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.      

基于OFDM的DF中继链路能效最优资源分配策略

针对DF模式的OFDM中继链路,将能效最大化资源分配问题转化为在用户最小速率需求和系统总发射功率受约束条的件下,子载波配对和功率分配的联合优化问题,提出一种低复杂度联合最优资源分配策略,并证明速率和功率约束条件下中继链路全局能效最优解的唯一性.仿真结果表明,与固定子载波配对策略相比,当中继节点位于源和目的节点连线中点位置,Rmin=1.5 Mbit/s时,排序子载波配对策略的链路可达速率和系统能效分别提高了2.3%和3.1%;与传统的等功率分配、速率最大化和功率最小化注水算法相比,本文方案能够在保证用户最小速率需求和系统功率约束的同时,自适应分配资源以实现系统能效最优.      

基于干扰对准的LTE上行虚拟MIMO系统

提出在LTE上行采用2×2模式的虚拟MIMO（VirtualMIMO,V—MIMO）系统,即一个两天线的基站同时支持两个单天线的用户,并在此基础上,提出一种基于传输延时的干扰对准算法．这种算法将基站的双天线的接收信号按照奇、偶时隙分离,从而将期望信号与干扰信号分离．应用本文算法一个两天线的基站可以支持3个甚至4个用户同时接入LTE网络的上行链路．     

一种基于TDD的无线mesh网络随机自学习调度算法

基于时分多址（TDD）的无线mesh网络是实现无线多跳网络和宽带无线接入的一种关键技术.为用户提供一种可以保障稳定通信的有效的分布式算法是影响基于TDD的无线mesh网络性能的关键因素.本文针对TDD的无线mesh网络提出一种随机自学习分布式调度算法,这种算法是一种基于信息学习的随机选择算法.在网络中,任一节点都要根据其邻居节点控制消息中所携带的数据,学习邻居节点的调度信息,从而判断可用时隙.若上次信息传输成功,则节点仍然沿用上次的传输时隙;反之,节点在可用时隙中随机选择一个时隙发送控制消息.仿真结果表明,与IEEE802.16标准中定义的算法相比,提出的随机自学习分布式调度算法能实现更高的吞吐量.     

基于捕获与退避的多信道时隙ALOHA协议性能分析

为拓展对基于功率捕获和退避重发的多信道时隙ALOHA协议理论分析,对该协议的数据包接入成功率、吞吐量和时延等性能指标进行了研究.分析结果表明,协议性能由信道负载、功率捕获比例、信道数量和用户数量等参数共同决定.通过数值分析探讨了该协议中各参数对系统性能的影响.功率捕获比例越小,系统的吞吐量越大,时延越小,接入成功率就越高;信道数量越多,系统的吞吐量越大,时延越小,接入成功率就越高;用户数量对系统的吞吐量和成功接入率影响不大,而用户数量越大,系统的时延越大.理论结果与仿真结果相比,相对误差小于2%.      

基于层次分析法的频谱资源分配效果综合评价算法

基于AHP的思想提出一种对频谱资源分配效果进行综合评价的算法:将频谱资源分配的效果作为目标层,以认知用户总满意度、频谱分配公平性及系统经济性3个因子为第1准则层,以频谱资源紧张程度、已分配带宽比例、缺口带宽比例等因素为第2准则层,根据准则层各因素的关联关系和重要性程度得出各因素权重,通过虚拟分配及单位化计算各因素的观测值进行综合评价。空闲矩阵、分配矩阵、干扰矩阵等基础数据基于均匀分布进行构造,分别对频谱资源处于充足和紧张的情况进行模拟,采用文中算法对3种频谱分配方案进行仿真。结果显示:系统资源充足时,两级动态分配方案效果最好,多信道联合优化方案次之,次用户协作方案最差;系统资源匮乏时,两级动态分配方案和多信道联合优化方案,均优于次用户协作方案。     

非均匀多业务分层网络的资源分配策略分析

研究一种支持多种业务(包括语音对话业务和数据流业务)的分层蜂窝网,在信道共享和信道分割 2 种资源分配策略下的网络性能.网络中的数据流业务根据当前的业务负载情况动态分配带宽,并通过双阈值带宽预留(DTBR)来保证不同业务的不同业务质量(QoS).实验数据显示了在不同业务量情况下2种资源分配方法的性能比较.     

