基于带记忆模拟退火算法的门诊预约问题求解

针对医疗机构门诊预约决策问题,考虑患者对时间段以及医生的偏好情况,利用前景理论量化不同患者对医生以及时间段的主观价值,得到患者在不同时间段内接受各医生服务的价值函数,进而以患者的总价值最大为目标,构建门诊预约决策模型,利用带记忆模拟退火算法进行求解。通过调整患者数量,得到模型解的情况,同时与“先到先服务”传统方法得到的解进行对比,验证算法的效率以及稳定性。结果证明：本文建立的模型及求解方法可较快得到满意解,可为医疗机构预约决策提供方法支持,提高就诊患者满意度。     

基于时间槽的可降带宽核心网视频业务动态资源预约算法

为了解决未来核心网络中大容量、低延时视频业务的服务质量保证问题,以视频会议业务为例,在基于软件定义网络的核心网络框架下,将视频会议请求解析为多个资源请求,以时间槽为单位进行带宽资源的提前预约,提出一种可降带宽的资源预约算法. 在进行动态资源预约时,若发现在某个时间比例内链路不满足视频业务带宽需要,则采用降带宽的方式进行处理,以避免视频业务在某个较短时间段内因带宽不满足需求而导致预约失败. 仿真实验结果表明：相比不采用降带宽的动态资源算法,该算法能够有效提高视频业务资源预约的成功率,参会方个数越多,时间槽越小,成功率的提升越大.     

认知无线网络中基于业务区分的多信道MAC协议

为了满足认知无线网络中认知用户的业务服务质量需求,提出了一种基于业务区分的多信道媒体接入协议(SD-MAC).根据授权用户的信道使用模型以及认知用户的业务类型,实时业务采用基于预约的接入机制,而非实时业务则通过采用基于竞争的接入算法实现信道共享.理论分析和仿真结果表明,所提出的MAC协议能够有效提高实时业务的吞吐率,保证较低的接入时延,从而有效地提升系统性能.     

一种水下接收端同步的并发媒体接入控制协议

针对水下声信号的低传播速度导致的时空不确定性问题，能够高效的利用水下声信道的长传播时延的信道预约技术，常被水下传感器网络的媒体接入控制协议的设计所采用，为了探索设计水下传感器网络的高性能媒体接入控制协议，以信道预约技术为基础，提出了一种新型的适用于移动水下传感器网络的，基于接收端同步的并发媒体接入控制协议，即CMACRS(concurrent medium access control based on receiver synchronization),新协议采用信道预约方法，实现了多个发送节点的并发传输。广泛的仿真结果显示，在吞吐量等性能方面，新协议优于非时隙级并发传输的水下媒体接入控制协议。     

认知无线电网络中控制信道预约的MAC协议

提出了一种多信道自适应媒体接入控制（MAC）协议,该协议引入了竞争控制信道和预留控制信道. 认知用户在接入过程中,首先在竞争控制信道上预约、预留控制信道子帧,然后再通过预留控制信道基于请求带宽预约数据信道,同时认知用户通过维护信道状态表来分配和回收信道资源. 仿真结果表明,该协议可有效地调度多用户多信道接入,具有良好的可扩展性和端到端吞吐性能,可大大降低冲突和拥塞概率及端到端时延.     

随机接入预约CFDAMA-PR MAC协议性能分析

提出了地面站采用预测预约方式的卫星媒体接入控制协议：混合式按需／自由分配一预测预约协议(CFDAMA—PR)．CFDAMA—PR协议可采用隐式和显式预约请求方式,对采用随机接入预约方式的CFDAMA—PR与R—CFDAMA协议的时延性能进行了计算机仿真比较．计算机仿真中采用IPP及IFP信源模型,结果表明：在采用随机接入预约方式的情形下,CFDAMA—PR协议实现了更佳的时延／吞吐量性能．     

面向链接的资源分配与QoS保障联合跨层算法

为了在无线蜂窝网络中向各物理链路上具有不同速率以及延时要求的多条数据链接提供最优化的资源分配以及服务质量(QoS)保障,设计了一种面向链接的资源分配与QoS保障联合算法.基于跨层设计思想,将目标建模为接入控制、速率分配以及资源分配3个子问题.来自物理层的信道状态信息、来自媒体接入控制（MAC）层的队列状态信息、来自应用层的速率及延时请求信息在系统模型中得到了综合的考虑.子问题可以分别通过贪婪算法及凸规划算法顺序地进行求解,从而得出每条数据链接上最优的资源及功率分配值,而这些结果将通过特定的接口反馈到各个层次模块中去.仿真结果表明,该算法能够解决模型面临的问题,并且比层次式协议栈中的算法更加有效地利用了网络资源     

