SDN中基于KMOBPSO的高可靠性控制器部署算法

针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题.同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法,以求解SDN控制器高可靠性部署问题的解.仿真结果表明,所提算法具有求解精度高、分布均匀、沿Pareto前沿面覆盖广的特点,能够显著提高SDN中控制器部署的可靠性.     

移动通信网络优化现状及发展趋势分析

在社会经济以及科学技术不断发展的同时,移动通信技术也在逐渐进步。移动通信网络,在移动通信技术中属于核心部分。近些年来,越来越多的人们开始使用移动通信网络,促使移动通信网络的移动性日益增强,话务密度不均匀分布特征也越发明显,导致网络基站与用户手机之间出现了信号连接不顺畅现象,直接影响到了用户的通话质量,不利于移动技术的进一步发展,因而相关人员应该采取相关技术措施,对移动通信网络进行优化,不断提高通信网络的服务质量。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

优化军工科研项目管理的具体策略

我国的军工科研所成立于上世纪，它以军工项目的科研、预研为主，为我国的国防军工提供研发产品。伴随着我国经济实力的增强和科技军事力量的增长，军工科研院所也转变了原有的工业专属性质，走上了军民两用、寓军于民的道路，并在时代的进步中成为了我国先进装备制造业的重要科研力量和科技创新支柱。凸现军事工业“高、精、尖”的特点，以项目管理的优化为具体策略进行军工科研开发工作。     

课程群案例嵌入协同教学模式的探索

在课程群的教学中由于每门课程各自独立开展教学,缺乏知识的融合和衔接,导致学生运用综合知识解决问题的能力较弱。在课程群的教学中采用案例嵌入协同教学模式,将完整的工程案例嵌入到课程群各门课程的教学中,协同规划各门课程的教学任务,每门课程再围绕案例展开研究性教学。通过嵌入的工程案例衔接各门课程的知识点,帮助学生建构完整的知识体系,强化工程应用的概念；同时通过研究性教学,培养学生分析问题和解决问题的能力,两部分相结合,提高了学生运用综合知识解决复杂问题的能力。     

一个基于非单调技术的超记忆梯度法

本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。