SDN第四次作业

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控制器的架构技术

  • 基于对系统模块化、开放的可扩展北向接口、多协议的南向支持、控制器之间的东西向交互等方面的综合考虑,控制器基本架构应包括核心功能层和网络功能层两方面内容,控制器基本架构如图1所示。核心功能层主要完成对组件管理和事件机制等相关操作,网络功能层完成对交换机主机信息、网络拓扑和虚拟网络的管理,同时制定简单的路由转发策略。在此基础上,控制器还需向上层业务提供完善的编程接口,通过上层的应用服务完成对整个网络的管理。
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  • Floodlight 使用模块化的架构来实现控制器的功能和应用,可直接在网络中部署实现数据转发、拓扑发现等基本功能。
  • Ryu 是基于组件的框架,这些组件均以Python 模块的形式存在。
  • OpenDaylight架构中通过插件的方式支持多种南向协议。服务抽象层(SAL)一方面支持多种南向协议,并为模块和应用支持一致性的服务; 另一方面将来自上层的调用转换为适合底层网络设备的协议格式。在SAL 之上,OpenDaylight 提供了网络服务的基本功能和拓展功能,基本网络服务功能主要包括拓扑管理、状态管理、交换机管理、主机监测,以及最短路径转发功能,同时还提供了一些拓展的网络服务功能。
  • ONOS由一系列功能模块组成,每个功能模块由一个或者多个组件组成,对外提供一种特定服务,这种基于SOA的框架同时支持对组件的全生命周期管理,支持动态加载、卸载组件。ONOS提供开放的北向与南向API 。使得用户能够很方便的基于ONOS开发应用以及南向插件。ONOS抽象出了统--的网络资源和网元模型莫定了第三方SDN应用程序互通的基础,使得运营商可以做灵活的业务协同和低成本业务创新。ONOS屏蔽了复杂的分布式等通用机制,对外只暴露业务接口,使得应用开发十分简单。

转载于:https://www.cnblogs.com/StephenChenin/p/8060256.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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