粒子群优化的时频联合资源分配算法

针对航空通信环境中正交频分多址系统的资源分配问题,在信道资源有限的约束条件下,以最大化用户节点的效用总和为目标,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的时频联合资源分配算法.该算法采用离散变量来编码粒子位置,并针对离散空间构建新的基于概率信息的粒子速度和位置更新算法.仿真结果表明:所提出的资源分配算法在效用总和、公平性等方面优于现有资源分配算法.     

无线Ad Hoc网络中QoS感知的跨层资源分配算法

在分析无线Ad Hoc网络资源分配模型的基础上,提出一种QoS感知的跨层资源分配算法CL-QARA (cross layer QoS aware resource allocation).其主要思想是,引入价格作为资源分配的度量指标,以QoS带宽需求为参数,将网络层的动态资源分配信息与MAC层CSMA/CA接入机制相结合,以改进MAC层的冲突退避算法.设计了改进的退避算法和呼叫接入控制算法,以实现MAC层与网络层的跨层技术.通过QoS感知的资源分配算法和跨层技术协同工作,为QoS服务提供了业务保障.仿真结果表明,CL-QARA算法具有良好的收敛性和稳定性.与其他算法相比,CL-QARA能够有效地提供QoS保证,提高了网络的效用和性能.     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂。针对该问题,提出功率和资源分配博弈（PRAG）算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调。基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率。在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂窝用户进行资源复用。仿真结果表明,与等功率分配随机（EPAR）算法相比,PRAG算法能够在消耗更少功率的基础上获得更大的系统吞吐量。     

无线充电传感器网络能量效率优化研究

本文将SWIPT技术应用到无线充电传感器网络中,提出了一种基于SWIPT的协作传输协议（简称CTS）,利用无线信息和能量的协作传输来提高无线能量传输的效率。在此基础上,设计了一个以最大化网络效用为目的的资源分配策略优化问题,并提出RAPOA算法来求解问题。仿真实验表明CTS最大化了网络效用,提高了无线充电传感器网络的能量传输效率。     

AdHoc网络中联合速率与功率控制的跨层设计

近年来,随着人们在各种环境下对移动业务需求的增加,Ad Hoc网络以其无中心、分布式、自组织等特性,在社会生活中占据了越来越重要的地位。然而,如何在Ad Hoc网络中设计合理有效的资源分配方案面临着巨大的挑战。文章提出分布式牛顿算法来解决Ad Hoc网络中的资源分配问题,该算法的主要思想是利用当前的局部信息求解每次迭代过程中的原始变量和对偶变量,在效用最大化函数中引入能量消耗成本,利用网络层、数据链路层和物理层的信息,在网络效用最大化模型中,联合速率和功率控制进行跨层设计。该方法把Ad Hoc网络建模后的目标函数最大化问题转化为各个层的子问题,求解出网络中的最小功率和最大速率,即网络在最大发送速率下的最小功率。仿真结果表明:该算法具有更快的二次收敛速度,利用速率和功率进行跨层优化,在保证网络效用最大化的同时,可降低节点的发送功率,有效延长网络的寿命。与此同时,较低功率的通信也可以提高网络的通信安全。     

基于QoS的云计算资源分配算法

目前,基于云计算的服务越来越具有动态性,资源的分配遇到了前所未有的挑战性,我们不能简单地从成本单一方面来衡量资源分配算法的优劣。针对以上问题,提出了具有QoS限制的资源分配算法,从用户和资源提供者两个方面来考虑资源的分配,在保证用户任务的多维QoS需求的同时,寻求用户满意度和资源利用率的综合效用值的提升。通过仿真实验表明,该资源分配算法,可以减少任务之间对资源的竞争,提高所有任务的全局效用值。     

一种新的传感器网络能量收集优化技术

针对无线传感器网络能量严格受限和节点间能量不均衡的问题,建立无线信息和功率同时传输的协作MIMO通信模型;针对如何获取系统的最佳能量效率的问题,提出一种新的有效资源分配算法。仿真分析和原型实验结果表明,新的有效资源分配算法在迭代次数达到12时收敛,能量效率随发射功率额度的增加而迅速增加,当最大发射功率额度达到3dBm时能量效率趋向平稳;与SISO传输的能耗相比,采用协作MIMO信息和功率同时传输的技术能节省1个以上的能量级,并能得到较高的网络效用。     

