从学科分布的角度考察大型科学装置(工程)在科学发展中的地位

本文分析了基础研究与应用研究的相关性，指出科学研究已从二维模式发展到包括规模在内的三维模式；而规模是以大型科学装置(工程)为基础的。文中还论述了大型科学装置(工程)的特点，在科研和社会活动中的地位、重要作用和意义。     

基于策略的资源分配和接纳控制

对于QoS网络的资源分配问题的研究，大多集中于单一的特定服务类型（如VBR），而对于多种服务类型、多种策略控制的资源分配和接纳控制关注较少。本文在IntServ的基础上提出一种基于策略的集成的资源分配和接纳控制方案，其基本思想是：利用可调节流量补偿不可调节流量的实时流，在保证各种服务类的基础上提供不同流量类型间的资源共享，从而充分利用网络资源。     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

一种基于并行技术的死锁检测算法

在介绍基于资源分配图的、传统的死锁检测算法基础上，提出一种新的基于并行技术的死锁检测算法，并用1个实例说明该算法的执行过程。新的死锁检测算法是基于矩阵表示方法，在最坏情况下，运行时间复杂度是O(min(m，n))，其中m和n分别是进程和资源的数量。新的死锁检测算法与传统的算法相比，执行时间大大减少，需要内存也比较小，系统能够很好地检测死锁的发生，并且释放占有资源。     

基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型

提出了一种基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型,采用分布自治原则由众多的网格域构成整个网格系统.系统根据用户作业请求发出投标信息,各网格域参考投标信息及自身资源使用情况利用PSP拍卖机制确定中标者,最后系统从中标信息中选择费用最低的完成任务,以一定的周期运用微观经济学供需均衡原理动态调整资源价格,并给出了价格调整算法.相对于别的网格资源管理系统,本模型提出的资源管理方案在管理上比较简单,系统不必掌握全局资源信息,可扩展性较强,易于实现,并且通过引入竞标机制解决了资源提供者的报酬问题.     

多层异构蜂窝网络中一种快速最优资源分配算法

利用最大化系统下行链路总容量问题模型中隐含的单调结构,将由于干扰存在使得构建的最优资源分配为非线性非凸的问题转换为单调优化问题,提出了一种改进的Polyblock外逼近法对其进行求解.该算法针对Polyblock外逼近法在求解过程中顶点值的个数呈指数倍增长,导致计算量较大、收敛速度较慢等缺陷,改用分枝定界法划分可行域区域,并以最大利益优先的方式进行节点扩展和搜索,边分枝边剪除不符合条件的枝,使可行域范围越来越小,最终逼近最优解.实验结果表明:改进算法提高了收敛速度和逼近最优解的效果.     

OFDMA中继系统中基于QoS保证的资源分配算法

研究了 OFDMA 中继下行链路通信系统中的动态资源分配问题,提出了一种可以保证用户最低 QoS 需求的资源分配算法.首先在简化资源优化问题的过程中,采用等功率分配方法以降低算法复杂度,然后通过拉格朗日松弛优化方法推导出了子载波分配和中继选择最优解,并在此基础上引入用户速率权衡因子,根据速率权衡因子越大的用户,越具有选择子载波和中继的优先权这一准则进行子载波分配和中继选择.仿真结果表明:新算法能够获得较高的系统容量,同时也能很好地保证不同用户的最低速率需求.     

低复杂度室内超密集可见光通信网络频谱资源分配算法

针对室内超密集可见光通信网络多小区资源分配算法中存在的吞吐性能与算法复杂度之间的矛盾,提出一种吞吐性能近似最优且复杂度低的资源分配算法。通过建立各小区资源分配问题的最优化模型,得出该问题是凸优化问题的结论;在合理近似处理后,推导了终端资源分配归一化比例因子的解析式,在此基础上提出一种资源分配算法;算法复杂度分析表明本文算法具有多项式复杂度,低于经典最优化内点法。仿真表明,相比于请求速率占比分配法,本文算法的吞吐量性能提升了57%,服务质量满意度性能提升了67%。     

多版本视频点播流媒体服务器集群资源分配方法

针对大规模移动学习应用背景下流媒体服务器集群资源分配过量或不均的问题,提出了一种面向移动学习系统的多版本视频点播流媒体服务器集群资源分配方法。该方法通过用户历史点播行为日志分析,挖掘在不同终端环境下用户点播行为的特征和规律,在此基础之上,采用排队论理论进行多版本视频点播中流媒体服务器集群资源分配建模,并通过实时预测用户请求到达率的变化情况,动态调整资源的分配,从而实现了集群资源的动态配置。实验结果表明,所提方法的平均服务拒绝率和资源利用率分别在1%和80%左右,既保证了用户体验满意度,又降低了系统服务成本。