基于迭代凸优化的恒模波形合成方法

针对认知雷达合成的时域恒模波形能量谱误差大的问题,该文提出了一种基于迭代凸优化的恒模波形合成方法。该方法首先将波形合成过程转化成峰均功率比(PAPR)约束下的优化问题,克服了常规波形合成过程中时域和频域独立优化导致的整体收敛速度慢,局部最优值能量谱误差大的问题。其次通过最小化加权误差矢量值(WEVM)降低阻带功率水平,提高干扰及强杂波抑制能力。最后通过一系列变换操作将优化问题转化成二阶锥规划(SOCP)问题求解。计算机仿真验证了所提算法的有效性。     

混合动力汽车控制策略优化研究

将自适应遗传算法与序列二次规划算法结合构成混合遗传算法,用于求解混合动力汽车控制策略参数优化问题。一方面,分析并建立了控制策略参数优化的有约束非线性模型;另一方面,改进算法中自适应交叉和变异概率调整公式,并提出了序列二次规划算子与遗传算法结合的新方式。仿真结果表明,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在混合动力汽车控制策略参数优化中的应用是有效的。     

基于MILP模型的光网络逻辑拓扑优化算法

网络逻辑拓扑的最优化是光网络的设计核心。针对分组业务的需要,要求光网络能够实时、动态调整网络的逻辑拓扑结构。对小规模的网络进行逻辑拓扑优化,可以用混合整数线性规划法(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)解决。采用MILP算法对4节点网络进行逻辑拓扑优化设计仿真,首先设定约束条件并建立模型,以拥塞率最小化为目标函数做仿真实验,并对实验结果进行分析。     

二维束宽恒定的二阶锥规划波束形成方法

二阶锥规划作为凸优化理论的一个分支,近些年来已应用于波束形成的研究,但在已有研究中基于均匀线阵的一维波束形成研究得较多,且较少考虑不同指向下的束宽恒定问题。因此,基于矩形平面阵,将二阶锥规划的一维束宽恒定波束形成方法扩展到二维作为主要研究目标,首先采用Dolph-Chebyshev加权方法设计出二维参考波束,再以主瓣逼近和旁瓣最小为约束,引入二阶锥规划方法设计了支持不同俯仰角和方位角指向的二维波束。经仿真分析,所提方法可实现在三维空间中的不同指向下的波束形成,且在俯仰角设定后,在不同方位指向下可实现3 dB束宽较恒定的波束,减少了指向对波束特性的影响,方便于应用。     

一种面向运营成本优化的虚拟网络功能部署和路由分配策略

随着网络功能虚拟化(NFV)技术的发展,虚拟网络功能(VNF)可以通过服务功能链(SFC)的形式部署在如虚拟机的通用平台中,为管理带来灵活性。但是对于服务提供商来说,由于网络基础设施的复杂性和日益增长的服务需求,给VNF的部署带来了高昂的运营成本(OPEX)。针对此问题,该文提出一种面向OPEX优化的策略,旨在最小化OPEX中的激活、能耗和传输成本,得到VNF部署和路由分配优化方案。为此建立一种全新的混合整数线性规划(MILP)模型,并设计包括遗传算法(GA)在内的3种OPEX优化算法。仿真实验评估在不同资源配给下MILP和3种算法的OPEX及其性能,其中GA算法在节点资源配比60%以上时可以得到近似于MILP模型的解决方案。     

An efficient approach for multiple criteria redundancy optimization problems

The present paper provides an efficient approach to multiple criteria redundancy optimization problems, often encountered in reliability design of engineering systems. A search technique introduced earlier [10,11] in combination with the multicriteria optimization methods, based on min-max concept for finding Pareto optimal solution of multicriteria optimization problems, provides an efficient and excellent approach for solving redundancy optimization problems. The approach is illustrated through several numerical examples. Further, based on this approach, a very general computer code called ESMOP (Efficient Search Multi-Objective Programming) has also been developed. It is capable of considering any type of redundancy, constraint or individual cost function and thus offers to solve many reliability design problems.     

