沿通路送流的两个新算法

本文证明对满足一定约束条件的一类无耗网络,应用沿通路送流法,可获得一个有效的求多商品流算法,其运算复杂度仅为 O[d_(pr,max)|E(P_((?),max))|(n k-1)],并且当流网络中各边容量及各源汇对间传输要求量均为整数的情况下,可获得整数流解.本文还将上述算法推广到有耗网络中多商品流的求解问题,提出并证明了平面有耗网中多商品流存在的充分条件,据此获得一个求有耗网络多商品流的多项式时间算法.     

一种带路径约束的多商品流网络设计问题及其禁忌算法

多商品流网络设计问题在实际中有很广阔的应用背景,然而在多商品流模型中,有些实际应用问题对运送商品的路径提出了额外要求,如时间、可行性等．在此,将考虑一种带路径约束的多商品流网络设计问题,并借助改进单纯形法、列生成和最短路径算法为提出的模型构造一种禁忌(tabu search)算法,最后给出该算法的计算实验结果．     

有直销单商品流供应链网络均衡模型及应用

建立了有直销单商品流供应链网络均衡模型,导出了有直销单商品流供应链网络均衡条件,它等价于一个有限维变分不等式.通过修改的拟牛顿法,获得了有直销单商品流供应链网络均衡模型的解(变分不等式的解),给出了1个算例,验证了模型的正确性和算法的可行性.     

广义网络中流广义圈判断的算法

前人对广义网络流问题的研究都会讨论有流广义圈的网络和没有流广义圈的网络2种情况,但对于如何判断网络中是否有流广义圈都没做提及,针对这一问题,根据寻找图中平均权和最小圈的算法给出了判断流广义圈的算法,并对算法的正确性和时间复杂性给出证明.     

基于保护流收敛的WDM网状网络增长型设计策略

随着业务量的增加或等级的提升,网络需要根据需求进行增长型设计。该文研究了当业务生存等级提升时波分复用(WDM)网状网络如何进行优化的增长型设计。通过在增广拓扑上为网络业务提供1+1专用保护并设计费用模型诱导保护流在备选链路上收敛的方法,提出了基于业务保护流收敛的可生存网络增长设计策略(PFC),建立了整数线性规划(ILP)模型,并设计了一种基于多业务随机序列保护流收敛的启发式算法——M-PFC算法。仿真结果表明:PFC策略能在添加尽量少的网络资源的情况下快速提升业务的生存能力;而通过设置合适的计算次数,M-PFC启发式算法能以非常高的概率得到近似最优解,并给出优化的网络增长规划方案。     

线性多商品网络流算法与多煤种调运优化

本文采用线性多商品网络流的“弧一路”算法,解决多煤种的调运优化问题。文中较为系统地描述了线性多商品网络的结构,并在一般结构的基础上构造了简化网络。文中提出的工作矩阵的概念,对于在电子计算机上实现较大规模的多商品调运优化有实际意义。依据本文结果所编制的程序(MNM—01源程序),已在 IBM—PC/XT 上实现了河南省统配煤1984年上半年的调运优化试算,并通过了煤炭部鉴定。     

停机位分配的多商品网络流模型及离散粒子群算法

本文建立了停机位分配的多商品网络流模型,并以航空器总场面运行时间最小为目标,建立数学模型。将机场场面分为若干区域,建立区域—机位两级分配策略,以降低问题规模。设置机位外等待时间,以省去区域容量相关约束。在传统粒子群算法的基础上,设计离散粒子群算法,对模型进行求解。选取乌鲁木齐机场某日240架航班和109个机位进行实验,证明了与现有研究中的典型模型相比,多商品网络流模型能使运算时间减少10.1%,并能达到与典型模型相同的精度。全空域和机场模型(total airspace and airport modeller, TAAM)仿真结果表明,和现行机位分配方案相比,多商品网络流模型的机位分配结果能使航空器的场面调配运行时间减少7.49%,延误时间减少8.87%。算例结果进一步表明,提高机场场面运行效率的关键在于均衡航班的进离港滑行距离,同时避免停机位密集分布。     

