基于分段线性函数的广义效用max-min公平分配算法研究

提出了一种基于分段线性函数的广义效用max-min（UMM）公平分配算法，可支持资源分配的上下限以及各种严格单调增和连续的效用函数。该算法避免了迭代计算，复杂度低于UMM公平的注水法。简化后的算法的复杂度与现有的基于分段线性函数的狭义UMM公平分配算法相同。该算法可应用于计算机和通信领域中的各种资源分配问题中。     

改进的蚁群算法及其在TSP中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法,其核心是应用遗传算法对蚁群算法的 4 个控制参数(α、β、ρ、q0)进行优化,以及运用 MMAS(max-min ant system)进行寻径,新算法具有全局搜索能力强的特点。对旅行商问题(TSP)的仿真实验结果表明:新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法和遗传算法。     

效用max—min公平准则及其在ABR业务中的应用

本文提出一种新的基于效用函数的max-min(UMM）公平准则,它实现的是用户效用之间的公平分配。在ABR业务下,本文提出UMM公平性的另外两个等价定义,考察了用户的最小需求和最大需求。为了求解UMM公平分配,文中给出集中式的UMM公平分配算法及其数学证明。文章从保证分配效率的角度出发赋予峰值信元位率PCR以新的含义。UMM公平性不仅是对以往ABR业务中max-min公平性的概括,还具有很好的推广前景,特别适用于多应用类型的网络资源分配。     

分层多播中加权max-min公平准则的研究

针对分层多播会话与TCP会话共存网络的公平性问题,本文提出了一种新的加权max=min公平准则.定义了分层多播加权max-min公平的概念,给出了具体的分层算法,为分层多播在公平性原则下的有效实施提供了保障.     

基于效用最大化的IEEE802.16带宽分配算法

由于IEEE802.16无线城域网协议并未给出网络带宽分配算法或建议,该文提出将802.16服务流带宽分配纳入统一的对数效用函数模型,使问题转化为效用最优化下的非线性规划(NP)求解。同时针对实际应用的实时性要求,提出了适用于对数效用函数的快速解法,使NP问题可以用线性运算解决,大大降低了计算复杂度。仿真结果表明,效用最优化算法比max-min公平算法在吞吐量和效用上均具有明显的优势,还可以灵活地改变效用函数参数,在不同服务质量(QoS)要求下高效地做出分配。     

超密集网络中基于能效最优的资源分配算法

为了实现超密集网络中的绿色通信,提出一种基于能效最优的资源分配算法。首先,在考虑用户服务质量（quality of service,QoS）需求和干扰容限的情况下,建立最大化网络能效的优化问题。其次,为了降低求解原问题的计算复杂度,采用柯西不等式将原优化问题进行松弛,从而转化为非合作博弈问题。进而,在满足最大最小公平（max-min fairness,MMF）准则的情况下,提出一种分布式能效最优算法（distributed EE maximization algorithm,DEMA）。仿真结果表明,所提算法较传统算法可以更好地兼顾系统的能效和吞吐量性能。     

自适应、自学习、自整定和自组织系统

0105232基于服务质量水平的带宽分层自适应[刊]/万俊伟//软件学报.—2000,11(10)—1375～1381(K)自适应服务质量技术能有效地适应随时间变化的网络环境。提出了基于服务质量水平 max-min 公平的带宽分层自适应模型。此模型建立在应用层和网络层自适应控制的机制上。网络层利用资源探测协议来实现基于服务质量水平 max-min 公平的带宽分配,而应用层实现特定于应用的自适应服务。参4     

TWO-WAY DENOISE-AND-FORWARD NETWORK CODING OPPORTUNISTIC RELAYING AIMING AT MINIMIZING EUCLIDEAN DISTANCE IN MULTI-ACCESS PHASE

To exploit the effect of modulation schemes on the best relay selection,a novel Jointing Modulation schemes max-min criterion (JM-max-min) is proposed firstly for Two-Way DeNoise-and-Forward (DNF) Oppo...     

