基于SDN的数据中心多路径负载均衡算法

为避免两点间某条链路失效而导致的网络拥塞问题,数据中心网络常采用具有多路径特性的胖树拓扑结构,传统路由算法通常只为收发端选择一条路径作为最终路径,没有考虑胖树拓扑的特性,容易造成数据中心网络中链路资源的巨大浪费.基于此,提出一种基于SDN的数据中心多路径负载均衡算法.该算法首先要获取数据中心的全局网络拓扑、链路带宽和时延信息;然后通过寻路算法计算出可用的转发路径;再根据获取的链路带宽及时延信息对可用转发路径进行链路权重评估;最后确定出最佳转发路径.仿真实验结果表明,多路径负载均衡算法在减少平均时延和丢包率方面均优于传统路由算法,能够实现有效的多路径负载均衡.     

互通式立交网络流的协同控制

利用图论方法将互通式立交展开为一种多源多汇的赋权有向网络,并对其性质进行描述与定义;通过对立交网络动态流谱及最大流计算得到其容量限制并确定受控弧分布;以受控弧队列长度和冗余等待时间设计了阻抗均衡因子,建立了动态阻抗均衡条件下的网络流协同控制方程,并制定了控制策略;以实际对象进行虚拟控制仿真,结果表明了所提策略和方法的有效性.     

基于负载均衡的OFDMA双跳中继网络资源分配策略

为适应蜂窝小区内不同的用户分布,针对基于正交频分多址接入技术的双跳中继网络,提出了一种基于负载均衡的资源分配策略.考虑难以得到联合分配的最优解,在降低计算复杂度的前提下,采用分步式次优化分配.采用比例公平算法对子载波进行分配,并用数学建模的方法解决功率分配问题;根据凸规划和注水算法确定功率分配最优解需满足的条件,在逼近最优解的目标下,求得基站和中继站的发射功率.仿真分析结果表明,与传统的静态资源分配策略相比,提出的基于负载均衡的资源分配策略可以适应不同的用户分布和信道条件,系统吞吐率提高7.8%以上.      

拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型

论文考虑了由于公交线路运营能力不足造成的车站排队拥挤现象,在此基础上构造了拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型.该模型可自动估计不同时段内拥挤条件下的公交流量和车站的乘客排队,特别是在非常拥挤的情况下(即乘客需求超过公交网络运营能力)也能够进行流量分配,并确定车站的乘客排队长度.因此,该模型较好地反映了公交网络的拥挤效应.所给算例说明了不同需求条件下该公交均衡配流模型的应用.     

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无线传感网是采集实时交通信息的重要工具.因其节点能量有限,必须设计高能效的分簇路由算法以延长网络周期.本文通过建立一种智能交通中无线传感器网络的应用模型,根据其特点和要求分析LEACH协议的优缺点并提出一种能量负载均衡的分簇算法.该算法对LEACH协议当中的簇首机制进行改进,综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置;建立簇间多跳路由机制以避免单跳通信的大能量消耗;创造一种簇重构方法,避免过于频繁的簇重构引起的不必要能量消耗.仿真结果表明,能量均衡算法可有效平衡节点能量消耗分布,延长网络生命周期,可很好的应用于基于WSN的ITS当中.     

用于大容量传动系统的电压源逆变器并联技术研究

在大容量特别是大电流的电机传动系统中,逆变器需要采用多个逆变模块并联的结构.文中对2个电压源逆变器通过均流电抗器并联带三相电机负载的传动系统进行了分析.围绕并联技术的均流问题,借鉴电源模块的并联控制,提出了同步坐标系下转速电流双闭环的主从控制策略,通过共用转速调节器实现负载均分,并对电路中的零序电流进行控制.仿真和实验结果表明,该控制策略在保证电机动态性能较好的基础上实现了逆变器均分负载电流.     

