SDH自愈环的业务量优化设计

对现有的五种双向自愈环的环容量和路由算法进行了比较,并分析了计算机模拟结果,得到了规划环网时能有效降低环容量配置的路由算法。     

基于参数优化的扩容电力系统结构稳定的自愈控制

针对一类互联电力系统在线扩容时的自动发电控制(AGC)设计,采用动态输出反馈和遗传算法提出了一种能保证扩容后系统在拓扑结构突然改变时稳定运行的结构自愈优化控制方法。这种方法通过对扩容系统的建模,采用线性矩阵不等式方法设计了使其结构稳定的鲁棒分散控制器,并用遗传算法优化了问题求解中的相关参数,避免了设计中参数选择的盲目性。在优化过程中选取了综合评价系统时域响应性能的适应度函数来优化控制器设计中的互联约束矩阵,达到了改善系统性能指标的目的。文中针对一类互联电力系统模型进行了仿真研究,考虑在原区域电力系统的基础上在线增加一个新的区域,对新区域的自动发电控制律采用所提出方法进行了设计,仿真结果表明该方法达到了扩容后系统稳定的结构自愈控制要求,且采用遗传算法优化后的系统性能明显优于优化前的,证明了该方法的有效性。     

基于机器学习链路权重优化的无人机网络路由算法

针对分布式“马赛克战”场景下侦察-判断-决策-行动(observe orient decide act,OODA)环通信加速的要求,提出了基于机器学习链路权重优化的无人机集群网络路由算法。针对OODA环当前阶段业务量通信需求,对业务量通信的完成时间进行建模,以最小化业务量通信完成时间为优化目标,通过利用机器学习梯度下降方法实现无人机集群网络分布式路由链路权重的优化,从而满足OODA环的通信加速要求,使己方可以先敌行动,获得战场主动权。仿真表明,相比于现有无人机网络的路由算法,提出的算法能显著降低OODA环的通信时间,提高数据报文传输成功率。     

基于遗传算法的WDM光传送网的优化设计

介绍了网格状结构波分复用 (wavelength- divisionmultiplex,WDM)光传送网中增强网络生存性的两种恢复策略 -链路恢复和通道恢复。讨论了遗传算法 (geneticalgorithm,GA)的原理与实现。提出了一种基于链路恢复的网络资源最优化配置的整数线性规划模型 ,指出在链路波长数受限条件下 ,其优化问题是一种 NP- Hard问题。以该模型为基础 ,利用遗传算法对一个大型格状 WDM光传送网的资源优化配置问题进行了计算。结果显示 :对于该网络 ,采用链路恢复方式可使得网络资源利用率达到 6 4 %,证明了恢复方式在格状网的资源利用率方面较保护方式和自愈环方式更具有优势。     

遗传算法在宽带IP网设计中的应用

讨论了使用遗传算法来进行宽带IP网络设计的研究方法 ,使用遗传算法对网络设计中的拓扑、路由和容量分配等方面的优化问题进行了详细的描述 ,并简要举例说明遗传算法的使用     

基于组合GA的双向物流网动态优化设计与求解

为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解.对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流中心的准确定位,对物流网络中各节点间的流量合理优化,基于随机机会约束规划建立了物流网络动态优化模型,设计了相应的组合遗传算法.采用8个消费域,2类产品,5个备选物流中心,3个生产工厂和3个规划期数进行数值模拟仿真.结果表明,该方法可以得到设施布局决策变量最优值,能够灵活实现不同需求下物流网络的最优布局,可以有效用于物流网络的动态优化.该模型根据现实情况的需求进行合理的物流网络布局,同时可以进行灵活变换,具有重要的实用价值.     

单向自由环路互联通信系统容量计算方法

定义了作为分组最大率给定业务量分布的容量，该方法能选择合适路径由网络来确定延迟分组发送。本文用拓扑学的方法提出了单一方向自由环路的互联环通信系统。对单一形式业务量进行了计算，给出了用于这种互联环通信系统的计算公式     

基于遗传算法的计算机通信网优化设计

计算机通信网中将路由选择和链路容量分配综合起来考虑时的优化设计模型（ＣＦＡ）是一个复杂的非线性０－１规划，若采用传统的数学方法求解，无法快速有效地求得工程满意解。文中以遗传算法的基本思想为基础，设计了一个与传统方法完全不同的遗传寻优算法。对计算机通信网优化设计实例的计算表明，该算法能够迅速求出ＣＦＡ问题的全局近似最优解，并且解的精确度很高，能够满足工程设计中的要求。     

生存性网络空闲容量分配与自愈策略的研究

在生存性网络设计中,空闲容量的分配和自愈策略的实现是两个很重要的方面。空闲容量的分配是网络执行自愈功能的基础,自愈策略是网络执行自愈功能的核心,两者直接关系到网络的恢复性能。探讨了两者的相互关系及其对恢复性能的影响,给出了一种有实用价值的空闲容量分配算法。     

基于多种群空间映射遗传算法的立体仓库储位优化

针对在自动化立体仓库中储位分配混乱及仓储效率低的问题, 提出一个通过多种群空间映射遗传算法求解的组合优化模型. 该方法对基本遗传算法进行改进, 对货物自身需求量、 货架重心及货物相关性这3个方向组成的目标函数进行整体寻优. MATLAB仿真实验结果表明, 该方法得到了较现有算法更优的结果, 3个目标函数值均有改善, 并且任务容量会影响改进方法的优化能力.     

