MATLAB并行平台底层架构 MATLAB并行平台搭建 并行程序的编写与实例 实验室MATLAB并行集群
2
MATLAB并行平台底层架构（一）
并行平台上的三种角色 “警察”：维护整个平台。 (mdce：底层维护和通信进程) 我负责维护整个 并行平台
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MATLAB并行平台搭建（四）
创建worker进程(雇佣工人)
同样在命令行下输入： startworker –jobmanagerhost node5 –jobmanager myjobmanager –name worker1 –remotehost node1 node5:本地计算机名字 myjobmanager：jobmanager的名字 worker1:worker进程的名字 node1:远程计算机的名字
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MATLAB R2009b的安装及启动（一）
• 安装时注意，MDCS，License Manager，并行计算工具箱 Parallel Computing Toolbox等为必装的产品和工具箱，（子 节点机可不用装License Manager）如下图所示。
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MATLAB R2009b的安装及启动（二）
③创建任务 createTask(job1, @sum, 1, {2,4}); createTask(job1, @sum, 1, {5,8}); createTask(job1, @sum, 1, {1,7}); 为job1创建了3个任务， @sum代表函数头，1代表返回参数个数，此处为1个， {2,4}代表函数sum的输入参数。
① 资源查找，创建对象；
② 创建工作（job）；
findResource() createJob() createTask() submit()
③ 指定工作任务（task）；
④ 提交工作； ⑤ 等待； ⑥ 返回计算任务结果。
waitForState()
getAllOutputArguments()
程序结构和相关函数调用
注意：①可开启多个不同名字的worker进程； ② 若在本地上创建则不需后面的-remotehost node1。
我聘请 你。
好。
附：关闭worker 进程：
stopworker–name worker1 –remotehost node1
平台搭建完毕！可用nodestatus指令查看。
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MATLAB并行程序编写
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MATLAB并行平台搭建（二）
安装和开启mdce（分布式计算引擎）
运行->cmd
安装mdce: mdce install 开启mdce: mdce start 注意：mdce安装后会下次开机自动启动
警察来了！
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MATLAB并行平台搭建（三）
配置jobmanager 1. 打开matlab软件，菜单选Parallel>Manage Configurations，弹出对话框； 2. File>new>jobmanager，弹出对话框：
Scheduler项，①LookupURL处填写所用计算机的名称，如node5；②Name 项为自拟的jobmanager的名称，如myjobmanager Jobs项，Number of Workers处表示该jobmanager运行并行程序时需要最小 worker数目（即≥最小worker数目才执行），以及该jobmanager可拥有的 最大worker数目；
②创建工作，并将该工作所需的数据、程序发到各个worker处。 job1=createJob(jm);%工作名为job1 %%set(job1, ‘FileDependencies’, {‘bb1.m’,‘bb2.m’,‘bb3.m’,… 'W_FDJ1.mat','W_FDJ2.mat','W_FDJ3.mat'}); 注：set()函数就是将该工作所需的数据、程序发到各个worker处,本程序不需要用到。