认知无线网络中基于随机博弈框架的频率分配

为了解决认知无线网络中分布式的动态频率分配问题,采用随机博弈的框架,将认知链路建模成自私理性的智能体,并提出了一种以最大化平均Q函数为目标的多智能体学习算法—MAQ。通过MAQ学习,分布式的智能体可以实现间接的协商而不需要交互Q函数和回报值,因为智能体的决策过程需要考虑其他用户的决策。理论证明了MAQ学习算法的收敛性。仿真结果表明,MAQ算法的吞吐量性能接近中心式的学习算法,但是MAQ只需要较少的信息交互。     

安徽省旅游饭店业地区结构差异分析

利用安徽省17个市的饭店业现状资料,运用因子分析法进行排序和评价,并采用聚类分析法划出3种类型,力求能较精确地表述安徽省饭店业投资过剩和不均衡分布的程度.为有效提高安徽省旅游饭店业的整体发展水平、平衡安徽省各市饭店业投资提供数据支持.     

行政事业单位国有资产管理的思考

行政事业单位国有资产改革虽然取得了一定成效,但由于管理体制、认识观念等原因,资产管理仍存在基础工作不规范、资产配置不合理、使用效率不高、流失严重等问题。加强国有资产管理的具体措施是：加强资产配置管理、确保与预算管理结合;建立调剂机制盘活存量资产,提高资产利用效率;规范资产的处置和收益管理,防止国有资产流失;健全资产管理信息系统,实现资产的全方位管理;完善国有资产监管机制。     

AVR单片机实时系统内存分配算法的研究

由于AVR单片机存储资源十分有限,因此对内存的分配及使用会直接影响到整个系统的性能.对设计并实现的嵌入式操作系统iDCX 128的内存分配进行了测试,结果表明由于系统采用首次适应算法,在进行多次内存分配后,内存空间利用率不高.因此对其内存分配算法进行改进,通过修改内存区存储任务的堆栈结构及分配机制,使其成为最佳适应算法.实验结果表明改进后算法虽然浪费少量存储单元,并相应地增加了算法执行时间,但内存的整体利用率却得到了较大的提高.     

基于收益优化的虚拟数据中心网络资源分配模型

为解决虚拟数据中心内部虚拟网络间对物理带宽资源的竞争问题,借鉴博弈理论提出了网络资源分配模型.首先给出基于收益最优的整体带宽分配优化目标,然后将其拆分为可以运行于网络内部交换机上的分布式博弈模型,并给出了证明和求解过程,其中虚拟网络作为参与者在给定的定价机制下运行非合作的博弈,在博弈达到纳什均衡点时带宽分配最优.实验结果显示,提出的模型能够实现公平、合理的虚拟网络带宽资源分配.     

考虑工艺多样性的资源服务化配置研究

针对服务型制造模式下的多工艺资源配置问题,以总流程时间为优化目标,以多种服务化资源为配置对象,综合考虑成本和时间因素,建立了该问题的数学模型,并利用带记忆的模拟退火算法对该问题进行求解。实例结果表明,该问题的数学模型正确,求解算法有效。     

空间站空间传输链路带宽分配算法

针对星上资源的限制问题,提出了多节点空间站空间链路带宽分配算法。首先,将中继卫星等效为一个缓冲区容量和服务速率有限的基本型（stochastic fluid model,SFM）节点,建立了由空间站节点和具有星上处理能力的卫星节点构成的串型SFM节点链模型（serial multi-nodes SFM,SMSFM）;以此为基础,建立了考虑星上传输能力约束的带宽资源分配模型,运用无穷小摄动分析方法和随机逼近理论,提出了相应的带宽资源分配算法;最后,通过仿真实例验证了带宽分配算法的性能。仿真结果表明,该算法能够较好地逼近业务流的实际带宽需求,能够有效提高网络的带宽资源利用率。     

输入与输出的中心资源分配DEA模型

提出了同时考虑输入与输出的中心资源分配DEA模型,在最小化所有决策单元每种输入之和的同时最大化所有决策单元每种输出之和,并且所有决策单元均被投影到了效率前沿面;模型为分式规划,已化为线性规划求解;因为可以同时调整投入与产出,与已有的输入导向型或输出导向型模型相比,模型更加合理,也更符合生产实际。     

多小区环境中基于动态功率分配的干扰安排算法

在多用户MIMO (Multiple-Input Multiple-Out put)干扰信道环境中,为了充分利用系统的总功率,将用户受到的干扰最大化地重叠,以提高系统性能.给出了MIMO干扰信道模型及子空间干扰安排算法分析;针对如何最大程度地利用系统功率问题提出了一种采用动态功率分配的干扰安排算法.仿真结果显示,该方案...     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.