考虑客户需求变动的物流配送干扰管理研究

为满足物流配送中的客户多样性需求,解决客户需求变动导致的初始配送计划丧失最优性甚至无法实施的难题,基于干扰管理理论提出物流配送路径实时优化策略。结合物流配送企业、客户和配送人员三方主体在配送活动中的不同需求,建立干扰对各主体的扰动度量函数,并以其加权函数最小化为目标构建物流配送路径干扰恢复模型。设计改进遗传算法对模型求解,考虑配送车辆的混载特性,提出基于双层基因表达的种群个体编码方式及两阶段交叉和变异操作。选取Solomon标准测试算例进行物流配送仿真实验,结果表明该策略对求解客户需求变动下的物流配送路径问题具有可行性和优越性。研究成果能够为物流配送路径的决策制定提供理论支持和实践指导依据。

无线通信网络的干扰管理技术研究

随着无线通信技术的快速发展,用户数量和数据流量不断增加,无线通信网络面临着频谱资源紧缺、网络部署密集化等问题,干扰管理成为提高网络性能的关键。通过深入研究无线通信网络的干扰管理技术,介绍干扰的类型、来源及其对网络性能的影响,并详细阐述功率控制、频谱管理、波束成形以及干扰协调与避免等干扰管理技术,以提高无线通信网络性能。

基于5G超密集组网环境下干扰管理技术的研究

随着5G网络的迅速部署,超密集组网已成为扩大网络容量和覆盖范围的重要技术。然而,超密集组网中基站的高密度部署导致了严重的同频干扰,影响网络性能和用户体验。通过研究5G超密集组网环境下的干扰管理技术,分析频率复用、多小区协作、动态上下行干扰协调以及时域增强型干扰协调等技术的原理及其应用效果。合理应用这些技术能够显著降低干扰,扩大网络容量,并优化用户体验。

基于算力网络的5G大气波导干扰管理方案

针对大气波导效应影响通信系统特定频段的问题,从影响的形成机制和影响程度着手,分析现有规避方案存在的不足,提出基于算力网络的ADI(大气波导干扰)规避方案。方案包括基站级ADI识别、区域ADI信息处理及协同、算法训练及全域ADI协同三部分。该方案能以较低成本和较少资源开销,解决ADI的全域管理难题,有效规避大气波导效应的影响。

5G NR技术中的多用户多天线干扰管理与智能波束成形

5G新空口(New Radio,NR)技术的迅猛发展已经引发通信领域的重要变革,实现了前所未有的高速数据传输、低延迟通信和大规模连接。在新时代,多用户多天线通信系统的应用将变得普遍,而与之伴随的干扰问题也愈发突出。为了克服这一挑战,干扰管理和智能波束成形成为关键技术,不仅提高了通信系统的性能,还为未来无线通信的发展奠定基础。通过深入探讨5G NR中多用户多天线干扰管理与智能波束成形的关键技术,为实现更高效的通信网络提供了重要参考。

基于K-means与Gale-Shapley算法的D2D干扰管理方案

针对设备到设备(device to device, D2D)直连技术复用蜂窝网络资源导致用户间干扰的问题,提出了一种基于K-means与Gale-Shapley稳定匹配算法的D2D通信干扰管理资源分配方案。通过分析信号与干扰加噪声比公式,采用K-means聚类算法进行用户分组,降低用户间干扰,实现多对一资源复用;为提高通信系统容量且保证用户的公平性,采用Gale-Shapley稳定匹配算法在用户分组基础上实现信道资源共享。仿真结果表明,与基于贪婪的图着色资源分配算法相比,本文算法在保证系统容量基本稳定的情况下,系统干扰降低了10%~30%。

5G无线网络的智能干扰管理技术分析

基于有利、有害两种干扰因素,分析构建智能干扰的管理体系、干扰迁移技术、联合干扰管理技术、分布式干扰协调技术等智能干扰管理技术。通过利用智能干扰管理技术,可以减少网络干扰现象,从而促进5G无线网络的发展。

基于等待策略的同时送取货车辆路径问题干扰管理研究

针对客户请求频繁变动下的同时送取货车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup,VRPSDP),分析客户送/取货量或时间窗变动请求对原车辆配送方案产生的影响,辨识出其中的干扰事件。在将决策期分成若干个相等时段的基础上,通过设置各时段末干扰事件数量累积阈值或客户等待时段数极限值参数,确定干扰管理决策时刻,建立基于等待策略的VRPSDP干扰管理模型,并设计一种改进遗传算法和禁忌搜索算法相结合的两阶段启发式算法。选用Solomon标准测试算例中多组数据进行算例分析。算例结果显示,相比于实时干扰管理方法,基于等待策略的干扰管理方法节约广义总成本14%以上,节约时间偏离成本7.8%以上,敏感性分析表明,干扰事件数量累积阈值和客户等待时段数极限值均存在最优取值。

基于干扰对消的电台主动式干扰管理方法

传统干扰管理技术存在同址干扰和非同址干扰辨识难、应对场景变化感知能力差的问题,无法消除干扰,影响通信系统的作战使用。将干扰管理理论应用于解决复杂运行条件下的电磁干扰问题,从主动式干扰管理的角度,分析干扰源特征、干扰耦合特性和干扰作用机理,研究干扰产生原因、干扰特征、耦合关系和被干扰机理。制定主动式干扰管理系统的原理框图,并设计干扰管理决策系统框架,设计基于干扰对消的主动式干扰管理方法,理论上着重解决主动式干扰管理方法科学问题。