Ad hoc网络中基于组播路由协议MAODV的改进

Ad hoc网络是由一组带有无线收发装置的移动终端组成的一个多跳的临时性自治系统.MAODV协议是MANET环境下的一种按需组播路由协议.提出了一种基于链路失效预测机制的MAODV协议的改进协议.采用该协议,时延略有增加,但分组投递率极大提高了,在整体上提高了网络的性能.通过仿真实验验证了协议的改进效果.     

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.     

基于无碰撞区跳频码的准同步组网方案

根据无碰撞区(No Hit Zone,NHZ)跳频码的特点,提出了一种基于NHZ跳频码的跳频通信系统多址接入准同步组网方案.仿真结果表明,该方案保证了跳频系统工作在NHZ跳频码的无碰撞区范围内,有效地降低了系统的多址干扰,改善了系统的整体误码率性能,适合于多用户跳频通信系统.     

基于分解策略的计算网格资源分配优化

提出多种Agent分别代表用户、服务提供者、资源提供者相互协作解决网格资源分配优化问题.采用双层市场模型解决网格系统资源的最优调度,即网格用户Agent与网格服务Agent相互协作的服务市场,以及网格服务Agent与网格资源Agent所组成的资源市场.为了降低计算复杂性,将分配优化问题分解为两个子问题,分别在资源市场和服务市场中解决.在双层市场中两个子问题所获得的优化值即为主问题的优化值.     

DYNAMIC RESOURCE CONTROL OF THE VIRTUAL PATH IN ATM NETWORKS

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＴｒａｎｓｆｅｒＭｏｄｅｈａｓｂｅｅｎｇｉｖｅｎｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｓａｐｏｗｅｒｗａｙｏｆａｃｃｏｍ－ｐｌｉｓｈｉｎｇａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｎｅｔｗｏｒｋ［１］．ＩｎＡＴＭＮｅｔｗｏｒｋｓ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｈｏｒｔｆｉｘｅｄ－ｌｅｎｇｔｈｅｎｔｉｔｉｅｓ，ｃａｌｌｅｄｃｅｌｌｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄｗｉｔｈｆｌｏｗｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｌａｂｅｌｓ，ａｎｄ…     

基于规则的泊位与岸桥联合调度

为提高集装箱码头的运作效率,降低能耗,本文同时考虑到岸桥调度和泊位分配这两个方面,建立基于滚动式计划的动态模型,提出调用规则来提高集装箱码头的运作效率以及减少废气排放,结果表明了该模型和规则的有效性和实用性。     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配

为提高集装箱进出口码头在周期性环境下的作业效率,对集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配问题进行了研究. 首先考虑泊位、堆场、闸口3类资源对船分配过程中的可用量约束、相关性约束和周期性约束,以最小化船舶总在港时间为目标函数,建立集成调度的混合整数规划模型;在此基础上设计自适应遗传算法进行求解,其上层对船舶优先级构成的编码空间展开进化搜索,下层利用启发式将优先级解码为多资源协同分配计划,并将其评价值返回至上层迭代. 数值实验显示,协同考虑泊位、堆场和闸口3类资源的集成调度,相较于传统的两阶段调度,周期计划下的船舶总在港时间缩短约20%.      

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

一种基于进化博弈论的云计算虚拟计算资源配置模型

目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为进化博弈目标,通过该模型得到最优的资源分配策略.对比实验结果显示,本模型能有效减少资源的使用.     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.