QUIC Design Documentand Specification Rationale(四)(即时翻译,会有多处错误)

本文探讨了在网络传输中,由于中间设备和防火墙的限制,新型传输协议开发面临的挑战。文章详细讨论了针对TCP协议进行改进的可能性及局限性,并解释了为何难以实现根本性的变革。

注:请转载后注明出处


JUSTIFICATIONS AND SOME IMPLICATIONS

【一些理由和启示】

The number one goal of viability today is clearly a major driver for this protocol

development.  With the understanding that middleboxes and firewalls would typically block

or dramatically degrade any transport based on formats other than TCP or UDP, we will not

even consider revolutionary protocols.

【目标1中的对当前的适应能力是这个协议发展的主要驱动,考虑到哪些中间设备和防火前典型的阻塞或者戏剧性的降级任何基于其他类型的传输,而不是TCPUDP,这里将不考虑一种新的变革性协议】

All parties would have preferred to satisfy goal 2 (re: congestion based packet loss on one

stream, impacting several streams) by evolving TCP to avoid head­of­line blocking, but we

found there was no apparent way to circumvent TCP’s in­order delivery interface.

Modifications are plausible, but could not be widely deployed until kernel changes were in

place, and that was viewed as a showstopper.  In addition, more significant modifications

of TCP would potentially be blocked by today’s middleboxes, which again would take many

years to evolve.

【所有参与者都优先目标2通过金华TCP来避免线头阻塞,但是我们发现目前并没有一种明显可行的方法来战胜在接口上TCP的顺序的传输,修改是貌似可行,但是如果内核不准备就绪这个肯定也无法广泛地传播,这是一个很突出的问题。额外地,针对TCP较多的重要的改动将被当前的中间设备所阻挡,而这些设备没有个几年也不会被升级。】


注:请转载后注明出处


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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