54、SRX 设备高可用性配置全解析

SRX 设备高可用性配置全解析

1. 基础配置信息

在设备的输出配置中,每个 fabric 链路都添加了第二个成员接口。例如,fe - 0/0/5 被添加到 fab0,fe - 2/0/5 被添加到 fab1。由于 fab 链路类似于聚合以太网接口,其配置也相似。需要注意的是,数据包一次只会通过一个 fab 链路,第二个 fab 链路仅作为备份使用。

2. 节点特定信息配置

通过 Junos 组可以为每个节点创建独特的配置,如主机名和 fxp0 接口的 IP 地址。具体操作如下:
- 创建组:

{primary:node0}[edit groups]
root# show
node0 {
    system {
        host - name SRX210 - A;
    }
    interfaces {
        fxp0 {
            unit 0 {
                family inet {
                    address 10.0.1.210/24;
                }
            }
        }
    }
}
node1 {
    system {
        host - name SRX210 - B;
    }
    interfaces {
        fxp0 {
            unit 0 {
                family inet {
                    address 10.0.1
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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