总流量可变的最小费用流问题及其求解

讨论在总流量可变动的情况下，网络最小费用流问题的解法。分别就单源单汇和多源多汇情况构造不同的辅助网络，将原网络中的最小费用流问题转化为辅助网络中的最小费用循环流问题，然后用瑕疵算法求最小费用循环流问题的最优解，这样在求出原网络中最小费用流的同时，也获得了总流量的最优取值。     

基于并行优化的免疫推荐算法

随着互联网应用的不断发展,电子商务受到越来越多的重视。如何为用户提供更加个性化的服务,提高其商品的吸引力,进而为企业带来更大的收益,就成为了网站所面临的核心问题。通过对人工免疫理论的研究,讨论了将人工免疫网络技术应用于电子商务个性化推荐的思想,并对已有算法进行了并行化的改进提出了并行免疫推荐算法(PINR)。实验结果表明,该算法在保证免疫推荐质量的基础上,大大降低了算法的运行时间,具有很好的应用价值。     

软件定义网络下两阶段大象流识别算法

目的 针对数据中心网络(Data Center Network,DCN)中数据流量多导致大象流与老鼠流识别精确度低的问 题,提出一种基于软件定义网络( Software Defined Networking,SDN) 下两阶段大象流识别算法。 方法 将 SDN 与 DCN 结合,第一阶段,采用高斯分布动态阈值优化算法,通过对数据包阈值的设定,计算大象流误检率与漏检率,不 断优化得到最优阈值,以此识别出可疑大象流;第二阶段,在依据流传输速率与流持续时间精确得到大象流的基础 上,提出阈值约束、流量检测机制、Count 计数器等三方面改进对大象流识别阈值下限的约束,将网络中大象流的数 据量与流持续时间进行周期内阈值计算,提高大象流的识别精确度。 结果 实验结果表明:算法与已有相关算法相 比,第一阶段可疑大象流平均字节数比网络流平均字节数多 11. 3%;不同阈值下的算法准确度提高 1. 7%,不同网 络流量下的大象流平均检测时间降低至 6 ms 以内。 结论 软件定义网络下两阶段大象流识别算法在第一阶段具有 较强的大象流识别能力,同时算法的精确度有所提高,大象流的平均检测时间降低,提高了网络质量,能为进行网 络流量调度策略的进一步研究提供相关性条件。     

高速网络性能测试负载生成多流发送调度算法

测试负载生成是网络性能测试的重要环节之一.为了在测试过程中模拟复杂的数据流量环境,常常通过组合大量特征各异的流来近似实际网络流量.流的重要属性是其速率与突发程度,文中将此定义为流模式.在使用多个流来模拟复杂的网络环境时,一个重要问题是如何调度多个流,以保证各个流的流模式.提出了一种调度方法GRR(grouping round robin), 将所有流分成若干小组后分别在组内和组间两级轮询调度,可在较低的时间和空间复杂度内实现调度目标.算法已在一个高速网络性能测试系统IP-TEST中得到应用,达到了1 Gb/s的线速发送速率,并且支持突发流模式.     

网络流量最优化算法的讨论

讨论了一个实现网络流量最优化算法,本算法给出了流网络的最大流量,还给出达到最大流量的若干方案,可以广泛应用于各种流网络的规划中。     

基于MGCBF算法的长流信息统计

为提高流测量系统的运行效率,减小其所需存储资源,在分析网络中流长分布特性的基础上,提出一种新的用于测量长流数量并维护其流信息的算法———多粒度计数bloom filter(MGCBF).利用较少的固定存储空间,MGCBF可以在保持较小误差比例的情况下,对所有到达的流基于报文计数.在MGCBF算法的基础上以指定报文数为阈值建立了一个长流信息统计模型,并对该模型所需的存储空间、计算复杂度和计算误差进行了分析和讨论.通过将其分别应用于来自不同网络的TRACE:CERNET和CESCAI,验证了该算法在保证测量精度的同时可以大幅度减小维护流信息所需的系统资源.     

