基于蚁群优化的AdHoc网络生存时间和其他网络性能平衡路由协议

本文提出了基于蚁群优化(ACO)算法的Ad Hoc网络生存时间和其他网络性能平衡路由协议(ABEAR)。协议按需发送人工蚂蚁进行路由发现,综合节点残留的信息素浓度、下一跳节点剩余能量、节点周围链路质量和拥塞情况选择下一跳节点来转发数据包,尽量避开信道使用频率较高的路径,减少了因信道冲突、数据包丢失和数据包重传所造成的能量损失,还缩短了网络传输时延,提高了网络吞吐量。协议还采用跨层机制根据MAC层通信活动情况,在保证网络连通性的前提下使部分空闲节点转入睡眠状态来节省能量消耗。仿真表明,与AODV协议相比,ABEAR协议在网络生存时间、数据包交付率和端到端平均时延方面均有较大改善。     

区域和局部信息结合的双向医学图像配准

提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率 信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残 量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。     

1D correlation filter based class-dependence feature analysis for face recognition

In this paper, a novel one-dimensional correlation filter based class-dependence feature analysis (1D-CFA) method is presented for robust face recognition. Compared with original CFA that works in the two dimensional (2D) image space, 1D-CFA encodes the image data as vectors. In 1D-CFA, a new correlation filter called optimal extra-class origin output tradeoff filter (OEOTF), which is designed in the low-dimensional principal component analysis (PCA) subspace, is proposed for effective feature extraction. Experimental results on benchmark face databases, such as FERET, AR, and FRGC, show that OEOTF based 1D-CFA consistently outperforms other state-of-the-art face recognition methods. This demonstrates the effectiveness and robustness of the novel method.     

考虑储能用户与新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式

新能源并网规模的不断扩大和并网容量的大规模增加给电网的调节能力和新能源消纳问题带来了严峻的挑战,采用储能系统参与调峰是推进新能源发展的重要手段。为此,提出了综合考虑储能用户满意度和新能源调峰需求的电力系统双边交易联合运营模式和交易模型,以各方综合效益最大为目标,建立新能源侧、电网侧和用户侧的投标和出清模型,其中储能用户与新能源于日前完成双边交易以直接减小电网的调峰服务压力,最终由电网侧的储能消纳剩余新能源出力。算例仿真结果表明,所提运营模式不仅有效地调动了用户主动调峰的积极性,还减小了电网侧储能的调峰压力,在促进新能源发展和保障电力系统稳定运行方面具有重要意义。     

基于智能经纪人的新型电力双边交易模式

针对当前电力双边市场的交易效率和业务透明度不高的问题,提出智能经纪人促进电力双边交易的构想。梳理当前电力双边市场存在的主要问题,设计智能经纪人的功能理念;分析市场主体的潜在价格让步空间,研究考虑潜在交易前景的个性化协同撮合方法;构建基于智能经纪人的新型电力双边交易模式,并开发配套智能交易平台。以某省电力市场数据进行市场模拟,算例结果表明,智能经纪人可以降低双边交易成本以及提高市场成交率。     

局域能源市场多产消者P2P交易框架设计

随着局域能源市场中分布式能源的大量接入和电力系统运行方式的逐渐转变,具有电能生产/消费行为的产消者得到了广泛关注与研究。在此背景下,为提高小规模能源在局域能源市场中的就地消纳能力,设计了一种面向局域能源市场中多产消者的点对点(P2P)日前市场交易框架。在局域能源市场建立了P2P市场交易平台,并对产消者的基本特征进行了归纳分析,提出了典型的产消者组合类型;在产消者层面,采用供给函数均衡模型对产消者竞价行为进行建模,确立了含多产消者的P2P交易平台参与局域能源市场交易;采用连续双边拍卖机制对产消者之间进行P2P匹配,并确定交易过程中的拍卖价格和交易价格。最后,通过算例验证了所提P2P交易框架的有效性。     

基于双向运动补偿的帧速率上变换算法

针对不同帧速率视频之间的转换问题,提出一种改进的基于双向运动补偿的帧频提升算法,通过边缘加权获取高精度的双向运动向量,利用可变尺寸块运动向量场估计逐级对运动向量求精,采取自适应重叠块补偿方法解决帧频提升过程中产生的重叠及空洞问题,提高双向运动向量的精度,减小块效应。实验结果表明,与传统的帧频提升算法相比,该算法在内插图像主、客观质量方面都有较大提升。     

基于双边多议题的Pareto最优协商研究

研究完全信息情况下的双边多议题协商问题,提出一种双方反提议决策模型,在每一轮反提议生成过程中,提议方在满足自身效用在该轮的保留效用水平下,最大化对方的效用,从而使协商结果达到Pareto最优,同时对双方在不同让步策略下的协商结果进行算例分析,为基于双方合作的完全信息协商提供理论参考。     

Deadline division-based heuristic for cost optimization in workflow scheduling

Cost optimization for workflow applications described by Directed Acyclic Graph (DAG) with deadline constraints is a fundamental and intractable problem on Grids. In this paper, an effective and efficient heuristic called DET (Deadline Early Tree) is proposed. An early feasible schedule for a workflow application is defined as an Early Tree. According to the Early Tree, all tasks are grouped and the Critical Path is given. For critical activities, the optimal cost solution under the deadline constraint can be obtained by a dynamic programming strategy, and the whole deadline is segmented into time windows according to the slack time float. For non-critical activities, an iterative procedure is proposed to maximize time windows while maintaining the precedence constraints among activities. In terms of the time window allocations, a local optimization method is developed to minimize execution costs. The two local cost optimization methods can lead to a global near-optimal solution. Experimental results show that DET outperforms two other recent leveling algorithms. Moreover, the deadline division strategy adopted by DET can be applied to all feasible deadlines.