22、深入解析 NIS+ 到 LDAP 的映射及配置

深入解析 NIS+ 到 LDAP 的映射及配置

1. 基础信息与索引优化

在进行 NIS+ 到 LDAP 的映射配置时,有几个基础信息需要明确:
- 密码 nisplusLDAPproxyPassword 的值来自 /etc/default/rpc.nisd
- 容器 :可使用 RFC 2307 中的容器名称,如 ou=Services ou=Rpc 等。
- 搜索基础 defaultSearchBase 的值来自 /etc/default/rpc.nisd

/bin/time 输出的“实际”值(即经过的挂钟时间)超过对应表项 TTL 的 25% 及以上时,对 LDAP 容器进行索引可能会带来性能提升。 rpc.nisd 支持简单页面和 VLV 索引方法,具体可参考 LDAP 服务器文档了解支持情况及创建方法。

2. 非表项 NIS+ 对象的映射

可以将非表项的 NIS+ 对象存储在 LDAP 中,但只有当存在从 LDAP 获取这些对象的 NIS+ 副本时,这样做才有意义。以下是不同情况的处理方式:
- 无副本或副本仅从 NIS+ 主服务器获取数据 :编辑映射配置文件(参考 NIS+LDAPma

(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,熟悉优化算法和数值建模的研究生、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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