针对命名数据网络(named data networking,NDN)路径选择过程中传输速度慢的问题,采用蝙蝠算法优化NDN网络的路径选择。为了证明蝙蝠算法在路径选择上的优势,将蝙蝠算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,得出蝙蝠算法求得最优解的概率更...针对命名数据网络(named data networking,NDN)路径选择过程中传输速度慢的问题,采用蝙蝠算法优化NDN网络的路径选择。为了证明蝙蝠算法在路径选择上的优势,将蝙蝠算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,得出蝙蝠算法求得最优解的概率更高、收敛速度更快,为此提出了一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择(bat algorithm-path selection in NDN,BA-PSNDN)方法。对传输过程中的节点进行实时更新并计算,通过迭代选出最优路径进行数据传输。使用ndnSIM2.7软件进行仿真,通过在兴趣包和数据包中加入自定义段,保存数据包传输过程中的信息并进行路径选择,仿真出最优路径后输出时延信息。结果表明,BA-PSNDN方法在减少网络传输时延方面更优。展开更多
水库防洪调度中,设计洪水的推求对于水库防洪安全至关重要,而在其实际的推求过程中存在着诸多不确定性因素影响。本文针对设计洪水洪峰、洪量以及洪水过程线多重不确定性,提出了一种水库防洪风险调度模型并进行求解,探求设计洪水不确定...水库防洪调度中,设计洪水的推求对于水库防洪安全至关重要,而在其实际的推求过程中存在着诸多不确定性因素影响。本文针对设计洪水洪峰、洪量以及洪水过程线多重不确定性,提出了一种水库防洪风险调度模型并进行求解,探求设计洪水不确定性下的水库防洪调度过程。应用Copula函数建立洪峰与最大3日洪量的联合分布模型,采用蒙特卡洛重抽样方法,获取一系列峰量联合设计值;针对传统设计洪水过程线选择的单一性问题,对水库实测洪水过程进行了分类,并对不同类型的洪水过程线进行随机模拟,生成多维不确定性下的设计洪水过程;引入经济学指标条件风险值(conditional value at risk,CVaR)来衡量水库防洪调度过程中超过调洪最高洪水位的风险,建立了考虑CVaR的水库防洪调度模型,通过不同的风险系数取值获得不同的水库防洪调度过程。以安康水库洪水过程为例,二次重现期标准下百年一遇设计洪水联合设计值存在着较大的不确定性;采用Kmeans聚类法把洪水过程分成了3类,并应用蒙特卡洛法对不同类型洪水过程进行随机模拟,获取了考虑不确定性的大量水库设计洪水过程,推求了安康水库不同风险系数下水库防洪调度规则。本文所建立的考虑设计洪水不确定性的水库防洪风险调度模型可为不确定性条件下水库调度规则的制定提供指导。展开更多
文摘针对命名数据网络(named data networking,NDN)路径选择过程中传输速度慢的问题,采用蝙蝠算法优化NDN网络的路径选择。为了证明蝙蝠算法在路径选择上的优势,将蝙蝠算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,得出蝙蝠算法求得最优解的概率更高、收敛速度更快,为此提出了一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择(bat algorithm-path selection in NDN,BA-PSNDN)方法。对传输过程中的节点进行实时更新并计算,通过迭代选出最优路径进行数据传输。使用ndnSIM2.7软件进行仿真,通过在兴趣包和数据包中加入自定义段,保存数据包传输过程中的信息并进行路径选择,仿真出最优路径后输出时延信息。结果表明,BA-PSNDN方法在减少网络传输时延方面更优。
文摘水库防洪调度中,设计洪水的推求对于水库防洪安全至关重要,而在其实际的推求过程中存在着诸多不确定性因素影响。本文针对设计洪水洪峰、洪量以及洪水过程线多重不确定性,提出了一种水库防洪风险调度模型并进行求解,探求设计洪水不确定性下的水库防洪调度过程。应用Copula函数建立洪峰与最大3日洪量的联合分布模型,采用蒙特卡洛重抽样方法,获取一系列峰量联合设计值;针对传统设计洪水过程线选择的单一性问题,对水库实测洪水过程进行了分类,并对不同类型的洪水过程线进行随机模拟,生成多维不确定性下的设计洪水过程;引入经济学指标条件风险值(conditional value at risk,CVaR)来衡量水库防洪调度过程中超过调洪最高洪水位的风险,建立了考虑CVaR的水库防洪调度模型,通过不同的风险系数取值获得不同的水库防洪调度过程。以安康水库洪水过程为例,二次重现期标准下百年一遇设计洪水联合设计值存在着较大的不确定性;采用Kmeans聚类法把洪水过程分成了3类,并应用蒙特卡洛法对不同类型洪水过程进行随机模拟,获取了考虑不确定性的大量水库设计洪水过程,推求了安康水库不同风险系数下水库防洪调度规则。本文所建立的考虑设计洪水不确定性的水库防洪风险调度模型可为不确定性条件下水库调度规则的制定提供指导。
