3、系统安装前的规划指南

系统安装前的全面规划指南

系统安装前的规划指南

在进行系统安装之前,充分的规划是确保项目顺利进行的关键。本文将详细介绍在安装相关系统前需要考虑的各个方面,包括所需的资源、命名约定、磁盘规划、内存规划、密码规划以及提供相应的规划工作表。

1. 所需资源

在开展项目时,需要的资源可分为硬件、软件和网络三个方面。

1.1 硬件资源
  • 系统分区(LPAR) :需要 System z 或 zSeries 逻辑分区,如 z800、z900、z890、z990、System z9 或 System z10。处理器至少 1 个 IFL(或 CP),强烈建议使用 2 个或更多;内存方面,中央内存至少 3GB,扩展内存至少 1GB,推荐使用 6GB 中央内存和 2GB 扩展内存,3:1 的中央与扩展存储比例对于小型系统是一个不错的起点,可参考 内存分配讨论网站 。直接访问存储设备(DASD)至少需要 25 个 3390 - 3 或 9 个 3390 - 9;开放系统适配器(OSA)网卡至少 1 张,带有 8 个设备编号(技术上 6 个,但 OSA “三元组”通常从偶数地址开始),为实现高可用性,推荐使用 2 张 OSA Express 卡,一张有 8 个设备编号,另一张有 4 个。
  • NFS 服务器 :需要一台网络连接的计算机作为临时的网络文件系统(NFS)服务器,磁盘空间至少 6GB,可能需要更多。可以设置 Linux PC 或 UNIX
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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