基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法

Ad Hoc网络中,节点通过竞争信道完成通信,如果竞争窗口值选取策略不合理,则容易造成公平性问题.在分析现存典型公平性算法的实现机制基础上,提出了信道占用率的概念,设计了一种基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法.根据节点对通信历史及当前信道占用率与理想信道占用率之间的关系,将通信情况分为4种类别,再结合当前网络负载情况,动态设置竞争窗口值.仿真结果表明,该算法在改善吞吐量的同时,显著提高了节点信道接入公平性,在各种负载条件下表现良好,优于BEB、MILD、MIMD和NAVB等算法.     

用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题

有时间窗约束的车辆路径规划问题是一种NP-hard问题,这种问题往往采用遗传算法来解决.但是传统的遗传算法本身存在的不足将严重影响整个算法的性能.本文设计了一种混合遗传算法,并进行了仿真试验.试验结果表明,用这种算法求解带有时间窗约束的车辆调度问题,可以在一定程度上克服上述问题,从而得到较高质量的解.     

数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘

在数据流闭频繁项集挖掘过程中,常忽略历史模式对挖掘结果的影响,并采用一种结构来标记闭频繁项集的类型,导致算法的效率不高.为此提出一种挖掘数据流时间窗口中闭频繁项集的方法NEWT-moment.该方法能在单遍扫描数据流事务的条件下完整地记录模式信息.同时,NEWT-moment提出的剪枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tr...     

跳-斜度变点估计的强收敛速度

对至多只有一个跳-斜度变点的模型,利用滑窗方法研究了独立误差分布条件下变点估计的强、弱相合性,以及强、弱收敛速度等统计推断问题.     

基于超效率数据包络分析模型的视窗分析

视窗分析作为一种分析效率前沿移动的方法已获得较为广泛的应.而传统的视窗分析中效率评价一般都采用CCR模型,会出现多个时期的决策单元有效的情形,难以对这些决策单元进行全面系统的评价.针对这个问题,借助超效率数据包络分析可以进一步区分有效决策单元的思想,将超效率数据包络分析模型引入视窗分析当中,并利用该方法对福建省九个设区...     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

DNA编码的模型分析

提出了适应DNA计算的DNA编码问题.对等码长的DNA编码问题的数学模型进行分析.以优化码长作为目标,分析了约束条件.以杂交反应为核心将约束条件分为基本约束和控制生化实验的约束,而控制生化实验的约束包含组合约束和热力学约束.控制移动不匹配的下值才能控制杂交反应,由此改进了移动距离.引入窗口距离解决了错配总量和分布的控制问题.     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.