不确定移动对象概率Skyline集的查询更新

Skyline查询的研究已从传统的静态Skyline操作延伸到动态的、不确定数据集上的Skyline查询和计算上。研究了移动环境下,查询点位置固定、目标点处于运动状态并且位置不确定情况下的连续概率Skyline计算问题。这个过程中,移动对象与查询对象之间的距离随时间不断变化。移动对象由于其运动状态导致位置无法精确定位,因此移动对象之间的支配关系只能采用概率形式表示,且随时间不断变化。给出了移动对象间的支配概率的定义,以及移动对象Skyline概率的定义,并定义了触发事件来记录对象支配概率发生变化的时刻,实现概率Skyline计算的连续跟踪和动态更新。提出了基于事件触发的连续概率Skyline查询算法(event triggered continuous probabilistic Skyline query for uncertain moving object,U-ECPS),对移动环境下的Skyline集进行连续查询和更新。大量的实验结果验证了U-ECPS算法的有效性。     

无线传感器网络中d-Hop 2-连通容错支配集的分布式构造算法

无线传感器网络随节点移动组成自我维持的自组织系统,采用连通支配集的虚拟骨干技术可使平面网络系统层次化而简化节点路由、管理和维护。但大规模无线传感器网络的连通支配集节点数目依然庞大,d-hop连通支配集可以大大减小支配集节点数目。另外,由于存在节点失效、链路断裂等无线特性,虚拟骨干网需要具备一定的容错性。在单位圆盘图网络模型中为构建精简且具有容错能力的虚拟骨干网,提出d-hop 2-连通支配集的分布式构造算法,先构造d-hop独立支配集后再连通形成d-hop 2-连通支配集。并从理论和仿真上对算法的复杂度、近似比和算法性能作了进一步探讨和验证。     

计及综合需求响应的电热气互联能源系统环保经济优化调度

为促进综合能源系统多能协同互补互济,提高能效,以电热气互联能源系统为研究对象,提出了一种多目标协同优化的综合需求响应模型及运行策略求解算法.首先,设计了含综合需求响应的电热气互联能源系统架构,采用能量耦合矩阵对互联系统中多能转化关系进行描述,在分时能源价格机制下,构建了混合时间/空间尺度的多能协同综合需求响应数学模型.然后,以最小化的系统用能成本、环境成本和弃风弃光功率为目标,构建了环保经济优化调度模型,采用结合协同进化思想和非支配排序遗传算法的改进优化算法(Co-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解.仿真结果表明,所提出的模型及优化运行策略能够有效提高多能系统间能量协调能力和综合需求响应能力.     

无线自组网络中的基于多个支配集的路由协议*

提出了一种在无线自组网络中建立多个连通支配集,使其分时共同承担网络中继传输的方法,以防止部分节点被过度消耗,维持网络中能量消耗的平衡.仿真实验表明,基于多个连通支配集的路由方法可有效防止部分节点被过度消耗、维护网络的能量消耗平衡、延长网络的寿命.     

基于集对分析与NSGA-Ⅱ的生产作业多目标优化

针对生产过程中生产作业的优化调度问题,以生产质量、效率和成本阈值为约束条件,基于集对分析建立了的生产质量—效率—成本控制的生产作业多目标优化模型;利用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解优化模型,得到相对确定条件下质量—效率—成本控制的Pareto最优解集。决策者依据实际生产过程需要,为各项生产作业从Pareto最优解集中筛选最合理的调度方案。最后,通过算例仿真验证了结合集对分析与NSGA-Ⅱ的方法解决生产作业多目标优化问题的准确性、有效性和实用性。     

基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增,传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题,结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案,并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法,优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明,相比于随机卸载,NO-MEC卸载,NO-I卸载,传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载,GA卸载,Q-learning卸载,DQN卸载方案,所提方案有着更低的卸载成本,更优的负载均衡率,得到近似最高的系统效用,能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。     

一类区间多目标粒子群优化算法

针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。     

能量均衡的最小2-连通2-支配集的分布式算法

在无线传感器网络中,一般通过构造连通支配集形成虚拟骨干网来分层路由。现有算法通常只考虑如何获得规模较小的支配集,忽略网络自身的不稳定性,使得节点失效或链路失败经常发生。针对连通支配集的容错能力,结合节点度与能量因素,提出一种能量均衡的最小2-连通2-支配集的分布式算法（DA-EBM）。 Omnet仿真实验表明, DA-EBM算法构造的容错连通支配集能有效均衡能量消耗,延长网络生命周期。     

相关市场界定的方法

2008年8月1日,我国的反垄断法正式开始实施。相信这部法律的实施,会使企业的市场竞争行为更加规范有序,对确保市场经济键康、高效、持续发展有重要作用。在反垄断领域,相关市场的界定方法长期为经济理论界和反垄断机构所重视。在禁止滥用市场支配地位和经营者集中控制的案件中,多数案件都会首先遇到“界定相关市场”的难题。     

联合约束无线传感器网络连通支配集算法

针对无线传感器网络连通支配集构建问题,基于(α,β)-tree定义了具有传输时延约束的连通支配树CDTT问题,并提出CDT算法构建有限总功率消耗的CDT-tree,同时符合传输时延约束要求。给出的分布式CDS算法分为两个阶段执行,首先基于单位圆图构建MIS,然后在双权值无向图上使用MST和SPT实现CDT算法,同时满足联合约束要求,具有O(n2)的时间和消息复杂度。理论分析和仿真结果表明提出的算法能正确地解决CDTT问题,构建联合约束的CDS。