On Relay Node Placement and Assignment for Two-tiered Wireless Networks

Wireless networks that operate on batteries are imposed with energy constraints and long distance communications between nodes are not desirable. Implementing Relay Nodes (RNs) can improve network capacity and save communication energy. A two-hop relay routing scheme is considered, in which the RNs are temporarily placed and have energy constraints. This paper investigates a joint optimization problem on Relay Node Placement (RNP) and route assignment for two-tiered wireless networks. A recursive Weighted Clustering Binary Integer Programming (WCBIP) algorithm is proposed to maximize the total number of information packets received at the Base Station (BS) during the network lifetime. We first present an optimization algorithm based on Binary Integer Programming (BIP) for Relay Node Assignment (RNA) with the current node locations. Subsequently, a weighted clustering algorithm is applied to move the RNs to the best locations to best serve their respectively associated Edge Nodes (ENs). The algorithm has the complexity of O(2 ⁿ ). The simulation results show that the proposed algorithm has significantly better performance than the other two relay placement schemes. Both theoretical analysis and practical design procedures are also presented with details.     

基于蚁群算法的面向服务软件的部署优化方法

面向服务软件的部署优化问题是典型的NP难题.本文构建了基于性能改善的软件部署优化模型,设计了一种蚁群优化算法ACO-DO进行近似最优解的快速求解.该算法通过设计基于部署优化问题的启发式、改进部署方案的构建顺序、增加局部搜索过程实现蚁群算法求解效率的提升.通过不同规模的实例实验,验证了ACO-DO算法能够取得比现有的混合整数线性规划算法、蚁群算法和遗传算法更好的性能.     

基于二阶锥约束的方向不变恒定束宽波束形成

该文提出了基于2阶锥约束(SOCP)的方向不变恒定束宽波束形成算法。本算法的优化准则为在保证各个指向上设计波束的主瓣与相应的参考波束的主瓣之间的均方误差最小的条件下,使设计波束旁瓣级尽量低。该约束优化可转化为标准2阶锥形式,采用优化工具箱SeDuMi实现。仿真计算表明,新算法能够在主波束指向60范围内得到良好的方向不变恒定束宽波束图。     

基于参数优化的类机器人运动规划研究

在类人机器人的运动过程中,各种不确定因数可能导致其发生摔倒.当摔倒不可避免的情况下,本文研究了类人机器人倒地动作的最优控制问题,通过对倒地动作深入分析,引入一种参数优化技术对倒地动作进行最优控制.针对参数优化方法对求解问题初值的敏感性和在求解二次规划问题(SQP)中的不足,使用初值状态筛选器和一种基于改进的二次规划滤子算法对该方法的寻优过程进行了改进,并和极小值原理控制方法进行了比较.最后仿真和实验显示了本文所提控制方法的有效性.     

采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法

图像分割是图像处理和计算机视觉中关键技术之一。在分析最大熵法和进化规划算法(EP)基础上,提出一种自动阈值选取的图像分割算法。该算法以图像的最大熵作为适应度值,将图像分割问题看作一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割。仿真结果表明,本方法很好地解决了最大熵法计算量大的缺点,速度快且分割效果好。     

Algorithm for the detection and parameter estimation of multicomponent LFM signals

A novel algorithm based on Radon-Ambiguity Transform (RAT) and Adaptive Signal Decomposition (ASD) is presented for the detection and parameter estimation of multicomponent Linear Frequency Modulated (LFM) signals. The key problem lies in the chirplet estimation.Genetic algorithm is employed to search for the optimization parameter of chirplet. High estimation accuracy can be obtained even at low Signal-to-Noise Ratio(SNR). Finally simulation results are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.     

宽带接入控制中弹性业务的带宽资源分配研究

文章在宽带接入的范畴之内研究了宽带接入控制中弹性业务的一种带宽资源分布式分配方法,将网络运营商和用户建立为一个斯坦克尔伯格博弈模型(Stackelberg Game),网络运营商(Leader)设置带宽价格,用户(Follower)通过控制流量大小来对价格进行反映.文章论述了这种分布式决策与系统最优决策重合的理论依据,采用应用数学编程语言(AMPL)进行了仿真举例并分析了仿真结果.     