整合电子商务B2B的多商品流供应链网络模型

针对多商品流三层供应链网络模型,将B2B电子商务类型整合到多商品流供应链网络中,导出了每层网络代理商或决策者的最优性条件,给出了问题的变分不等式形式,得到了系统达到均衡的条件,最后与相关文献的模型进行了比较.     

基于细粒度可扩展编码的多源视频流化方案

为解决现有多源流化方案存在的无法适应Internet网络异构性和动态性的问题,提出了一种新的多源流化方案.其中,传统的细粒度可扩展编码被改造成一种适合于多源流化的多子流传输模型.在此基础上,提出了基于优化峰值信噪比(PSNR)的多源流化码流分配算法.实验表明,较之平均分配码流,该算法能在相同条件下将视频的图像质量提高约1 dB.整个多源流化方案对于异构而动态变化的In-ternet网络环境具有良好的适应能力,可用于在内容分发网络(CDN)中提供流媒体服务.     

无线传感器网络中一种基于节点序列的覆盖算法

针对覆盖问题是无线传感器网络中的一个基本问题.不同的应用场景对网络的覆盖度有不同的要求,提出一种基于节点序列的覆盖算法(CNS)来判断网络的覆盖情况、消除覆盖漏洞.算法首先讨论如何判断网络1度覆盖情况,然后通过调整距离覆盖漏洞最近的传感器节点的感应半径来动态提高网络的1度覆盖率.同时,还对CNS算法进行扩展,用来解决多度覆盖问题.模拟结果表明:CNS算法在性能上要比现有覆盖算法优越.     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.     

基于变分不等式的多商品流供应链网络模型

针对多商品流的供应链网络均衡问题,考虑电子商务对供应链网络的影响,得到了制造商、零售商及需求市场的均衡条件,利用变分不等式形式把供应链网络均衡模型表述出来,得到了系统均衡的模型,利用拟牛顿法,得到了具有多商品流的供应链网络均衡模型的求解方法。用具体的数值算例验证了模型的合理性。     

基于最大流最小割算法的事件检测方案

文中把最大流最小割算法应用于无线传感网络的事件检测中,针对边沿陡峭的事件,设计事件区域检测算法(G-Cut).该算法首先将相邻节点的传感数据转化为权值,形成流网络;利用最大流最小割算法切割流网络,获得事件边界;再根据上传信息隐含的方向,确定事件区域.以野外火灾为例进行仿真实验,结果表明:文中算法事件检测准确度高,节点计算量低;针对多事件区域,在不增加节点计算量和通信量的情况下,仍可保证其检测准确度.     

未知拓扑无线自组网络多节点干扰决策算法

为满足战场环境下无线自组网络通信拒止的干扰需求,提出了一种未知拓扑无线自组网络多节点干扰决策算法(CUCB)。首先,根据战场无线自组网络结构特点构建泊松点过程(PPP)网络模型,并利用其模拟网络中数据流传输过程;其次,随机对PPP网络中多个节点进行干扰,通过监听确认帧信息或侦察节点活跃度判断阻断网络流数,根据干扰结果构造节点相关性矩阵;最后,利用强化学习与环境实时交互的特点,在干扰过程中不断更新节点相关性矩阵并将其用于后续节点选择。所提算法无需获悉目标网络拓扑结构、节点重要性等先验信息,仅以阻断网络流数目或节点活跃性作为奖赏标准,适用网络类型更为广泛。仿真结果表明,对不同参数下的无线自组网络进行干扰,所提算法在鲁棒性方面优于现有算法,在累积阻断网络流数量方面比联合利用探索算法提高了27.1%。