基于QMix的车辆云计算资源动态分配方法

城市交通智能化和通信技术的进步会产生大量基于车辆的应用,但目前车辆有限的计算资源无法满足车辆应用的计算需求与延迟性约束。车辆云（VC）可以高效地调度资源,从而显著降低任务请求的延迟与传输成本。针对VC环境下任务卸载与计算资源分配问题,提出一个考虑异质车辆和异质任务的计计资源分配算法。对到达的任务构建M/M/1队列模型与计算模型,并定义一个效用函数以最大化系统整体效用。针对环境中车辆地理分布的高度动态系统变化,提出基于双时间尺度的二次资源分配机制（SRA）,使用两个不同时间尺度的资源分配决策动作,对其分别构建部分可观测马尔可夫决策过程。两个决策动作通过执行各自的策略获得的奖励进行连接,将问题建模为两层计算资源分配问题。在此基础上提出基于二次资源分配机制的多智能体算法SRA-QMix求解最优策略。仿真结果表明,与深度确定性策略梯度算法对比,该算法的整体效用值和任务完成率分别提高了70%、6%,对于QMix和MADDPG算法分别应用SRA后的任务完成率分别提高了13%与15%,可适用于动态的计算资源分配环境。     

无线Mesh网中一种基于效用最大化的资源分配方案

许多新一代应用程序(比如视频流)往往为了给终端用户提供高质量服务而对最小数据速率提出要求。针对多跳无线Mesh网络,提出一种干扰和最小速率要求约束下的网络流量效用最大化解决方案。为实现效用最大化,对以下参数进行调节:1)各节点的发射功率;2)为不同通信链路分配的信道。以考虑链路间干扰和干扰的交叉分解技术为基础,算法的输出包括明确各时隙激活哪些链路的安排计划,及这些激活链路相关参数。如果所有网络流量的最低速率要求无法满足,则智能拒绝部分流量,并对剩余流量重新计算资源分配计划。另外,还提出一种访问控制机制,以确保能在满足当前网络流量速率要求的情况下,接纳新的网络流量。仿真实验结果表明,与已有的资源分配算法相比,该算法在不同网络拓扑结构下的性能表现更优。     

基于传播属性的社交网络重要节点发现

节点重要性排序在复杂网络领域中有着广泛的应用。基于节点传播属性的迭代资源分配改进算法（improved iterative resource allocation,IIRA）通过引入节点传播属性,提升了节点重要性排序的准确性,但该算法并未考虑节点相似性对节点资源分配的影响,存在局限性。针对其不足,提出了一种以节点相似性为输入指标的资源分配算法（similarity-based resource allocation,SBRA）,使得资源分配策略更加符合真实的社交网络;在SBRA算法的基础上借鉴LeaderRank算法中背景节点的思想,引入高阶邻居节点间的资源流动,提出了一种基于节点相似度和高阶流动资源分配算法（LeaderRank similarity-based resource allocation,L-SBRA）;基于传播动力学的SIR模型,通过各算法之间的对比实验,验证了相似性作为资源分配依据以及引入背景节点的合理性,并且证明了改进算法的有效性和优越性。     

一种基于效用函数的网格资源优化策略

基于市场机制提出了一种以资源代理为基础、面向服务的网格资源管理模型——SBAGRM,在该模型的框架下提出了一种基于效用函数的网格资源分配方法,该方法以满足用户的QoS需求为出发点,旨在追求系统资源的全局最优化。SBAGRM模型可以避免非线性优化带来过高的计算复杂度,以市场模式根据效用函数配置资源,因此计算复杂度将大大降低,模拟结果显示性能明显提高。     

Energy constrained resource allocation optimization for mobile grids

A mobile grid incorporates mobile devices into Grid systems. But mobile devices at present have severe limitations in terms of processing, memory capabilities and energy. Minimizing the energy usage in mobile devices poses significant challenges in mobile grids. This paper presents energy constrained resource allocation optimization for mobile grids. The goal of the paper is not only to reduce energy consumption, but also to improve the application utility in a mobile grid environment with a limited energy charge, ensuring battery lifetime and the deadlines of the grid applications. The application utility not only depends on its allocated resources including computation and communication resources, but also on the consumed energy, this leads to a coupled utility model, where the utilities are functions of allocated resources and consumed energy. Energy constrained resources allocation optimization is formulated as a utility optimization problem, which can be decomposed into two subproblems, the interaction between the two sub-problems is controlled through the use of a pricing variable. The paper proposes a price-based distributed energy constrained resources allocation optimization algorithm. In the simulation, the performance evaluation of our energy constrained resources allocation optimization algorithm is conducted.     

An Energy-Efficient Resource Allocation Scheme for Mobile Ad Hoc Computational Grids

Due to recent advancements in mobile computing and communication technologies, mobile ad hoc computational Grids are emerging as a new computing paradigm, enabling innovative applications through sharing of computing resources among mobile devices without any pre-existing network infrastructure. Energy-efficient resource allocation is one of the key issues in mobile ad hoc computational Grids due to limited battery life of mobile nodes. To reduce energy consumption, we propose a hybrid power-based resource allocation scheme for allocation of interdependent tasks to nodes within mobile ad hoc computational Grid. The basic idea is to exploit dependencies and task type, and allocate interdependent tasks to nodes accessible at minimum transmission power. We also propose a power-based algorithm to search a group of closest nodes to allocate a set of interdependent tasks. Compared to traditional algorithms, complexity of proposed algorithm depends on number of transmission power levels rather than number of nodes within a Grid. The scheme is validated in a simulation environment using various workloads and parameters.     

