基于Hofield网络的图的着色算法

应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型，系统地研究了图的正常ｋ－顶点着色，正常ｋ－边着色以及正常ｋ－全着色的具全算法，建立了相应的数学理论，了此领域内的某些工作。     

基于Hopfield网络的图的着色算法

应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型，系统地研究了图的正常ｋ－顶点着色，正常ｋ－边着色以及正常ｋ－全着色的具体算法，建立了相应的数学理论，改进了此领域内的某些工作。     

基于图着色的加权优先D2D资源分配算法研究

针对蜂窝用户与D2D用户所构成的异构网络系统中同频干扰问题,提出一种基于图着色的加权优先D2D资源分配算法.该算法不仅允许多个D2D用户复用一个蜂窝用户资源,而且能够实现简单功控.首先建立异构干扰图,对系统终端用户及干扰类型进行分类异构.然后计算着色优先级,考虑各种影响因子以提升算法的实用性.最后再由分配结果进行组内功率控制,以满足绿色通信的要求.仿真表明,该算法不仅可以降低系统用户接入损失率,提高系统吞吐量,而且还减少了功率消耗.     

弹性光网络中基于图着色理论的资源分配算法

传统的波分复用网络采用固定栅格,已无法满足网络需求.提出一种改进的基于图着色理论的路由选择频谱分配(GT-RSA)算法.首先,使用前k条最短路径算法确定备选路由集合,根据各备选路由集合建立备选路由关系图;然后,使用图着色理论的混合整数线性规划模型进行选路,根据分支定界的饱和度最大优先算法得到优解,同时完成频谱的路由着色...     

基于有序划分编码的图着色算法

 针对整数编码的冗余性,提出了求解图着色问题的一种新的编码方式.采用有序划分编码问题的解,编码后的个体具有与问题的潜在解一一对应的特点.与整数编码相比,新的编码避免了冗余性,将搜索空间缩小了k!倍.对5个标准图着色问题的仿真结果表明,基于有序划分编码的新算法是求解图着色问题的一种有效的算法.     

用自适应图着色算法解决RFID阅读器冲突问题

建立了阅读器网络的图模型,阐述了阅读器网络拓扑结构固定和可随机改变情况下对解决阅读器冲突问题的不同要求。对于动态阅读器网络应用中的阅读器冲突问题,基于图着色方法提出了一种自适应分布式的颜色选择算法,这种算法能降低相邻阅读器冲突概率,并且使获得特定百分率的成功传输所需的总时隙数最少。     

基于改进粒子群算法的无人机通信链路资源分配技术研究

常规的无人机通信链路资源分配技术主要使用OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi-plexing Access)多址接入技术共享信道信息,易受分配自适应速率影响,导致链路资源分配归一化速率较低,因此需要基于改进粒子群算法,设计一种全新的无人机通信链路资源分配技术。即根据通信链路信道信息,规划了无人机通信链路资源分配容量,再利用改进粒子群算法构建了通信链路资源分配模型,并设计了资源分配算法,从而实现无人机通信链路资源分配。实验结果表明,设计的无人机通信链路资源改进粒子群算法分配技术在不同链路下的资源分配归一化速率均较高,证明设计的无人机通信链路资源分配技术的分配效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高无人机通信性能作出了一定的贡献。     

基于FPGA的图着色问题求解

图着色问题是在满足相邻顶点不能分配相同颜色且颜色数最少的约束条件下,将图的顶点划分为不相交的集合,且每个集合中的顶点分配相同的颜色。由于图着色问题属于NP-完全问题,求解图着色问题的算法复杂度会随顶点个数的增加呈指数级增长。当顶点个数非常大时,通用处理器求解图着色问题的性能将会显著下降。因此,该文基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现求解图着色算法的专用硬件加速器。首先依据FPGA模块化的设计思路提出并实现了基于回溯法的图着色问题求解的硬件架构;其次分析了FPGA内部消耗资源与图着色顶点数之间的关系;最后利用通用异步收发传输器协议实现了通用处理器与FPGA的通信。实验结果表明,相比于在通用处理器上利用软件实现图着色算法,基于FPGA所实现的图着色算法运行时间减少了一个数量级。除此之外,FPGA内部消耗资源数与顶点个数呈线性关系,且每次迭代时FPGA运算所消耗的时间与顶点个数无关。     

基于能量收集的UAV-D2D网络资源分配算法

为更好地利用周围环境中的射频信号能量,提升终端直连(D2D)通信的运行时间和无人机(UAV)通信的频谱利用率,该文提出一种基于能量收集的UAV-D2D网络资源分配算法。考虑UAV最大发射功率和移动性约束,蜂窝用户和D2D用户的最小速率约束,建立了系统和速率最大化的多变量耦合资源分配问题。利用连续凸近似和变量替换方法将混合整数非线性规划问题转化为凸优化问题,并利用拉格朗日对偶方法获得闭式解。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,并能够有效提升系统容量。     

基于网络切片的网络效用最大化虚拟资源分配算法

为了实现网络资源的动态分配,提高网络资源利用率,满足用户业务多样性带来的切片网络差异需求,该文提出一种基于网络效用最大化的虚拟资源分配算法。该算法采用商业化模式将频谱资源作为收益载体,并对不同切片网络进行差异化定价。同时将计算资源和回程链路作为开销,还考虑了切片网络对计算资源和频谱资源的差异性需求,最后以最大化网络收益建立效用模型。并通过拉格朗日对偶分解设计了分布式迭代算法对效用模型进行求解。仿真结果表明,该算法提高了服务用户比例,并使得网络资源获得最大收益。     

基于图论着色模型的频谱分配研究

认知无线电是可以感知外界通信环境的智能通信系统,其中的频谱分配技术是解决现在频谱资源匮乏、提高频谱利用率的一项热门研究.该文首先对认知无线电系统中基于图论着色的频谱分配模型及其数学符号描述进行介绍;然后对图论着色中的几种算法进行了详细研究并比较总结;最后简单阐述了现存的问题及其未来的发展趋势.     

