6、从UCM可用性需求生成AMF配置及AoUCM建模可用性需求

从UCM可用性需求生成AMF配置及AoUCM建模可用性需求

1. 从UCM生成AMF配置

在系统开发中,将可用性管理框架(AMF)相关概念融入用例图(UCM)语言,能够在早期阶段生成AMF配置。

1.1 恢复动作编码

当系统出现故障时,恢复动作可通过元数据属性 RecoveryAction 进行编码,不同类型的组件、节点、应用和集群对应不同的恢复动作值:
| 类型 | 恢复动作值 | AMF枚举映射 | 说明 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| UCM组件(Component类型) | component-restart | SA AMF COMPONENT RESTART | 重启组件 |
| UCM组件(Component类型) | component-failover | SA AMF COMPONENT FAILOVER | 组件故障转移,可能触发整个服务单元的故障转移,可通过 SUFailOver 布尔属性定义 |
| 节点 | node-failover | SA AMF NODE FAILOVER | 节点故障转移 |
| 节点 | node-switchover | SA AMF NODE SWITCHOVER | 节点切换 |
| 节点 | fail

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值