ASM动态性能视图

ASM动态性能视图

一些新的动态性能视图与ASM实例关联。表4-3包含了常见的与ASM相关的动态性能视图。本章后面将对其中一些视图进行更深入的解释。

表4-3  与ASM相关的动态性能视图

视图名称

是否用于标准数据库

   

V$ASM_DISK

一行对应于由ASM实例发现的某个磁盘,磁盘组使用(或不使用)该磁盘。对于数据库实例,一行对应于由实例使用的某个磁盘组

V$ASM_DISKGROUP

对于ASM实例,一行对应于包含磁盘组一般性特征的某个磁盘组。对于数据库实例,一行对应于使用的某个磁盘组,无论是否安装该磁盘组

V$ASM_FILE

一行对应于某个已安装磁盘组中的每个文件

V$ASM_OPERATION

一行对应于ASM实例中某个正在执行的、长期运行的操作

V$ASM_TEMPLATE

一行对应于ASM实例中某个已安装磁盘组中的某个模板。对于数据库实例,一行对应于某个已安装磁盘组的某个模板

V$ASM_CLIENT

一行对应于使用由ASM实例管理的磁盘组的某个数据库。对于数据库实例,如果打开任何ASM文件,则一行对应于ASM实例

V$ASM_ALIAS

一行对应于某个已安装磁盘组中的某个别名

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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