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161.
承继关系下多资源受限多项目选择计划模型及其智能决策方案 总被引:2,自引:0,他引:2
综合多资源、项目权重和承继因素,以充分利用资源和均衡分配计划期内资源为目标,提出含多重资源约束的多项目选择计划混合优化决策模型;进而,基于体液免疫应答中B细胞应答抗原的运行机制和机理,提取简化的应答框架并结合资源约束设计算子模块,获得寻求多资源受限多项目选择计划问题的最优决策方案的隐并行免疫算法;数值实验比较结果显示该算法能获得满足资源限制的最佳决策方案,论证了该决策模型的合理性和应用潜力. 相似文献
162.
为OFDM下行系统提出一种基于对偶分解理论的无线资源分配算法.该算法在保证各用户最小平均数据速率要求的情况下,最大化系统的总吞吐量.算法采用了以用户为中心的分解方法,将资源分配问题分解为一个主问题和若干子问题,并基于此构建出一种全新的分布式结构进行资源分配.在该结构中,用户参与子问题的求解,从而显著的降低了计算复杂度和反馈开销.计算机仿真结果表明,在各种无线环境中,该算法均以很低的反馈开销提供了很高的系统吞吐量. 相似文献
163.
为OFDM下行系统提出一种高性能、低复杂度的无线资源分配算法.该算法在保证各用户最小数据速率限制的情况下,最大化系统的总吞吐量.算法以对偶优化作为理论基础,经过合理简化,消除了以往求解优化问题中所需的迭代运算,提出一种新型的低复杂度无线资源分配算法.仿真结果表明,在各种无线环境中,该算法均提供了很好的系统吞吐量和中断概率性能. 相似文献
164.
165.
采用经济学的网络优化模型,构建了一个基于定价优化的网络资源分配算法.给出了该算法平衡点存在条件及网络优化模型的解. 相似文献
166.
为了抵抗信道衰落以及提高频谱利用率,提出了在多信道多主用户的认知无线电网络中,次用户协作主用户通信的模型.同时基于实际情况中最大化主用户吞吐量的准则,建立了分配问题,通过理论分析,将该问题转化为数学中的指派问题,并根据匈牙利算法提出了分配次用户协作主用户通信的算法以及相应的次用户的接入机制.仿真结果表明,提出的次用户协作主用户通信机制能够较好地抵抗信道衰落,大幅提升主用户的吞吐量,从而提高频谱利用率. 相似文献
167.
提出一种频谱资源分配方案,以提升分层毫微微小区网络的期望吞吐量.该方案为每层下行传输分配部分共享频谱资源,在单个用户期望吞吐量满足服务质量需求时,通过动态调整共享频谱资源分配比例,能够最大化网络期望吞吐量.为进一步获得每层下行传输的期望吞吐量,基于Nakagami-m衰落信道推导了每层用户下行接收信干噪比的累积分布函数.理论分析和仿真表明,该频谱资源分配方案能够有效提升网络期望吞吐量,但服务质量需求参数的增长限制了吞吐量的提升. 相似文献
168.
陈雷 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2020,32(6):917-924
稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术被认为是一种能有效提高频谱效率的技术。将稀疏码多址接入技术应用于无线多播通信中可以扩展多播系统的容量。对多播系统的容量进行了推导,采用分层编码技术应用在SCMA系统的多播传输中,使得系统容量不再受限于多播系统中最差用户的信道质量,采用资源分配算法来最大化多播系统容量。为了减少最优化问题的计算复杂度,又提出了快速次优化算法(fast suboptimal algorithm, FSA),该算法分为码本分配和功率分配2个阶段。仿真结果显示,提出的快速次优化算法在SCMA系统中的多播系统功效要优于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)系统中的多播系统功效。并且,在SCMA系统和OFDMA系统中,提出算法的系统功效都要远优于传统多播(conventional multicast, CM)策略的系统功效。 相似文献
169.
170.
为解决智能电网环境中用户富裕电能回售问题,完成电力资源的再分配,从经济学的角度设计了一种激励机制以鼓励拥有富裕电力的用户为电力紧缺用户提供电力资源。提出了一种双向拍卖机制,该机制包括使用填充概念的电力资源分配方法和有效的定价策略,以保证智能电网环境下电力资源分配的理想性能。所提双向拍卖机制考虑了电力资源传输成本与距离之间的关系,设计了供需匹配关系;所提分配方法采用了基于线性规划的填充分配方法,以接近最优的近似算法,在多项式时间内得到资源分配结果;在定价方面,分别采用了基于关键值的定价策略和基于维克瑞-克拉克-格罗夫斯(VCG)机制的定价策略,以计算获胜买方用户的付款价格和获胜卖方用户的收款价格,实现了双向拍卖中的真实性、个人理性和预算平衡。仿真结果表明,所设计的拍卖机制保证了一系列理想的经济属性,包括真实性、预算平衡以及个人理性,并且可以在多项式时间内得到近似最优解的分配结果,为智能电网环境下的电力资源再分配问题提供了一种有效的解决方案。 相似文献