LTE-A载波聚合调度方案研究与改进

基于LTE-Advanced系统中的载波聚合技术,对现有的3种资源调度机制:联合用户调度方案(Joint User Scheduling, JUS)、独立随机用户调度方案(Separated Random User Scheduling,SRUS)和独立数据突发级调度方案(Separated Burst Level Scheduling, SBLS)进行研究。针对3种机制在系统吞吐量、排队时延和成分载波(Component Carrier,CC)切换时延性能上的优缺点,提出了半独立负载调度机制(Half Separated Load Scheduling,HSLS)。HSLS采用动态负载均衡准则(Dynamic Load Balance,DLB),另外HSLS基于系统吞吐量和排队时延的要求以多数据突发(multi-burst)作为资源分配粒度,令多个调度器(Resource Scheduler, RS)可以同时分发满足调度条件的用户数据。仿真结果表明,HSLS对设备要求度低,有着良好的系统吞吐量和时延性能表现。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间的多目标调度问题,文章建立以最大完工时间、能耗为目标的数学模型,提出一种多目标的改进遗传算法的求解方法。首先,在交叉算子中使用均匀交叉法,采用了基于邻域的变异算子。其次,针对交叉变异算子进行了非均匀改进,旨在增加算法搜索能力。通过动态调整非均匀交叉和非均匀变异的概率,提高搜索空间覆盖率,避免陷入局部最优解。最后,采用基准算例Kacem测试集进行测试。实验证明,该改进算法有效地解决了同时考虑最大完工时间和能耗的多目标调度问题,取得了显著的改善效果。     

一种改进的HEMS家电最优调度方法

在现有的家庭能量管理系统(Home Energy Management System,简称HEMS)的基础上增加分布式储能模块组成新的HEMS,并在此基础上提出了一种改进的基于0-1线性整数规划方法的家电最优调度模型。通过此调度模型,用户可以根据各自需求分别实现用电费用最省、用电费用最省同时兼顾满意度,或者二氧化碳排放最小的目标。该调度模型无论是在目标函数还是在约束条件上都采用线性化表示的方法,在使用极短的调度时间的同时能够保证调度结果是最优结果。最后通过仿真实验验证了提出方法的有效性以及验证了所提方法能够很好的应对电力公司的削峰填谷要求,具有重要的实际应用价值。实验结果表明,所提方法能够比以往相关研究取得更好地节约费用、减少二氧化碳排放的效果。     

改进乌鸦搜索算法在邮件集散中心航空运力调度中的应用

邮件集散中心航空运力调度涉及固定运力和备选运力两种调度对象,本文在航空运力资源充足的前提下,建立了以最小化运输成本为目标的优化模型,研究了一种改进的乌鸦搜索算法求解方法.首先根据问题的数学模型,引入惩罚函数法将部分约束转化为惩罚项,与目标函数共同构成适应度函数;然后引入Logistic混沌映射提高初始种群的多样性;根据问题的特点,提出了基于个体最优追随机制和正余弦算法的位置更新策略,并引入交叉变异机制以丰富搜索过程中种群的多样性.通过大量算例实验分析,证明了该算法的有效性与优越性.     

一种新的用于无线Ad hoc网络中视频传输的多路径包调度算法

该文提出了一种新的在无线Ad hoc网络中进行视频传输的多路径包调度算法(MPPA)。该算法充分考虑到视频流传输的特殊QoS要求,针对视频流中的每个数据包进行操作,通过计算将其指定在某条路径上传输。避免了传统多路径传输中的接收端数据包乱序和重新排序的问题,有效地减小了接收端的启动延时和缓冲区需求。同时仿真结果验证了上述理论的正确性。     

基于粒子群的网格任务调度算法研究

为了更好地解决异构动态环境下的资源管理问题,提出了一种网格环境下的任务调度模型。该模型考虑了当前网格虚拟组织下的计算资源、存储资源和带宽资源,模型的最优化目标是实现三者利用率最高和代价最低,即构造min-max函数。与遗传算法相比,利用粒子群优化算法对min-max函数求解提高了资源的利用率和任务的执行效率,同时在随着迭代次数增加的情况下,搜索速度、寻优率和避免早熟方面也有明显的提高。     

智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法

早高峰和晚高峰时段的路网交通混乱,极易发生拥堵情况,为缓解交通系统压力,设计节点元胞划分下智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法.获取不同交通路线间的流量分离函数,定义路径交通流量和可用路段费用,得到出行者在某段路径上的概率函数,计算智慧城市路网各路段交通流量;获取流量守恒和车辆传递函数,计算可变元胞的单独序列,建立交通节点元胞划分模型;设计交通流量均衡性优化调度算法,得到城市路网均衡性的优化调度结果.设置仿真参数,对比优化前后三个路网模型的路径流量,仿真结果显示:早高峰和晚高峰时段路段内的路径流量明显降低,在其他时段,优化后的路径流量也不同程度下降,且路网模型越复杂,该优化方法的调度效果越好.     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

采用任意播方式的机会数据聚集算法

数据收集是无线传感网络研究的关键问题,是诸多无线传感网络应用的基础.降低数据聚集的延迟是数据聚集研究中的重点问题.现有的面向延迟的数据聚集算法,多是通过在树型网络结构上设计无冲突的节点调度算法,来降低数据聚集的延迟,没有考虑到无线网络数据易丢失的特性,不能达到期望的延迟效果.本文针对上述问题,提出一种采用任意播(anycast)方式的机会数据收集算法(OA算法).该算法利用机会传输(opportunistic transmission)的思想,用任意播方式传输数据,通过减少数据聚集中重传数据包的数目,来降低数据聚集的延迟.实验表明,与SPT(Shortest path tree)上的数据聚集延迟相比,该方法的发包数目减少了15%,延迟降低了10%.     

基于自适应步长ADMM的电-气混联系统多时间尺度优化调度

随着微型燃气轮机和以其为基础的热电联供单元的大量配置,电力、天然气系统之间的联合优化调度越来越受到关注。针对电-气混联系统的优化调度问题,提出双层多时间尺度优化调度框架,考虑到各子系统间信息的不透明特性,上层基于日前预测数据和自适应步长交替方向乘子法(ADMM)建立以系统成本为目标函数的分布式日前优化调度模型;针对可再生能源和负荷的波动,下层基于短时预测数据建立以遵循日前调度方案为目标的实时调度模型。通过算例分析验证了所提电-气混联系统优化调度模型和框架的有效性。