基于NS3-gym框架的智能干扰规避系统设计与实现

多智能体构建的无线通信网络在受到外部恶意干扰时,智能体需要与环境进行大量交互来学习干扰规律和优化抗干扰策略。为了有效模拟和验证智能体与外部干扰环境的学习交互过程,需要构建智能干扰规避仿真系统。提出了一种基于NS3-gym框架的智能干扰规避系统,NS3模拟智能通信网络场景并将感知到的网络状态数据作为智能体的输入,智能体对输入数据进行学习分析得到干扰规避决策,并通过gym与NS3之间的交互将其返回到NS3中的仿真网络进行抗干扰策略部署。NS3-gym框架提供了NS3和OpenAI gym之间进行信息交互的接口。在Ubuntu20.04系统下搭建了智能干扰规避系统的仿真平台,分别验证了Q学习算法以及WoLF-PHC算法在扫频干扰、贪婪随机策略干扰、跟随干扰、随机干扰四种场景下的抗干扰性能。仿真结果证明了所提系统架构与仿真平台的正确性和有效性。     

基于区分对象对的不完备决策表求核

在差别矩阵的基础上,针对不完备决策表提出了基于差别矩阵的区分对象对集定义,并证明求不完备决策表的核可以转化到求基于差别矩阵的区分对象对集上。在此基础上,提出了一种基于区分对象对的不完备决策表求核算法,该算法的时间复杂度为：[max{O(|C||U||Upos|),O(K|C||U|)}],优于同类算法的时间复杂度;用实例说明了新算法的有效性。     

拱坝最优拱轴线形状的选择及设计

针对通过采用抛物线拱轴线承受水压力、温度变化等荷载问题，提出了用曲线拟合的最小二乘法推求抛物线最优拱轴线的优化方法，再多次进行循环和比较．这种数值解析方法是目前数值分析方法在拱坝设计上的重要发展和补充，运用高斯数值积分法较容易地解决了非圆拱和变截面内力的求解问题．     

基于多元回归的通信基站租金评估方法

移动通信运营商每年投入大量的资金建设5G基站,基本遍布全国各区域。移动网络站点广泛分布在各处,基站租赁费分级评审均为按照区域内划定上限进行评审,缺乏对周边同类型、同配置的基站租金水平比对,谈判时缺乏客观参照依据。针对基站租金合理性评估问题,分析基站租赁用地的独有特征,结合位置信息、基站建设模式、机房建设类型、场景类型、周边各运营商站点租金等,将影响因子聚类,构建一种适用于通信基站租金的定价模型,清理现网不合理租赁站点,指导基站续签租金合理定价。     

原油蒸馏双减压塔操作优化研究

近年来由于扩能改造的需要,双减压塔原油蒸馏流程已逐渐出现,如何优化操作参数,最大限度地发挥双塔效能已被关注。提出以柴油、轻蜡油收率最大和双减压炉能耗最小为目标函数,以前减压塔塔顶压力和两塔进料温度为优化变量的多变量优化方法。优化过程中,变量和目标函数之间的数据关系由模拟软件PRO/Ⅱ自动取得,并在其中镶入遗传算法以实现优化计算。以某6 Mt/a常减压蒸馏装置的双减压塔为例进行研究,结果表明,较原操作相比,柴油和轻蜡油收率增加9.3%,两减压炉负荷之和降低15.3%。     

土工合成材料加筋边坡宏细观机理模型试验研究

通过包裹式加筋边坡模型试验对加筋边坡宏观变形模式、宏观力学性状、筋土界面细观作用和剪切破坏带处土颗粒运动进行研究,分析土工合成材料加筋边坡宏细观机理。砂土加筋边坡由于加筋体的存在,宏观变形上呈现为类似黏性土边坡的整体滑移破坏模式,出现圆弧状剪切破坏带;坡顶上部基础 p – s 曲线类似基础整体剪切破坏弹性、弹塑性和塑性破坏三阶段,曲线各阶段变化与主剪切破坏带整体发展有密切关系;细观上筋土界面处筋材与土颗粒摩擦和咬合作用提供“似黏聚力”;“主剪切破坏带”内颗粒的滚动摩擦、“过渡区”内颗粒的滚动摩擦和滑动摩擦和“稳定区”内颗粒的咬合作用构成整个剪切破坏带抗滑阻力。筋土界面处筋材与土颗粒相互作用所提供的“似黏聚力”和主剪切破坏带的发展和贯通所提供的滚动摩擦和滑动摩擦是形成加筋砂土边坡整体滑移、改变整个边坡破坏模式的内在原因。     

可信性方法在边坡施工期风险分析中的应用

由于边坡工程事故资料的缺乏以及风险因素的不确定性、复杂性都增加了风险分析的难度,一般的风险分析方法不能较好地评估边坡工程风险,因此,通过工程实例将可信性方法引入边坡风险评估中。首先对边坡工程开挖期的主要风险事故发生概率和后果进行了分级,并采用基于权重的专家权重法进行评估,最后根据可信性风险分析理论得到边坡工程开挖期的总体风险,实例验证该方法切实可行。     

适应大规模风电接入的电力系统旋转备用优化模型与求解

以经济性为评价指标,综合考虑系统有功平衡、机组爬坡和有功约束、节点电压约束、线路热稳极限和旋转备用总量需求等条件,建立了含风电的随机最优模型。通过场景生成和消减,建立了风功率的随机模型,并最终得到了在预测误差范围之内的10种风功率出力场景。在求解算法方面,引入了基于模糊聚类的改进小生境遗传算法,并在IEEE10机39节点系统进行了仿真验算,得到系统在多个场景下的出力曲线和旋转备用容量要求。结果表明,改进小生境遗传算法与其它算法相比,在保证系统安全运行的前提下,可以有效降低系统的运行费用。     

基于自适应蜂鸟算法的飞行自组网拓扑优化

针对飞行自组网(FANET)中无人机(UAVs)快速移动造成的网络拓扑管理困难问题,考虑实际场景中无人机位置变化引起的可用信道差异,该文提出一种自适应蜂鸟算法对网络拓扑进行优化。首先,建立一个针对分簇结构的无人机拓扑模型,并且形成一个以最小化簇数量、负载偏差和簇移动度为目标的优化问题。其次,通过调节人工蜂鸟的觅食动作、加入扰动变异的方式,提出寻优能力更强的自适应蜂鸟算法(ADHA)。然后,设计合理的蜂鸟个体编码方式,将拓扑优化的决策过程转化为自适应蜂鸟算法的寻优过程。最后,通过仿真验证所提算法的收敛性,并与基于其他群智能优化算法的拓扑优化方法进行对比。实验结果表明,所提算法得到的拓扑优化策略不仅能够有效减少网络拓扑的簇数量,而且能够得到负载均衡、结构稳定的簇群。     

基于字典对联合学习的退化图像复原方法

针对传统字典学习方法在退化图像复原中效果不理想的问题,提出一种基于字典对联合学习的退化图像复原方法.首先在图像稀疏分解和字典学习的基本框架下,对基于字典学习复原方法的整个过程和关键步骤进行分析;然后针对图像复原的线性模型存在的缺陷,提出一种非线性的基于字典对联合学习的框架,解决了传统字典学习方法在退化图像复原中存在的不对称问题;最后利用随机梯度下降算法估计字典模型参数,并使用一种经典的启发式方法提高该算法的稳定性和收敛速度.基于各向同性和各向异性模糊核的实验结果表明,该方法对于非盲图像复原与当前技术条件下的方法相比是有竞争力的,甚至是更好的.