基于遗传算法的波分复用环网业务疏导

通过把波分复用环网中的业务疏导问题归结为组合优化问题，提出了一种基于遗传算法的业务疏导算法，该算法可用于单向环网或双向环网，并适用于任何类型的业务需求，数值结果表明，该算法的性能优于贪婪算法，总体和模拟退火算法相当，甚至在某些方向还优于模拟退火算法。     

环网络中的呼叫接纳控制

呼叫接纳控制是通讯网络设计与运营中的一个重要优化问题. 环网络中，这一问题的目标是对于给定的具有边容量的环网络和任意利润的呼叫的集合，确定最大利润的呼叫子集并为其中每一个呼叫安排路径，使得任一边容量不被违反. 对于无向和有向环网络呼叫接纳控制问题, 均给出了多项式时间近似方案.     

基于虚通道的ATM自愈网及其空闲容量的分配

讨论了基于虚通道的ＡＴＭ（异步转移模式）自愈网的结构、自愈算法及其特点，同时对自愈网的空闲容量进行了分配和设计。     

WDM光网络OXC节点控制管理单元

为了对光交叉连接 (OXC)节点中的光通道进行路由控制 ,以及对波分复用 (WDM)光网络的性能和节点运行状况进行实时监测 ,文章采用了模块化结构的设计方法 ,针对自行研制的两条输入链路 8个波长通道的 OXC节点 ,实现了节点控制管理单元的硬件平台和软件平台。在 WDM光实验网中 ,利用节点控制管理单元的自愈控制功能 ,实现了线路保护倒换和二纤单向环形网络复用段的自愈保护。实验表明 ,当网络发生故障时 ,通过线路保护倒换 ,节点可以在小于 4m s的时间内自动完成从工作链路到保护链路的切换 ,符合 ITU - T建议的要求。     

一种动态实时多约束ATM路由

从网络资源合理分配入手,充分考虑网络自愈合、拥塞控制以及资源利用率等因素,提出了若干网络资源分配优化的约束条件方程．通过构造一个包含这些约束条件方程的总能量函数,利用神经网络技术确保在满足上述各种约束条件前提下,实现了一种基于全网资源利用率最优、网络自愈合的动态实时多约束路由算法．与采用单一约束条件路由算法相比,该算法具有网络利用率高、自愈合能力强等优点     

人工神经网络在ATM链路容量控制中的应用

研究人工神经网络（ＡＮＮ）在异步转移模式（ＡＴＭ）链路容量分配中的应用，设计了神经网络预测器以解决ＡＴＭ链路容量分配中的困难。与其它方法相比较，该方法不需对网络进行复杂的数学分析，借助足够的学习样本，即可自动学习输入和输出之间的关系，预测网络性能。文中分别采用呼损率和链路利用率两种优化目标进行计算机模拟，结果表明该方法能正确完成容量分配，并且易于实现和推广。     

工程结构优化设计的CGA算法研究

工程结构优化设计是一个复杂的非线性多目标优化问题，针对传统优化方法的局限性，以及遗传算法的缺陷，提出了一种新的智能优化方法——复合遗传算法(CGA)，对CGA的关键问题进行了阐述，并进行了理论分析，说明了其全局寻优的可能性；对于失效概率的处理问题，采用在计算适应度值的同时，计算出条件值——失效概率，再与此限值相比较的方法；最后通过实例验证了本提出方法的可行性。     

自愈网中空闲容量分配算法的研究

网络自愈功能的实现离不开空闲资源的合理有效配置,自愈网中的空闲容量分配是网络自愈策略中一个至关重要的问题。提出了两种不同类型的网络空闲容量分配算法,分析了它们的分配原则,并通过网络模拟研究了两者各自的特点及它们与网络恢复算法之间的关系。     

基于脊型波导的跑道型环形谐振器的偏振模式分离特性分析

设计和分析了基于绝缘体上硅的脊型波导的偏振模式分离谐振腔。通过分析超小脊型波导的模式双折射,将该微环谐振腔应用到定向耦合器,实现从准TE和准TM偏振模式在特定波长范围内同一输出端口的分离。试验证明,准TM偏振模式分离后的Q值达23 000±1 000,是未分离时的两倍。该新型跑道型环形谐振腔的特点在光学元件中的应用非常有前景,为新型环形耦合器的深入研究提供了理论参考。