针对目标识别的波形优化设计方法

针对宽带雷达多类目标识别波形优化中的方位敏感性、距离敏感性和初相不确定性问题,该文在高斯色噪声背景下提出一种基于遗传算法和最大滑动相关分类器的波形优化方法,简称为GASC方法。该方法定义目标回波和同类模板之间的匹配系数与该目标回波和异类模板之间匹配系数的差为匹配距离,以最大化各类目标之间的匹配距离的最小值作为优化准则,并约束发射信号幅度是恒定的,然后通过遗传算法进行求解,得到优化波形信号。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法能更好地增加各类目标之间的可分性,进而提高目标的识别性能。     

Nonlinear Filtering for Sparse Signal Recovery From Incomplete Measurements

The problem of recovering sparse signals and sparse gradient signals from a small collection of linear measurements is one that arises naturally in many scientific fields. The recently developed Compressed Sensing Framework states that such problems can be solved by searching for the signal of minimum L ₁-norm, or minimum Total Variation, that satisfies the given acquisition constraints. While L ₁ optimization algorithms, based on Linear Programming techniques, are highly effective at generating excellent signal reconstructions, their complexity is still too high and renders them impractical for many real applications. In this paper, we propose a novel approach to solve the L ₁ optimization problems, based on the use of suitable nonlinear filters widely applied for signal and image denoising. The corresponding algorithm has two main advantages: low computational cost and reconstruction capabilities similar to those of Linear Programming optimization methods. We illustrate the effectiveness of the proposed approach with many numerical examples and comparisons.     

基于功率和倾角联合优化的小区中断补偿机制

为了实现对中断小区的自主补偿,该文基于自组织网络(SON)提出功率和倾角联合优化调整的小区中断补偿(COC)机制。首先以天线倾角和发射功率作为优化对象,然后对COC定义了合理的优化目标及评价指标,并对优化模型进行分析,最终给出基于遗传优化算法的补偿机制。在分时长期演进(TD-LTE)场景中进行仿真验证,该机制与参考文献中的3种算法相比,在覆盖、干扰和吞吐量等方面均有明显的改善。     

混沌时间序列的遗传演化建模

从实测时间序列中构造混沌系统的模型是非线性时间序列分析中的一个重要议题,本文利用遗传编程方法(GP),在尽可能大的函数空间内搜索合适的模型结构,并引入粒子群算法(PSO)在动态模型结构情况下进行非线性参数估计,取得了较好效果.此外,演化建模的实现结合了非线性时间序列分析(NTSA)的结果,以NTSA的结果指导演化建模参数的选取并作为模型优劣的评判标准,改进了经典GP算法对混沌系统建模的应用效果.     

基于GP的模糊入侵检测规则自动提取算法

遗传规划(Genetic Programming,GP)属于进化计算(Evolutionary Computation,EC)模型之一,同时具备全局寻优和个体表示自然的特点。此外,由于模糊理论更适合于模仿人类的思维推理。利用GP灵活的个体表示和对属性的模糊描述得到自然描述的规则,使规则易于理解,利用GP全局寻优的能力得到较好的入侵检测规则。最后给出了实验结果,并与其他文献的同类实验结果进行了比较,证明了改进GP的有效性和先进性。     

一种基于MPLS网络的优化模型算法

M PLS已经成为NGN发展的重要技术,为了通过有效流量工程来达到提供Q oS和优化资源分配的目的,可以用混合整数数学方程(优化)技术来模拟路由问题,可以使构建、应用和维护网络成本最低,因此本文提出了一种基于M PLS网络链路计算的优化模型算法,使其应用于M PLS网络规划,根据容量和网络结构限制以及标签交换路径生存能力来安排路由,并结合两个网络实例得到证实。     

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明：该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.