主动式标签的RFID系统防碰撞算法研究

利用防碰撞算法解决标签的碰撞问题是射频识别系统中的一项关键技术.在分析了避免冲突的载波侦听的随机多址接入方式(CSMA)以及基于CSMA技术的标签防碰撞算法的基础上,将预约机制与载波侦听技术相融合,提出了一种新的预约机制的主动标签的RFID防碰撞算法,给出了该算法的实现原理.利用Matlab软件平台对多种防碰撞算法的吞吐量和时延性能进行了分析,通过分析比较发现新算法在提高系统吞吐量和时延性能上的具有优越性.     

802.11a无线局域网多速率传输模型的实现

针对速率信息的交换、预约时长设置以及相关网络分配矢量的更新和计算,基于碰撞检测的载波侦听多址协议,提出了一种交换速率信息的多速率传输协议RIEMS协议.基于802.11a协议中DCF方式来实现无线局域网RIEMS协议多速率传输的模型,分析得到了影响多速率传输协议性能的参数,完成该模型的仿真.仿真结果表明多速率传输可以大幅度提高网络性能.此模型可以应用于支持非对称信道、ad_hoc网络、高速移动、速率可变宽带无线移动网络的媒体接入控制.     

IP网上媒体同步的控制机制

在分析实时服务应用协议的基础上，提出一种将资源预约协议和实时流协议结合起来以建立和管理预约带宽的流会话，用实时传输协议来承载多媒体的同步控制方案．该方案将用户对同步的要求映射为资源预约协议中的流描述FLOWSPEC，以此来预约资源，用实时控制协议数据分组来判断网络状态并控制会话质量，通过对播放过程的调整实现媒体同步．该方案能够保证实时媒体流的媒体内和媒体间同步．     

多波束卫星通信系统波束干扰下的资源分配策略研究

多波束卫星通信系统能够为移动用户提供全球范围的通信服务.然而,由于条件限制,星上资源利用率较低,并且星地距离较远,业务传输过程中存在较大时延.为了提高星上资源的利用率,本文在有波束干扰的多波束卫星通信系统中,针对有严格时延要求的卫星通信业务,提出了一种新的下行链路资源分配算法,增加了业务时延限制和最大干扰功率限制两种约束条件,满足各点波束的最大业务时延要求以及对地面网络通信的干扰影响.本文同时考虑了各点波束的相互干扰对系统容量的影响,以最大化满足点波束业务需求量为优化目标,利用拉格朗日对偶理论和次梯度下降法得到最优资源分配结果.仿真结果表明：在噪声功率谱密度相同的信道条件下,与现有的几种算法相比,本文提出的算法可满足每个点波束的时延要求,具有较好的公平性,同时提高了系统的总传输速率,降低了点波束业务需求与所分配通信资源之间的差值,最大化满足用户通信业务需求;在噪声功率谱密度不同的信道条件下,本文提出的算法仍保持较好的公平性.     

基于熵的网格资源QoS优化策略

针对网格资源的特性,提出了一种基于熵的网格资源服务质量(QoS) 优化策略。其核心思想是提出了衡量网格资源服务QoS稳定性的新尺度——熵,并利用熵来选择QoS稳定性好的资源, 提高了资源的可靠性和准确性,从而在网格服务频繁变化的环境中尽可能地提供QoS保证。仿真试验表明该方法能有效地确保系统QoS,并获得近似最优的资源分配方案。     

一种基于蚂蚁算法的QoS路由算法

为了平衡网络负载,优化网络资源使用,路由算法必须具备快速规避拥塞的能力.现提出一种基于蚂蚁算法的Qos路由算法.该算法通过舍弃信息素能快速探索最优路径,并能在链路将发生拥塞时充分利用原有路由信息形成拥塞通告蚂蚁,使源节点能快速做出反应,利用分散流量,以避免链路的拥塞.经仿真证明,该算法明显节省了QoS路由搜索时间,有效规避了网络拥塞,提高了网络服务能力.     

基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射算法

针对第5代移动通信系统（5G）网络切片映射过程中,在满足系统时延要求的情况下,使资源调度最优化的问题,提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法.该算法在网络功能虚拟化管理和编排器及各网络功能服务器处建立两级队列动态调度模型,感知系统中当前队列积压状态并进行动态调度,使系统队列积压始终维持在稳定的较小值,采用Lyapunov随机优化方法,实现对映射成本与系统时延的平衡控制.仿真结果表明,所提算法可在满足系统时延要求的同时,最优化资源调度,进而使得5G网络切片映射成本最小.     