容迟网络广义k选播路由资源分配模型

容忍网络（DTN）协议现用于缓解移动网络频繁中断和网络分割造成的性能不稳,其核心之一是资源分配。然而在公共交通工具移动网络或物流环境中,现有路由算法的先验知识具有时间的概率不确定性,降低了资源分配效率。提出广义k选播,在许可时间段内对k个路由器之间进行路由和资源分配,分散其时间不确定性的偏差程度。而接入路由器信息矩阵可决定广义k选播集,从而实现对多个目的地的托管传送。在此基础上进一步提出路由资源分配的概率不确定模型。仿真验证其传输性能和鲁棒性整体优于DTN多播路由方案。     

Utility-based downlink power allocation in multicell wireless packet networks

This paper introduces a utility-based radio resource management technique in multicell wireless packet networks. In terms of allocation of base station (BS) downlink transmit power and assignment of resource to users in each cell, we formulate a problem of maximizing system utility which is defined as the sum of cell utilities. The problem, however, is not solvable due to its non-convex property. Thus, we propose a heuristic algorithm based on an intuition obtained from analyzing a simple two-cell problem. Though the heuristic approach also incurs signaling overhead for power coordination between neighboring base stations, it is much less than that of the original approach. Simulation results show the performance of our proposed algorithm compared with two competitive schemes: optimal and maximum power allocation schemes. As expected, the optimal allocation scheme shows the best performance but can not be employed in a real network due to intractable complexity. Our heuristic algorithm performs reasonably well with very low complexity.     

基于合作博弈的虚拟化资源效用分配策略

效用分配是网格虚拟化资源提供者结成联盟完成用户任务时的关键问题。针对资源提供者建立联盟来提高网格整体效用的情况,研究了利用合作博弈论分配网格资源。给出了资源建立联盟的依据,并以基于费用最小化的MIN_COST算法得到了资源的最优化映射方案。在效用分配中,分别从联盟效用的平均分配和Shapley值分配两方面进行了分析,提出了基于Shapley值的资源联盟效用分配策略。算例结果表明,网格资源联盟可以提高任务的执行效率和资源整体收益,而Shapley值法在均衡联盟个体的效用分配方面也是有效可行的。     

OFDMA中继系统下行链路公平资源分配算法研究*

为了公平有效地在OFDMA中继系统下行链路进行资源分配,提出了基于效用函数的资源分配算法,并根据凸优化问题的原始分解理论,提出了相应的分布式求解算法,得到了相关问题的全局最优解。理论分析和数值仿真结果表明,提出的资源分配算法具有较低的系统复杂度,可以使系统效用函数最大,从而在保证用户公平性的前提下,使系统的和速率容量最大。     

基于缓存优化的移动边缘计算资源分配策略

移动边缘计算研究中,边缘服务器通过缓存任务数据可以有效节约计算资源,但如何分配缓存资源解决边缘服务器的竞争关系,以及能耗和效益问题,达到系统性能最优是一个NP难问题。为此提出基于缓存优化的在线势博弈资源分配策略OPSCO(online potential-game strategy based on cache optimization),采用新的缓存替换策略CASCU(cache allocation strategy based on cache utility),最大化缓存的效用。通过优化边缘服务器的效益指示函数,将缓存替换代价等因素与李雅普诺夫优化、势博弈以及EWA(exponential weighting algorithm)算法结合,对边缘服务器的竞争关系建模,进行势博弈相关证明和分析。仿真结果表明,OPSCO相比于其他资源分配策略,可以明显提升任务完成率和缓存效用,并降低设备能耗和时间开销,解决了移动边缘计算在线缓存场景中的资源分配以及数据缓存问题。     

OFDMA 协同网络中基于QoS 保证的资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)协作通信系统,为了解决数据传输速率最大化并提供尽力而为业务与实时业务的服务质量(QoS)保证问题,提出新型资源分配算法.通过以总功率受限为约束条件,定义基于数据速率、时延和丢包率的效用函数,并以在协作传输中以最大化效用函数为目标进行中继选择和子载波分配.通过中继和用户上的子载波和功率分配方案的设计,从而最大化网络数据传输速率并最小化时延与丢包率,为多种业务提供服务质量保证.采用最优化理论与方法求解效用函数,得到了资源分配结果.仿真结果验证了算法收敛,并给出功率分配结果,以及网络吞吐量和时延性能指标情况,验证了算法的有效性.     

一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法

为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题,提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型;其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法;最后提出一种改进的粒子群算法,用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明,本文算法在满足用户响应时间的前提下,在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。