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

基于Greedy方法的动态配流模型与近似算法

为研究寻优能力强、求解效率高且可及时调整的动态配流智能化编制方法,构建了基于Greedy算法的多阶段决策模型.以编组顺序为准依次划分阶段,提出了根据各阶段Δti（将最晚编组时刻和最早解体时刻之差与解体标准作业时间作求余运算所得之值）动态划分解体区间的方法;在解体区间内,以当前阶段待编列车的车流需求为匹配目标,设计了5种依据不同规则与策略的最优解体列车选择算法;将各阶段决策变量依次组成序列,得到最终的解体顺序.选取不同策略或改变参数,进行了8组对比实验,结果表明:简单规则和策略无法保证解的质量,匹配度选择算法的优劣取决于解体区间数量与解体列车选择策略;在基于R_PPCD2（根据当前阶段车流资源与后续阶段所需车流的去向匹配度选择解体列车的策略）的算法中,适当调整解体时间、编组作业时间、出发车作业时间等参数,可以在2 s内寻找到该NP难问题的一个高质量近似解.      

超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

一种异构网络中的高效路由P2P覆盖网的设计

P2P覆盖网中存在着拓扑不匹配、负载不均衡等问题,会对资源查询效果造成不可忽视的影响。本文提出在节点度数为幂率分布的异构网络中实现高效路由的三层覆盖网设计思想,设计相关的节点分类、成簇和地址分配方法。针对查询路径长度、负载均衡程度、查询成功率等多个性能指标展开分析,并通过仿真实验验证了相比以往的层次化覆盖网,本文提出的方法在多个方面具有明显的优越性。     

一类有损耗网络最大流问题的模型与算法

由于阻力及其它因素的存在,网络流在实际中往往是有损耗的.建立了有损耗网络最大流的模型,并依据其流递远递减的特性设计了算法.以各弧还需要的流的消耗量为权值构造一赋权图,找出一条增流链,分配发点以合适的流量,并调整增流链上各弧的流量和赋权有向图上各弧的权值.反复迭代,直到各边流量都饱和或初始量被分配完毕,此时,收点的输入量达到最大值.最后通过实例验证了其正确性.     

一体化公交网络均衡配流模型

分析了一体化公交网络的交通特性,基于一体化公交出行的路径特点,研究了公交出行时间与出行费用因素对出行阻抗的影响.考虑人流密度对步行速度的影响以及出行费用与时间的换算关系,将公交出行的路段阻抗、节点阻抗与费用阻抗统一换算为时间,建立了一体化公交网络的出行阻抗函数.利用Wardrop均衡原理,建立了一体化公交网络的均衡配流模型,并通过FW算法对配流模型进行求解.计算结果表明:当地面公交线路长度与轨道交通长度分别为57.3、16.2 km时,轨道交通线路输送的客流量占总客运量的65.4％,通过换乘进入轨道交通系统的客流量达55.4％.构建合理的一体化公交网络能降低乘客出行总阻抗,提高公交系统运输效率.     

基于价格机制的无线多跳网络拥塞控制算法

为有效缓解拥塞,并在QoS保证与业务公平性之间找到合适的平衡点,基于定价机制提出了一种链路层逐跳拥塞控制算法.该算法考虑了MAC的时间限制和二进制干扰模型限制,将传输失败率作为网络拥塞的控制准则之一引入拥塞价格函数中;流路径上的每个节点根据接收到的拥塞价格动态调整每个流的传输速率;优化目标是系统中总的流效用之和达到权重比例公平.此外,还考虑了节点内部流的调度策略,根据等待时间函数动态调整节点内各个流的优先级,以保证每个流的QoS需求和公平性.仿真结果表明:提出的拥塞控制策略能够有效缓解链路拥塞,系统总吞吐率比未采用拥塞控制机制提高约41%,公平性提高约29%,且极大地改善了平均时延、平均丢包率、平均吞吐率等其他性能指标.     

