基于输运模型的网络相变过程

 网络相变过程需重点关注网络上的总负荷数、网络上的消失负荷数、节点的排队负荷数等指标随单位时间进入网络的负荷数R 的变化规律。为此建立了无标度网络上的输运模型,用于定量计算这3 种负荷数的变化规律。仿真结果表明：最大介数节点最先产生拥堵,导致网络的进入和消失负荷数出现不平衡,进而导致网络进入拥堵状态;当R小于临界值R_c时,网络上的消失负荷数随R同步增长。当R超过临界值R_c时,消失负荷数与R的比值持续下降,表明随着R的增加,负荷到达目的地越来越困难。     

尾矿库溃坝砂流在下游的演进运动规律

 尾矿库溃坝灾害会造成尾矿大量泄漏,溃坝砂流会淹没农田、污染环境、危害生命财产安全。为研究溃坝砂流演进运动及规律,基于尾矿库溃坝砂流的流变特性,构建了尾矿坝溃坝砂流在下游演进运动的数学模型;采用4 次抛物线概化尾矿库溃坝下泄砂流流量过程线,该方法确定了泄砂总量、溃坝口平均宽度、坝址最大砂流量、坝址流量过程线等溃坝的重要参数;以某失事尾矿库为例,利用该数学模型,从平面堆积范围、堆积纵剖面、堆积横剖面3 个方面揭示了溃坝砂流在下游演进运动规律。     

无线传感器网络能效路由协议的研究进展

能效是无线传感器网络路由协议研究的热点与重点.介绍了无线传感器网络能效路由协议的发展状况,分析了协议的容错性、健壮性等指标,并给出了协议的各类应用场景.结合协议的研究现状,指出了能效路由协议未来的研究方向,对无线传感器网络路由协议的研究起到一定的指导作用.     

基于有色噪声卡尔曼滤波的GPS多径估计研究

在最大似然多径估计技术的基础上,提出了一种新的基于有色噪声卡尔曼滤波的全球定位系统(GPS)多径信号估计技术.建立了GPS多径信号的卡尔曼滤波估计模型,推导了观测噪声为有色噪声的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,阐述了有色噪声的形成过程,推导了卡尔曼滤波的递推公式.实验结果表明,提出的设计技术可以在20dB·Hz的载噪比条件下对多个GPS多径信号进行较精确的估计.     

带二维装箱约束的物流配送车辆路径问题

现实物流活动中大量存在的易损、 易碎物品的运输问题属于带二维装箱约束的物流配送问题, 该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题. 针对这一问题, 在对其进行明确定义的基础上, 建立了数学模型, 提出了解决该问题一个Memetic算法, 对算法中的几个关键算子: 深度优先的启发式装箱方法、染色体的编码方式及其路径分割程序、初始解的生成方法、 交叉算子、局部搜索算子, 进行了详细的阐述. 通过初步的实验, 确定了Memetic算法的最佳参数配置; 然后在Iori提出的30个顾客数在20-199个标准算例上对算法的鲁棒性、求解的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试, 并与文献中的求解结果进行了比较. 试验结果表明, 该Memetic算法大大提高了现有算法的性能及求解结果的质量.     

移动自组织网络中自适应分段路径保护机制

节点稀疏情况下,源节点无法建立完备的保护路径,端到端连接的可靠性降低。提出了一种适合于动态网络拓扑的自适应分段路径保护机制,该机制把端到端路径分成多个较短的段,并按照当前拓扑情况为其建立保护路径,以提高端到端路径的可靠性。仿真结果表明,通过适当的额外数据包开销所得到的分组投递率、端到端时延和路由发现次数都比传统路径保护机制有明显改善。     

多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例.     

同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题方法

建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.     

基于流量预报的无线传感器网络自适应拥塞控制路由协议

基于按需距离向量路由协议,提出了一种针对无线传感器网络的自适应拥塞控制路由协议,所提出的协议根据时间序列预报算法获得未来时刻的网络流量预报值,并由此判断节点的拥塞程度以便预先采取分流措施,实现对路由的自适应控制. NS2仿真实验表明,该协议有效地提高了网络性能,特别是对网络拥塞和流量均衡的改善较大.     

Kademlia协议中的路由表自适应调节机制

为提高DHT网络在抖动条件下的性能,该文研究Kademlia协议及其路由表自适应调节机制,提出一种k 桶容积参数K 值的自适应调节算法,根据路由数据的可用概率判断网络的抖动状况,通过调节K 值来实现路由表的规模对抖动强度的自适应. 仿真实验结果表明,该算法能有效缩短抖动情况下的查询延迟,将网络的崩溃点提高了近10%,使网络在抖动强度波动时仍能保持较高性能.