基于5G超密集组网环境下干扰管理技术的研究

5G超密集组网(UDN)属于5G移动通信系统的关键技术,即通过空间密集部署微小区组网方式提高网络频谱效率。为了避免网络运行干扰,需要采取一定干扰管理技术。首先阐述了5G UDN特性和组网干扰管理需求,其次分析了5G UDN干扰管理技术,为基于5G UDN环境下干扰管理技术的应用提供参考思路。

OFDMA制式飞蜂窝网络中的干扰管理

在3GPP LTE系统中,当飞蜂窝密集部署时,可能会产生强干扰。为了解决这些干扰,本文搭建了长期演进(long term evolution,LTE)正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)网络仿真平台,模拟LTE的网络环境,提出了一种基于飞蜂窝间干扰水平的功率控制算法。仿真结果表明,该算法有效地改善了飞蜂窝基站用户的低信噪比,有效地减少了飞蜂窝之间的干扰,提高了服务质量。

面向5G无线网络的智能干扰管理技术研究

在5G技术构架中,超密基组网是满足未来更大流量需求的一项重要手段。然而,在网络研究过程中,智能干扰管理技术的分析和研究已经成为当前5G网络研究的重要课题之一,主要是因为网络研究工作面临严重的干扰问题。因此,有必要对5G无线网络的研究和应用进行全面分析和讨论,并探究其运行过程中所面临的一系列干扰因素,以供相关学者研究和调查的参考依据。

基于5G超密集组网的干扰管理技术研究

5G超高密局域网(UDN)作为中国5G移动通信网络的核心技术,采用了空间最高密度的微小区组建技术,显著提升了网络频谱质量。为了降低超高密组网的影响,必须采用有效的干扰处理方法。文中首先概述了5GUDN的特点和组网干扰处理问题,随后详细介绍了5GUDN的干扰处理方法,并为在5GUDN条件下的干扰处理提供了指导思路。文中提出并阐述了一系列干扰处理方法,为实现5GUDN的顺利部署和运行提供了可行和可靠的解决方案,以供参考。

面向5G无线网络的智能干扰管理技术应用分析

随着5G技术的不断普及和应用,无线网络的干扰管理变得尤为重要。面向5G无线网络的智能干扰管理技术应用分析就是在这个背景下应运而生的一项重要研究。本文将对该领域进行深入探讨,介绍一些目前正在被广泛应用的技术,并讨论它们在未来的发展趋势和应用前景。通过本文的阅读,读者可以深入了解5G网络中的干扰管理问题以及如何利用智能技术解决这些问题。

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.

时间窗变动的车辆调度干扰管理模型与算法

针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

考虑行为主体的单机调度干扰管理模型

针对加工机器受干扰事件影响导致单机调度难以顺利进行这一难题,运用干扰管理思想,通过结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,从客户、生产企业管理者和车间工人三个行为主体的角度,分析扰动对单机调度系统的影响;在前景理论的基础上,通过融合模糊理论,提出考虑行为主体的扰动度量方法;进而采用字典序多目标规划的方法,构建机器受扰的单机调度干扰管理模型,并采用改进的蚁群算法——混合蚁群算法对模型求解,实现对系统扰动的度量,从而以尽量小的扰动,尽快恢复调度系统的正常运行。实例结果表明,该方法比已有的解决不确定性问题的重调度方法更科学,能够均衡各方的利益,得到的干扰应对方案对系统的扰动更小。实际应用中,模型各目标的重要顺序可根据情况灵活调整,实用性更高。

物流配送系统干扰管理模型研究

针对干扰事件导致物流配送计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从客户不满意度、配送成本以及路径偏离程度三个方面度量物流配送系统中的扰动,建立字典序的多目标干扰管理模型,采用能够融合多种邻域函数的禁忌搜索算法实现模型的求解,以需求量变动的干扰事件为例,设计算例以验证模型的有效性.试验结果表明:该模型比已有的全局重调度模型更科学——能够均衡各方的利益,得到的干扰应对方案对系统的扰动更小.实际应用中,模型各目标的重要顺序可根据情况灵活更替,客户不满意度的度量方法也可灵活选择,实用性更高.

基于前景理论的物流配送干扰管理模型研究

针对干扰事件导致物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,通过结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,从客户、物流配送运营商、配送业务员三个方面度量物流配送系统的扰动,提出基于前景理论的扰动度量方法,构建字典序的多目标干扰管理模型并采用改进的蚁群算法进行求解.实例结果表明:本文方法比全局重调度方法和局部重调度方法更实用——能够均衡各方的利益,得到的调整方案对系统的扰动更小.

面向5G无线网络的智能干扰管理技术

作为5G关键技术之一的超密集组网是满足未来千倍数据流量需求的主要手段。然而,网络密集化部署将导致严重的干扰问题,因此干扰管理是5G超密集网络中的重要研究课题。首先从规避及利用两个方面归纳总结现有的干扰管理算法。其次,为了更好地适应未来5G无线网络智能化、异构化的发展趋势,提出了一种智能的无线网络干扰管理体系,实现了无线网络环境与干扰管理的动态紧耦合。最后,从干扰管理与资源管理的本质联系这一角度出发,介绍了3种联合异构网络资源的新型干扰管理算法,有效实现了网络资源的高效利用和网络容量的提升。