OFDMA系统基于QoS保证和最大最小公平性准则下的动态资源分配

正交频分多址(OFDMA)技术以其更高的频谱效率和抗多径衰落特性成为高速无线通信网络的候选标准。兼顾效率和公平性是OFDMA系统资源分配亟待解决的问题。本文研究了OFDMA系统中的无线资源分配问题,既要保证QoS用户的最小速率要求,同时“尽力而为”用户之间必须满足最小速率最大化公平性(max-min fairness)准则;该资源分配问题可以表述为一个系统总功率约束下的子载波分配和功率控制的混合离散型优化模型,这是难解的NP-hard问题,穷举搜索的代价是极其巨大的。针对该非凸模型,本文设计一个拉格朗日松弛的优化算法,该算法中采用修正的椭球算法求解对偶问题。算法具有多项式时间复杂度,且与子载波数目呈线性增长关系。仿真结果表明,该算法能近似最优地满足用户QoS及最大最小公平性要求。      

云无线接入网络高能效功率分配和波束成形联合优化算法

针对云无线接入网络(C-RAN)的资源分配问题,该文采用max-min公平准则作为优化准则,以C-RAN用户的能量效率作为优化目标函数,在满足最大发射功率和最小传输速率约束条件下,通过最大化最差链路的能量效率来实现用户发射功率和无线远端射频单元(RRHs)波束成形向量的联合优化。上述优化问题属于非线性、分式规划问题,为了方便求解,首先将原优化问题转化为差分形式的优化问题,然后通过引入变量将差分形式的、非平滑优化问题转化为平滑优化问题。最终,提出一种双层迭代功率分配和波束成形算法。在仿真实验中,将该文算法与传统的非能效资源分配算法和能量效率最大化算法进行了比较,实验结果证明该文算法在改进C-RAN能量效率和提高资源分配公平性方面的有效性。     

一种新型的OFDMA比例公平资源分配算法

针对已有算法对系统容量和高公平性兼顾较差的情况,提出了一种满足公平性的系统容量最大化资源分配算法。在子载波分配中通过建立信道效率控制模型,给当前用户分配信道效率最高的子载波,将信道增益低于门限值的子载波重新分配,改进了最大化最小(max-min)用户速率模型。在功率分配中将系统模型转化成用注水线表示的数学模型,首先求解各用户的注水线,再求解各用户的功率分配,保证了用户间比例公平性。两种信噪比情形下的仿真和分析表明,整个方案计算复杂度稍低,系统容量获得较大提升,并且用户间的公平性始终为1。     

一种有效的阈值反卷积算法

本文研究时域反卷积算法的实现问题．利用阈值方法，提出了一种时域迭代反卷积算法．该算法与向量卷积的运算量一致，回避了传统的时域反卷积算法出现的病态问题．同V．Cittest算法、Gold算法等算法相比，该算法运算量小，占有的计算机内存较少．而且，它使得任意两个向量的反卷积可以实现．     

基于跨层设计的Macro-Femto异构网络下行链路功率消耗最小化(英文)

Based on the cross-layer design, the power-optimization problem of Macro-Femto Heterogeneous Networks (HetNets) has been formulated. The constraints of power and resource block allocation in the physical layer, delay and target data rate in the medium access control layer, urgent queue length in the network layer, and packet error rate in the transport layer, have been considered. The original problem is non-deterministic polynomial time hard, which cannot be solved practically. After the restrictions of upper layers are translated into constraints with physical layer parameters, and the integer restrictions are relaxed, the original problem can be decomposed into convex optimization subproblems. The optimal solutions of resource block allocation and power allocation can be obtained by using the Lagrangian optimization. Simulation results show that the proposed scheme is better than both the round robin algorithm and the max-min one in terms of energy efficiency, throughput and service fairness. The round robin algorithm and the max-min one only focus on the user fairness rather than quality of service fairness. Compared to the round robin scheme (the max-min one), the proposed scheme improves the energy efficiency 58.85% (62.41%), the throughput 19.09% (25.25%), the service fairness 57.69% (35.48%).     

