容量限制Power图快速计算算法（英文）

与Voronoi图不同,Power图有着精确限容的特性,可应用于众多领域.在普通Power图上,通过给每个站点增加权重来添加容量限制约束,即得到容量限制Power图.现有容量限制Power图的生成算法时间复杂度高,速度较慢.本文首先对Power图权值对于容量的单调性进行理论证明,然后提出了一种Power图权值的快速计算方法,相比于现有的试位法,能大幅提升容量限制Power图的生成性能.实验结果表明,文中算法具有速度快,精确度高,便于计算,密度适应性强等优点.

基于MEC的无人物流车任务卸载策略

移动边缘环境下的计算卸载技术将移动设备的计算任务卸载至边缘服务器或云服务器以解决终端设备在计算性能以及能效等方面的不足。然而现有计算卸载策略大多设定移动设备处于静止状态,并未考虑终端的可移动性。针对小区无人车物流配送场景下的工作流任务卸载问题,文章首先对小区无人车物流配送场景、工作流任务、移动边缘计算系统进行建模描述,再根据无人车位置、移动速率,结合边缘服务器无线信号覆盖范围构建了移动边缘环境下的无人车任务卸载模型。最后使用遗传算法设计了基于最优路径的任务调度算法和无人车最优配送路线算法以计算最优路径和最优配送路线。仿真实验结果说明通过预先规划最优配送路径和配送顺序,合理地分配计算资源,能够在用户响应时间约束下有效降低终端能耗和违约率。

铜陵地区新冠肺炎疫情风险分析

本文收集铜陵地区2020年1月25日至2020年2月29日防控卡口人口流动数据、全国卫健委公布的疫情数据、互联网公开数据,采用层次分析法、Fisher最优分割、线性回归模型等方法构建人员输入性流动量、本地的确诊病例数、疑似病例数、人口密度等疫情影响因素的量化指标,建立Cox风险模型统计分析铜陵地区41个乡镇连续13天的新冠肺炎疫情风险指数,评估风险等级并可视化风险,给出风险分级分区精准防控的具体建议,为疫情分级分区精准防控提供方法上的参考。

定点容量限制质心Power图生成

目的 Power图作为Voronoi图的扩展,有着精确的限容特性。在普通Power图上添加容量限制即得到容量限制Power图。考虑站点位置固定情况,对于基于质心的容量限制Power图目前未有较好的计算方法。为了解决该类问题,提出一种新颖的常密度下的定点容量限制质心Power图生成算法。方法通过调整站点的邻居站点的权值,优化该站点Power区域质心;在此基础上,按照相同比例缩放该站点Power区域,以达到优化容量的目的,最终生成所需Power图。结果在综合考虑质心约束与容量限制条件下,对算法在均匀容量限制与非均匀容量限制下生成的Power图进行对比实验,并且分析实验误差。本文算法能够较好地解决容量限制问题,得到当前条件下的最优解。结论本文算法在常密度下能稳定地生成容量限制质心Power图,具有精确度高和适应性强等优点。