基于模糊聚类的含风电场发电系统可靠性分析

摘要： 风电出力的随机性和间歇性使得风电在接入发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模糊聚类对数据进行状态划分,并计算各状态之间的转移概率,最后通过序贯蒙特卡罗模拟对含风电场发电系统进行可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地模拟出风电场出力和负荷的分时序列,且可靠性分析结果准确有效。     

改进型蚁群算法的多处理机任务调度研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点,是一种解决组合优化问题的有效算法。在介绍蚁群算法基本原理以及探讨该算法的缺陷基础上,针对多处理器任务调度问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的调度策略。仿真研究表明,该算法具有优良的全局优化性能,效果令人满意。     

移动自组网的IP地址自动配置技术研究

列举了一些现有的移动自组网的IP地址自动配置方案,并对其优劣进行了分析,从而总结出解决该技术需要重点考虑的问题,在此基础上提出了一种二段式的解决方案,最后通过仿真分析了其性能。     

Web集群中基于接纳控制的QoS-aware请求调度算法

集群系统的设计主要涉及任务调度与资源调度两方面,以往的大部分算法都只是孤立地考虑其中一个方面。针对这种不足提出了一种基于接纳控制的QoS-aware动态请求调度算法。该算法结合网络自相似访问特征,引入接纳概率Pa作为连接任务调度与资源调度的桥梁,将两种调度结合了起来。Pa是一个以任务服务类别与负载为自变量的二元函数,随着负载的增加,Pa非增变化,对于不同QoS需求的队列,Pa的变化速率不同,这样就可以达到在不同负载情况下动态地为各服务类分配带宽的目的。最后通过仿真实验测试了结果。     

低延迟抖动的证券行情数据解析系统设计与实现

为解决证券行情数据解析处理过程中纯软件解析高延迟、高抖动、易堵塞,FPGA硬件解析哈希存储冲突、维护成本高的问题,提出一种基于OpenCL和HLS的协同开发模式。通过HLS指令级并行流水优化提高并行度、KVS存储优化减少哈希冲突、二分查找并行优化降低延迟、动态键值表存储提升存储利用率等方式在Xilinx Alevo U50 FPGA加速卡中实现了低延迟、低抖动的证券行情数据解析。实验表明,在同时处理80支股票的情况下,相比CPU I9-9900X 10C20T,解析速度提升8倍,单条行情数据解析时间控制在189.8ns,抖动幅度维持在14ns以内,与传统的HDL硬件FPGA开发模式相比,开发效率提升3倍～4倍,能够更好地适应金融市场的迭代需求。     

基于融合辅助信息的神经网络组合推荐系统

随着深度学习技术的发展,一些工作把深度学习运用于推荐系统中.为进一步提高推荐质量,提出一种基于融合辅助信息的神经网络组合推荐系统NFR(Neural Fusion Recommender).通过训练多个彼此独立的神经网络模型,连接模型输出前的最后一层,最后用加权的方法将多个模型组合在一起,并给出了算法的实现方法.在现有基准数据集上进行实验,利用命中率和归一化折损累计增益对实验结果进行评估.实验结果证明NFR不仅可以通过其他网络进行扩展,还可以通过融合数据源的辅助信息提高预测能力,相比之前的方法表现更好.     

基于链路稳定度的车载网路由协议研究

针对车载网中节点移动速度快,拓扑结构变化速度快的特点,以及AODV协议广播式路由链路存活时间短、平均端到端时延大等问题,提出了一种通过计算链路稳定度的方式来改进AODV协议.在节点进行广播时,首先计算转发角度,然后,再将投影最长和链路生存时间最长作为综合选择条件,以此高效地选择路径相对较短以及链路相对稳定的路由.通过这种方式,改进后的AODV协议很好地解决了网络中链路易断裂的问题,提高了数据包的投递率,降低了平均端到端的时延.利用NS2仿真软件进行性能仿真,结果表明:改进后的AODV协议在包递率、平均时延和吞吐量方面优于传统模型.     

基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络的移动节点部署

针对传统的无线传感器网络(WSNs)中存在的移动节点部署的分布不均匀、网络覆盖度太低等各种问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA)的移动节点部署策略,通过蝙蝠算法的收敛特性,不断迭代寻求问题的最优解,从而不断优化传感器节点的部署.Matlab仿真表明:提出的算法可以显著改善传感器节点的覆盖密度,并且节点分布也相对比较均匀.     

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络改进路由协议

为了解决无线传感器网络(WSNs)能量消耗不均衡,网络生存时间短的问题,在研究了几种现有路由协议基础上,提出一种基于LEACH协议改进的簇间多跳路由协议.该协议引入能量因子、密度因子和距离因子,修正了LEACH协议的阈值函数,并结合布谷鸟搜索算法对簇头集合进行了优化,同时提出新的路由机制,在簇头采用多跳方式和Sink节点进行数据通信.模拟实验表明:相比于LEACH协议,提出的新协议可以有效地均衡网络节点能量,延长网络生命周期.     

基于萤火虫算法的无线传感器网络的分簇路由协议

在无线传感器网络(WSNs)中,合适的分簇方法对于网络的能量损耗和能量均衡至关重要,通过采用自组织映射神经网络和萤火虫算法,以寻求最优解,从而获取合适的分簇,并且在数据传输阶段采用新的路由协议.实验表明:通过这些方法可以延长网络存活时间和均衡网络结构.