结合天线选择后虚拟多天线系统容量分析

根据迫零检测(zero forcing,ZF)结合排序干扰消除(ordered successive interference cancellation,OSIC)的接收机结构,并针对功率控制理想和非理想两种场景,分别基于随机配对调度准则和机会主义配对调度(opportunistic)准则分析了VMIMO-AS系统容量的下限和上限.最后的蒙特·卡罗仿真取得和理论分析基本一致的仿真结果,从而进一步验证了理论分析的正确性.     

自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究

为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性.     

异构无线分组网络中的接入选择机制

传统多接入选择(Multi-Radio Access Selection)方法只针对话音业务,在设计中仅仅考虑已接入用户数及系统容量,由于未将"分组级"信息考虑在内而不适用于无线分组网络。提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,分组业务在多接入选择时考虑了实时、非实时的不同QoS要求和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制编码);用户接入后,在保证其QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。基于OPNET Modeler的动态仿真对算法性能进行了仿真评估,并与传统的最小用户数和最小路径损耗多接入选择方法在保证业务QoS和负载均衡性能方面进行了比较。     

一种基于SVD的射频收发天线选择算法

基于线性检测的空间复用(SM)系统提出了一种射频天线选择算法,该算法以最小化错误概率为目标,利用信道矩阵的奇异值分解(SVD)所得到的左奇异和右奇异矢量实现发端和收端的射频天线选择,且不需要改变系统原有的检测算法。该算法可以用于收发任一端或两端同时使用,不采用遍历搜索,与传统搜索算法相比实现复杂度低。仿真证明将该算法应用于链路任意一端相比与传统算法都可以获得更多的分集增益和阵列增益。     

基于蚂蚁寻径原理的最优路径选择算法

蚂蚁算法在动态路径寻优方面具有特有的优势。文章首先阐述了蚂蚁寻径原理,在长春市驾驶员调查问卷的基础上,对驾驶员的偏好性进行了分析。在蚂蚁寻径原理的基础上,结合驾驶员的偏好性,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择算法。算法以调查问卷得出的驾驶员最为关心的三类因素——行程时间、行驶距离和道路等级为考虑因素,以驾驶员对路径的硬性要求为约束条件,通过对偏好性参数的标定,体现驾驶员在路径选择上的不同偏好。最后以算例进行验证,表明算法具有很好的可行性和适用性。     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

西部地区产业转移背景下高校毕业生就业路径选择研究——以陕西省为例

在当前西部地区产业转移的背景下,结合西部地区区域特点和"互联网+"发展的时代特征,通过分析近些年陕西省高校毕业生就业的基本情况,产生一个基本判断,即西部地区高校毕业生就业的路径选择应是逐步向非公、中小微型企业流动,特别是东部向西部转移的产业类的小企业中流动.为印证这一判断,本文运用马克思的有机构成理论和凯恩斯的有效需求理论对这一就业途径进行深入分析,并运用实证的方式加以验证和后续预测,明确该途径确实符合当前实际,应是缓解当前高校毕业生就业的重要途径.而在这一路径选择下,本文从承载适合西部发展的东部转移产业、夯实西部新区发展实现承载、以互联网金融等创新融资方式缓解中小微企业资金压力,同时承载地政府应积极履行责任,帮助转移企业的落地升级,并扶持青年创业等角度提出建议.     

多值故障字典的测点选择与序测试设计

序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A^*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A^*算法。序测试设计问题用AO^*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO^*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

Models of Choosing the Financial Compensation Strategy for Flight Delay

At present, most airlines adopted generally the same amount of compensa- tion strategy when needing to provide financial compensation to all flight delay passengers. However, due to the existence of differences in travel time value, ticket fare, as well as the expectation of compensation for flight delays, the gap between the effect of same amount of compensation and many passengers＇ （especially the high-value ones） expectations is large, it results in that airlines need to pay higher cost of compensation, but the total effect of compensation for passengers are not better. This paper advanced four financial com- pensation strategies for flight delays, summarized their own characteristics, and took into account the interests of both airlines and passengers, built the optimization models of the four financial compensation strategies under the restriction of the airline＇s compensation cost and on the goal of the maximum total effectiveness of the financial compensation to all passengers. Finally, based on the specific circumstances of the flight delays, the paper discussed the method for airline to choose the optimal financial compensation strategy through solving four models and comparing the compensation effectiveness.