防火墙的实验(三)双机热备和带宽管理

继续我们的防火墙实验---双机热备

1、实验拓扑:

2、实验要求:

12,对现有网络进行改造升级,将当个防火墙组网改成双机热备的组网形式,做负载分担模式,游客区和DMZ区走FW3,生产区和办公区的流量走FW1

13,办公区上网用户限制流量不超过100M,其中销售部人员在其基础上限制流量不超过60M,且销售部一共10人,每人限制流量不超过6M

14,销售部保证email应用在办公时间至少可以使用10M的带宽,每个人至少1M

15,移动链路采用的是100M的带宽,要求游客区用户仅能占用50M,并且基于在线地址进行动态均分

16,外网访问内网服务器,下行流量不超过40M,DMZ中的每台服务器限制对外提供的最大下行带宽不超过20M。

3、实验思路:

1.先配好防火墙3,然后给各个接口配置安全区域和地址;并且对HRP区域做接口汇聚的操作,并且在sw7的0/0/4接口做trunk,放通vlan 10 20 的流量通过防火墙;

2、给防火墙做负载分担模式下的双机热备,根据题可得将生产区和办公区走FW1设置为FW1的主设备并且VRID分别为3、4;游客区和DMZ区走FW1,则在FW1上设置他为主设备并且给VRID为1、2;又由图可得移动只能走通过FW3的设备,所以移动在FW3上做主设备,电信在FW1上做主设备,VRID分别给6,5;

4、实验步骤:

1、对fw3进行配置(配置过程详情请看实验一)

接口情况:

对心跳线做接口汇聚:

2、配置双机热备:

FW1:

FW3:

2、办公区上网用户限制流量不超过100M,其中销售部人员在其基础上限制流量不超过60M,且销售部一共10人,每人限制流量不超过6M

办公区的流量不能超过100,设置最大流量为100m,创建一个销售部;

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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