约束与限制

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组网矩阵如下表所示,具体特性约束参考云数据中心网络解决方案特性规格清单文档。


Overlay/UnderlayIPv4 OverlayIPv6 OverlayIPv4/v6 Overlay
IPv4 UnderlayV300R002V100R018C00V100R018C00
IPv6 UnderlayV300R002不支持不支持

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MPC路径约束在实际应用中存在一定限制。MPC的滚动优化需要在每个控制时刻求解一个带约束的优化问题,计算量较大,尤其是在预测时域较长或约束条件复杂的情况下,可能无法满足无人机路径规划的实时性要求。在路径跟踪应用中,MPC算法计算复杂、实时性较低,这也反映出MPC路径约束在计算方面的限制,因为约束会增加计算的复杂度和时间成本。同时,使用MPC算法进行路径跟踪需要经验和专业知识进行参数调节和模型选择,这意味着路径约束的设置也依赖于专业人员的经验,若参数调节不当或模型选择不合适,可能导致路径规划效果不佳。 [^1][^3] ```python # 这里简单示意一个可能的MPC路径约束代码框架 import numpy as np # 假设的系统状态和控制输入维度 state_dim = 4 control_dim = 2 # 定义预测时域 prediction_horizon = 10 # 定义约束矩阵 # 这里简单示例状态和控制输入的上下界约束 state_lower_bound = np.array([-10, -10, -np.pi, -5]) state_upper_bound = np.array([10, 10, np.pi, 5]) control_lower_bound = np.array([-2, -2]) control_upper_bound = np.array([2, 2]) # 可以在实际求解优化问题时使用这些约束 # 例如使用优化库(如cvxpy) import cvxpy as cp # 定义状态和控制变量 states = cp.Variable((state_dim, prediction_horizon + 1)) controls = cp.Variable((control_dim, prediction_horizon)) # 添加状态和控制约束 constraints = [] for t in range(prediction_horizon): constraints.append(states[:, t + 1] >= state_lower_bound) constraints.append(states[:, t + 1] <= state_upper_bound) constraints.append(controls[:, t] >= control_lower_bound) constraints.append(controls[:, t] <= control_upper_bound) # 后续可以继续定义目标函数并求解优化问题 ```
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