基于图着色的事务调度算法的设计

将处理对象抽象转换为事务,对于事务的调度问题提出了基于图着色思想的算法.将事务以及之间的联系建立事务调度模型,同时等价地转化为图着色问题,通过对图中的顶点着色来实现具有冲突的事务的调度.与一般图着色处理方式不同的是,本算法思想采用了对节点进行着色的思想来实现事务调度.基于图着色的算法的设计与实现使多事务多冲突问题得到解决、并且最大程度满足事务执行所需各元素的特殊要求.     

A Graph Coloring Based TDMA Scheduling Algorithm for Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks should provide with valuable service, which is called service-oriented requirement. To meet this need, a novel distributed graph coloring based time division multiple access scheduling algorithm (GCSA), considering real-time performance for clustering-based sensor network, is proposed in this paper, to determine the smallest length of conflict-free assignment of timeslots for intra-cluster transmissions. GCSA involves two phases. In coloring phase, networks are modeled using graph theory, and a distributed vertex coloring algorithm, which is a distance-2 coloring algorithm and can get colors near to $(\updelta +1)$ , is proposed to assign a color to each node in the network. Then, in scheduling phase, each independent set is mapped to a unique timeslot according to the set’s priority which is obtained by considering network structure. The experimental results indicate that GCSA can significantly decrease intra-cluster delay and increase intra-cluster throughput, which satisfies real-time performance as well as communication reliability.     

图的顶点着色问题的DNA算法

图的顶点着色问题是指无向图中任意两个相邻顶点都分配到不同的颜色,这个问题是著名的NP-完全问题,没有非常有效的算法.但在1994年Adleman^[1]首次提出用DNA计算解决NP-完全问题,设计出一种全新的计算模式—模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算,使得NP-完全问题的求解可能得到解决.本文首先提出了基于分子生物技术的图的顶点着色问题的DNA算法,算法的关键是对图中的顶点和顶点的颜色进行恰当的编码,以便于使用常规的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离,依据分子生物学的实验方法,本文提出的算法是有效和可行的;其次指出了该算法的优点、存在的问题及将来进一步的研究方向.     

基于改进图着色的D2D资源分配和功率控制

针对蜂窝网络中D2D（Device-to-Device）用户复用蜂窝信道带来的同频干扰问题,提出了一种基于改进图着色的资源分配和功率控制算法。首先通过构建干扰图和候选集进行用户之间干扰关系建模,并定义指数型累积因子改进图着色算法,为D2D用户分配蜂窝信道;再采用基于信干噪比的闭环功率控制算法动态调整D2D用户发射功率,减小由于信道复用产生的干扰。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够有效提升系统吞吐量和D2D用户接入率,实现信道资源的合理分配。     

认知网络中基于图论着色模型的频谱分配算法的分析

无线频谱资源的紧缺是无线通信发展的瓶颈,认知无线电技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。本文首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型,紧接着给出图论着色模型的数学描述,接下来对图论着色模型下的现有分配算法进行了总结,并算法对算法进行了比较。     

基于DNA折纸术求解图的顶点着色问题的方法

该文基于DNA折纸术,设计了一个通过DNA折纸结构的自组装求解图的顶点着色问题的方法.利用DNA折纸术可以构建出具有特定形状的DNA折纸结构.这些结构可以用来编码图的顶点和边,由于这些结构具有粘性末端,因此可以通过特异的分子杂交组装成为代表了不同的图的顶点着色方案的高级结构.利用DNA-纳米颗粒共聚体的属性和电泳等实验方法,可以筛选出正确的符合条件的图的顶点着色方案.该方法是一种高度并行的方法,可以极大地降低求解图的顶点着色问题的复杂度.     

基于DNA折纸术求解图的顶点着色问题的方法

该文基于DNA折纸术,设计了一个通过DNA折纸结构的自组装求解图的顶点着色问题的方法。利用DNA折纸术可以构建出具有特定形状的DNA折纸结构。这些结构可以用来编码图的顶点和边,由于这些结构具有粘性末端,因此可以通过特异的分子杂交组装成为代表了不同的图的顶点着色方案的高级结构。利用DNA-纳米颗粒共聚体的属性和电泳等实验方法,可以筛选出正确的符合条件的图的顶点着色方案。该方法是一种高度并行的方法,可以极大地降低求解图的顶点着色问题的复杂度。     

云环境中基于异构资源的资源分配算法

随着"云计算"的出现和快速发展,"云"作为一种新型的资源形式被越来越多的用户所使用。云环境中的资源分配问题成为了云计算中不可忽略的问题。在云资源管理平台中,如何既满足用户的任务需求,又节省云资源成本,是云运营商尽快希望解决的问题之一。实际上云用户对云资源的请求是有差异的,而且用户任务的完成通常由多个异构的云资源来实现。文中作者考虑了异构云资源间的差异,提出了一种基于异构资源的资源分配算法。该算法先从任务的全局角度考虑,将用户提交的云任务划成不同的组合,再根据云资源间的差异,为相应的组合分配相应的资源。实验仿真表明,在异构云环境中,该算法能在满足用户需求的前提下,在节省云资源使用上有较好的表现。