线性多步算法解算四元数微分方程的误差分析

本文详细推导了解算四元数微分方程的线性多步算法，并构造了解算四元数微分方程的预测-校正算法．通过对算法的误差分析，将预测．校正算法进行改进，得到预测-校正-改进算法．此算法不仅具有较好的稳定性，而且精度较预测撒正算法提高了计算步长的一个数量级．     

引导型免疫算法研究

基于免疫系统机理提出的免疫算法是一种新型的智能系统，在优化计算方面表现出巨大的潜力，具有多样性好、搜索成功率高的优点．但免疫算法在局部搜索中存在一定盲目性，搜索效率不高．本文提出引导型免疫算法，通过增强免疫算法中抗体的社会性，为免疫算法的搜索过程提供引导性，加快算法收敛速度，并对引导型免疫算法中新引入的算法参数进行了深入讨论．算法分析和仿真结果表明，引导型免疫算法在保持算法高搜索成功率的前提下，有效地提高了算法搜索效率．     

基于混合优化策略的微分进化改进算法

微分进化算法具有控制参数少、鲁棒性强、易于使用等优点，并具有不同的优化策略．本文在对微分进化算法各优化策略性能进行分析的基础上，提出了基于混合优化策略的微分进化改进算法．改进算法的主要思想是将种群中的个体随机地分成两组，每组采用不同的优化策略．利用五个标准的优化算法测试函数对改进算法的收敛速度和搜索成功率进行了测试，并与动态微分进化算法和微粒群算法进行了比较．实验结果表明，本文提出的改进算法在保证算法搜索成功率的同时，大大提高了算法搜索效率．     

VEAP:基于全局优化的有效VLSI布局算法

本文中，针对规则的VLSI设计模式（门阵列，标准单元等），我们提出一种新的非常简单有效的布局算法．该算法基于严格的数学分析，可以证明能够找到全局最优解．在实验中发现，对于很大规模的电路，我们的算法比现有的所有算法都快．此外，我们的算法还能够同时适应于线长优化和时延优化模式．     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

互联网的开放性为信息共享和交互提供了极大的便利，但随之而来的网络安全问题也日益明显．入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施，有效的弥补了传统安全防护技术的缺陷．主要分析了目前在入侵检测领域常用的模式匹配算法，如KMP算法和BM算法．并在此基础之上，提出了一种新的模式匹配算法．结果表明，改进后的算法具有更高的效率，有利于降低系统的丢包率．     

可行方向算法与模拟退火结合的NMF特征提取方法

NMF子空间特征提取被表示成一个大规模线性约束非线性优化问题．为了获得更优性能的基图像，设计了一个可行方向算法结合模拟退火算法的混合算法来求解这个优化问题．以基于梯度的可行方向算法作为局部寻优的手段，加快收敛速度；以模拟退火算法作为全局寻优的手段，避免优化过程陷入局部极小点．同时，在模拟退火操作中，采用对比度增强算法，使获得的基图像更加地空间局部化．实验表明，本文的可行方向算法比采用归一化实现等式约束的原算法在学习的最后阶段有更好的收敛速度，所获得的基图像更加地空间局部化，而且在人脸重建的应用中有更好的性能．     

功耗和时延双重驱动的VLSI布局算法

针对超大规模的门阵列和标准单元电路，本文提出一种功耗和时延双重驱动的ＶＬＳＩ布局算法．以往发表的布局算法中，很少能够同时处理功耗和时延的双重约束．在以往的时延驱动布局算法中，仅有一个算法［３］能够处理超大规模的电路；该算法尚存在以下问题：１）其基本思想只能处理组合电路；２）延迟模型过于简单，因而不适合深亚微米工艺；３）该算法不是基于全路径的．我们的算法克服了这些问题，能够精确地控制最长路径延迟，同时保证优秀的布局质量和功耗的均匀分布．而且，对于超大规模的电路，我们的算法是同类算法中最快的．