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基于用户间公平性的改进型频谱分配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前频谱资源紧缺的现状,通过对图论着色模型的分析理解,提出了一种基于用户公平性的改进颜色敏感度的图论着色算法,该算法从用户的网络效益和使用频谱数出发,引入公平因子,改变频谱分配过程中给用户的分配优先级,保证频谱分配的公平性.通过仿真表明其可行性. 相似文献
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基于粒子群算法的认知无线电频谱分配算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对认知无线电空闲频谱分配过程中整体性能优化问题,建立了频谱资源受限情况下实现系统总带宽收益最大化、认知用户接入公平性最优的多目标模型,并结合问题特点设计了基于粒子群优化算法的智能求解算法,给出了具体的实施步骤。从系统总带宽收益、用户接入公平性和系统整体性能3个方面,仿真比较分析了所提算法同协作最大化带宽总收益和协作最大化比例公平性准则下的敏感图着色算法的性能,结果表明该方法实现了系统总带宽收益和用户公平性的折中,整体性能优于敏感图着色算法。 相似文献
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针对各类图论着色频谱分配算法的时间开销过大的问题,提出了一种并行单色连通分支处理拓扑图的方法。该方法结合连通分量理论和单色子图分解法,可应用于目前所有的图论着色模型的拓扑图分解中。并且根据认知用户的需求来调整分配使满意的用户比例增大,从而解决了分配结果存在的用户满意度不均衡情况。仿真结果表明,提出的算法是一种快速且能够使更多用户满足需求的有效方法。 相似文献
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为了提高性能,一些应用需要在编译时对主存进行针对性的管理.提出了基于超完美图的主存分配方法,其基本思想是通过生命周期分割将一般的相干图转换为超完美图,从而可以使用已有的线性时间的区间着色算法完成主存的分配.分别基于自底向上的积极生命周期分割策略和自顶向下的被动生命周期分割策略,实现了两个分配算法.初步评测表明,我们的分配算法是有效的编译时管理主存手段. 相似文献
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图着色问题(GCP)是NP完全问题.近年来求解GCP的启发式局部搜索算法引起人们的关注,GSAT是最著名的局部搜索算法之一.许多局部搜索算法引入跳出局部极小的机制来提高搜索效率,权值学习是一种被广泛采用的方式之一.我们从一些权值学习局部搜索算法抽象出一个通用的权值学习算法(SWLA),进一步把SWLA和GSAT相结合提出了最小冲突权值学习算法(MCWLA),算法还应用还原策略和“权值交叉”算子来提高搜索后期的效率.算法在求解一些难解测试范例时显示出较高的效率,能求得GSAT及SWLA无法求得的最优解. 相似文献
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在构造了一种新型的“类发夹”式探针的基础上,给出了图的顶点着色问题的一种DNA算法。利用顶点的适当编码,该算法直接生成可满足解空间,无须在全体解空间中进行各种过滤过程,使用常规的生物操作完成可满足解空间的产生及最终解的分离。 相似文献
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时间表问题是将有限的时间资源分配给多个对象的资源分配问题,它是一类具有多约束条件的组合优化问题。时间表问题已经被证明是一个NP完全问题。大学考试时间安排问题是时间表问题的一个应用,利用改进的图着色算法来处理大学考试的时间安排问题能够最大程度上使考试时间安排得更加人性化、合理化。实验测试表明,基于所给出的算法实现的考试时间安排系统具有良好的可行性、实用性和优越性。 相似文献