一种对数自适应队列调度算法

针对Internet2研究计划提出的Scavenger 服务(SS)的特点，设计了一种对数自适应带权轮转队列调度算法.该算法用滑动时间窗口算法统计活跃SS流数量，以对数的规律自适应地调整带宽在SS流和尽力而为(BE)流之间的分配.算法使用了分别对应BE流和SS流的两个虚拟队列，出队时用SS流数量和轮转时间片数量对照表的方式来确定总轮转片数，通过带权轮转的方式在队列间进行调度，并加入了对BE队列的缓冲区保护.仿真结果表明，该算法在很好地保护BE流的同时，为SS流提供更可靠的最小带宽保证，和Internet2研究计划推荐的现有队列调度算法相比，具有更好的性能和鲁棒性.     

低复杂度的OFDMA系统调度与资源分配算法

针对多用户多业务OFDMA系统存在的缺陷与不足,提出了一种低复杂度的分组调度与资源分配算法.该算法考虑队列状态、QoS要求、信道情况和业务优先级等信息,分别定义了实时轮询服务、非实时轮询服务和尽力而为服务的效用函数,算法在满足各种业务延时、传输速率和丢包率约束条件下,通过最大化非实时业务总吞吐量实现调度和资源分配.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在非实时业务总吞吐量下降不大的情况下,在性能和复杂度之间取得了较好的折中.     

基于DRL的6G多租户网络切片智能资源分配算法

未来第6代移动通信系统（6G）网络服务支持虚实结合、实时交互,亟需快速匹配多租户个性化服务需求,对此,提出了一种两层递阶的网络切片智能管理方案,上层部署全局资源管理器,下层部署面向不同租户的本地资源管理器.首先,考虑不同租户多类型切片请求的差异性,基于端到端切片的实时状态描述建立服务质量评估模型.结合服务质量反馈,利用深度强化学习（DRL）算法,优化上层全局资源分配和下层局部资源调整,提升不同域多维资源的使用效益,并使能租户资源定制化.仿真结果表明,所提方案能够在优化资源供应商长期收益的同时,保障服务质量.     

基于优先级的WMSN区分服务路由算法

提出一种基于区分服务(Diffserv)的QoS路由算法。该算法利用两种方式保证传输的QoS需求:一是在转发数据包时,以不同的概率公式选择路径;二是使用强占性优先排队模型处理节点缓存中不同类型的数据包。仿真实验显示,该路由算法能保证不同种类数据包的QoS需求,平衡网络的能量消耗,同时延长网络的生存周期。     

不确定环境下复杂产品维护、维修和大修服务资源调度优化

基于对复杂产品维护、维修和大修（MRO）协同服务资源调度的需求分析,从现实角度出发,建立资源调度时间和服务执行时间参数不确定条件下的随机机会约束规划数学模型. 提出由随机模拟、神经网络和离散粒子群优化算法组合成的混合智能算法,求解所提出的优化问题. 随机模拟方法为所建立的神经网络模型提供训练样本集,得到的训练样本集被用于训练神经网络模型以逼近优化目标函数,训练后的神经网络模型被用于代替优化目标函数来执行粒子群算法优化迭代. 该混合算法能有效提升时间参数不确定条件下的复杂产品MRO协同服务资源调度双目标优化问题的求解速度. 案例分析表明,相比于确定性条件下的优化算法,所提出的随机机会约束规划模型和混合算法更适用于求解现实中不确定条件下的MRO服务资源调度问题,所求得的调度方案在实际执行中具有更好的鲁棒性.     

基于云计算的多媒体教学公共服务支撑体系研究

文章针对多媒体教学实践中的问题和发展需求,结合高校多媒体教学环境建设与应用实践,对多媒体教学环境和资源建设及应用模式进行了深入研究。借助云计算技术的优势,设计了一套基于云计算的多媒体教学公共服务支撑体系完整解决方案,并针对重点技术环节进行了大量验证测试。主要研究解决以下问题：一是多媒体教学资源、系统环境、应用服务的统一整合,探讨构建多媒体教学一体化环境;二是以云计算平台为基础,探讨教学资源建设和共享的最大化;三是借助云计算的理念和虚拟化应用模式,探讨教学体系,为教学活动提供全面的支撑服务。