9、绿色 IT:节能架构与应用

绿色 IT:节能架构与应用

1. 集群和数据中心的性能参数

集群和数据中心有许多重要的 QoS 参数,主要包括:
- 集群可用性等级 1 - 7
- 集群性能 Pcluster
- 集群 PW(性能 - 功率比,或性能 - W)
- 集群平均停机时间 Tdown
- 集群 PUE(电源使用效率)
- 集群 ERE(能源再利用效率)

1.1 可用性等级与停机时间

以恒星年(365.256 天)为基础,考虑闰年的影响,不同的可用性等级对应着不同的年度停机时间,具体如下表所示:
|序号|年度可用性(%)|年度停机时间 Tdown|单位|可用性等级|
|----|----|----|----|----|
|1|90|36.52|天|可靠度达 90%|
|2|95|18.26|天||
|3|98|7.30|天||
|4|99|3.65|天|稳定|
|5|99.5|1.83|天||
|6|99.8|17.53|小时||
|7|99.9|8.77|小时|可用|
|8|99.95|4.38|小时||
|9|99.99|52.59|分钟|高度可用|
|10|99.999|5.26|分钟|对错误不敏感|
|11|99.9999|31.56|秒|容错|
|12|99.99999|3.16|秒|抗错误|

1.2 集群加速比与效率参数

集群加速比 An 表示在有 n 个可用 CPU 时,集群相对于单个 CPU 性能的加速和提升情况,计算公式为:
[A_

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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