初次组建网络

本文详细介绍在eNSP平台上从零开始构建网络的过程,包括拓扑设计、IP地址规划、静态路由配置及网络连通性测试。通过具体实例演示如何实现全网互访。
初次在eNSP上组建网络(仅到ping测试为止) 

1
拓扑设计
在这里插入图片描述
先确定使用的设备,以及设备之间的连接方式

2
规划IP地址
在这里插入图片描述
首先规划整个网络的IP地址,包括地址的网络位和主机位的划分,以及是否使用子网划分等,在划分好网络位和主机位的同时掩码也随之确定,然后以拓扑为样本,确定整个网络中的网段分配。
然后对每一台PC和路由器的每一个路由器的端口进行IP地址配置,如上下图所示。
在这里插入图片描述
在配置完成后,通过在命令行中检查端口配置确定端口地址是否配置成功。如下图中physical,protocol中UP即为端口开通在这里插入图片描述
3
在上面完成后,即可用静态路由手工配置地址来配置路由表
例如:[r1]ip route-static 192.16.3.0 24 192.16.2.2
前缀 目标网络范围 下一跳
通过192.16.2.2接口让选中路由器获得192.16.3.0 24这个端口的地址
用静态路由的方式完成拓扑中三个路由器的路由表。

最后即可用测试ping的方式确定是否全网通

可随意选择一台PCping整个网络中的任意一个端口,以下图所示为例192.16.1.2的PC与192.16.3.1的端口连接正常,可传递信息。即网络连通。
在这里插入图片描述

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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