基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法

针对道路车辆目标检测传统方法需随场景变化提取不同特征, 检测率较低与鲁棒性差的问题, 提出了一种基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法; 根据目标路段场景与车流量的变化对YOLO-voc网络模型进行改进, 基于ImageNet数据集和微调技术获得分类训练网络模型, 对训练结果和车辆目标特征进行分析后进一步调整改进的算法参数, 最终获得更适合于道路车辆检测的YOLO-vocRV网络模型下车辆多目标检测方法; 为验证检测方法的有效性和完备性, 采用不同车流密度进行了车辆多目标检测试验, 并与经典YOLO-voc、YOLO9000模型进行了对比; 采用改进YOLO-vocRV网络模型, 选取20 000次迭代, 分析了多目标检测结果。试验结果表明: 在阻塞流样本条件下, YOLO9000网络模型检测率为93.71%, YOLO-voc网络模型检测率为94.48%, 改进YOLO-vocRV网络模型检测率达到了96.95%, 因此, 改进网络模型YOLOvocRV检测率较高; YOLO-vocRV模型精确度和召回率均聚集在0.95, 因此, 在获得较好精确度的条件下损失的召回率明显较小, 达到了很好的折中; 采用混合样本训练后, 基于YOLO-vocRV模型的车辆多目标检测方法的检测率在自由流状态下可达99.11%, 同步流状态下可达97.62%, 阻塞流状态下可达到97.14%, 具有较小的误检率和良好的鲁棒性。      

基于超级网络配流的区域高速铁路客流分担率研究

基于一般的交通网络随机用户均衡( SUE)配流原理,通过构建一种适用于区域超级交通网络客流分配的状态扩展网络结构( SAM)模型来分析区域超级交通网络中高速铁路的旅客吸引量,有效克服了一般计算方法难以处理现实交通网络多OD对、多换乘、网络性显著等困难.通过最后的测试网络,验证了所提出模型及算法的有效性.     

基于提前期的码头与供应链多Agent策略协同及优化

针对国际供应与分销网络中流程提前期的较大不确定性,提出了码头系统与供应链相结合的多Agent策略协调框架,建立了基于策略提前期的循环优化决策模型.在对供应链响应性有不同要求的情况下,对国际供应链节点码头前方作业系统平均流程时间选择合适的控制策略,调节国际供应链补货提前期的波动范围,以驱动供应链时间和成本两方面绩效目标的权衡优化.采用多目标优化遗传算法与神经网络相结合,以一个集装箱码头采取面向供应链策略的计划决策过程为例进行仿真,结果表明:提出的决策模式可增强码头策略计划与时间敏感型供应链整体目标的协同效应;虽然调节提前期波动区间码头需要付出较大的作业均衡成本,但获得的时间目标确定性会明显改善供应网络总体的绩效水平.      

编组站静态配流网络模型

配流是编组站阶段计划不可缺少的内容，本文为此建立了网络模型，将静态配流问题转化为最大流问题，并通过分析和证明，使模型进一步得到简化，从而缩小了问题的规模，可用最大流算法方便地求解。     

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从复杂网络角度对2001—2010年我国航班流网络结构进行实证分析.通过计算网络结构的统计指标,验证了该网络具有小世界特性和无标度特性,并构建了最大连通子图尺寸下降率和整体效能下降率指标,对其进行抗毁性分析.根据不同年度对比分析,发现我国航班流网络抗毁性有逐年提高的趋势,但却更依赖于几个关键机场.通过各种攻击方式的对比分析,得出我国航班流网络对随机攻击表现出较强的鲁棒性,而对恶意攻击却非常脆弱.整个网络的可靠性主要由少数重要机场决定,需要重点确保这类机场安全高效运行,并向多枢纽系统发展.     

基于最大流的路网结构优化

用组合图论法构造道路网络的赋权有向图,分析路网结构的均衡性,确定造成路网不均衡的关键路段．利用网络可行流的平衡关系,以流等价和点守恒原则为约束条件,建立网络最大流模型．根据最大流最小割定理,用割集矩阵法求网络的最大流．网络流量最大时,那些流量饱和的路段即为关键路段．增加关键路段的通行能力,即可增加路网的通行能力．     

无线传感器网络中基于势能场的能量均衡模型

在无线传感器网中,现有的节能路由以找到能量消耗最小的路径为目标,导致围绕汇聚节点的能量空洞．网络能量均衡可以有效的利用和管理整个网络的节点能量,通过有效的分配网络负载,实现网络寿命的延长,网络效率的提高．本论文中提出了基于势能场的模型,建立了基于势能的路由,并且通过相位切换技术,达到局部和全局的能量均衡,从而延长无线传感器网络的使用寿命．