基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学和微观经济学相关知识,设计了一种ABC支持型QoS组播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数来描述链路状态的不精确性,引入边带宽定价、边评判和组播树评价,基于蚂蚁算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播树.基于NS2仿真实现该路由机制,对路由请求成功率、用户效用、网络提供方效用、综合效用和Nash均衡下Pareto最优解比例(RPN)等性能指标进行了评价.仿真结果表明,同现有路由机制相比,该机制是可行和有效的.

基于人工鱼群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由能力,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此QoS路由基于的信息实际上是模糊的.同时,在网络运营日益商业化的环境下,支持ABC需要兼顾用户和网络提供方利益,考虑双方效用共赢.为此,文中引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于人工鱼群算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.

一种基于蜂群算法的ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学和微观经济学知识,设计了一种支持总最佳连接(ABC:Always Best Connected)的服务质量(QoS:Quality of Service)组播路由机制。该机制为边(网络链路)状态参数引入适合隶属函数,采用区间描述用户柔性QoS需求,通过边带宽定价、边评判和组播树评价,基于蜂群算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播树。仿真结果表明,该机制是可行和有效的。

基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS单播路由机制

引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数处理链路状态不精确,引入带宽定价、边评判和路径评价机制,基于蚂蚁算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.基于NS2仿真实现了该路由机制,在多个实际和虚拟网络拓扑上对其进行了性能评价.研究结果表明,该机制是可行和有效的.

小世界优化ABC支持型单播路由机制

设计一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于小世界优化算法寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真研究结果表明,该算法是有效的。

一种智能ABC支持型QoS切换决策机制

本文提出了一种总最佳连接ABC(Always Best Connected)支持型服务质量QoS(Quality of Service)切换决策机制,引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、QoS需求、接入网络和移动终端,综合考虑应用QoS需求、用户愿付费用、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速度、终端当前剩余电量和接入网络状况等因素,通过博弈分析,基于小生境粒子群优化算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,该机制是有效的.

基于组织进化的ABC支持型单播路由机制

提出一种支持总最佳连接ABC(Always Best Connected)的服务质量QoS(Quality of Service)单播路由机制。该机制采用区间形式刻画用户QoS需求和网络链路参数;引入偏好序列,以满足用户对不同类型网络的偏爱;引入概率密度函数、满意度函数和评价函数,以精确测量网络链路参数值和准确表达用户QoS需求;引入成本、价格、费用和博弈机制,兼顾用户和网络提供方利益;基于组织进化算法OEA(Organizational Evolutionary Algorithm),寻找使各方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真结果表明,该机制是可行和有效的。

基于蜂群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next-Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此路由机制应该具备处理模糊信息的能力.同时,在网络运营日益商业化的环境下,路由时应该兼顾网络提供方与用户利益,支持各方效用共赢.为此,本文引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数适应链路状态不精确,引入边带宽定价、边评判和路径评价,基于蜂群算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.

粒子群优化ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计一种ABC(Always Best Connected)支持型QoS(Quality of Service)组播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入边参数概率和用户满意度,通过边评价和博弈分析,基于粒子群优化算法,寻找使各方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播路由树.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.

基于人口迁移的ABC支持型切换决策机制

提出一种总最佳连接ABC(always best connected)支持型切换决策机制。综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速率和终端当前剩余电量等因素,通过博弈分析,基于人口迁移算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的切换决策方案。仿真研究表明,该机制是有效的。

基于混合人工鱼群的ABC支持型切换决策机制

面向下一代互联网(NGI,next generation Internet)的实际需要,提出了一种总最佳连接(ABC,always best connected)支持型切换决策机制。引入模糊数学和微观经济学等相关知识,刻画应用类型、服务质量(QoS,quality of service)需求、接入网络和移动终端,综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速度和终端当前剩余电量等因素。使用博弈分析,基于变异与模拟退火相结合的混合人工鱼群算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使各方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,该机制是有效的,性能较好。

粒子群优化ABC支持型QoS单播路由机制

设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制,采用区间形式描述不精确用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度、边评价和精英解集,通过博弈分析,应用粒子群优化算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径。仿真结果表明,该机制是可行和有效的。

基于实现医院药品最佳库存及最佳采购计划的ABC分类管理研究

目的 运用ABC分类管理的方法制定医院药品的最佳库存和最佳的采购计划,改变以往用经验管理模式确定库存量和采购计划,使药库保持合理的库存,节省医院的流动资金.方法 运用帕雷多（Pareto）原理的ABC分类方法对我院库存药品进行分类管理,确定药品库存上下限量和最佳的采购计划方案.结果 ABC分类管理法可以降低库存成本,减少资金积压.结论 ABC分类管理法可以制定医院药品的最佳库存和最佳的采购方案.

免疫选择和自组织临界变异ABC支持型单播路由机制

提出一种支持总最佳连接ABC(Always Best Connected)的新型单播路由机制.由于网络链路参数值的难以精确测量和用户服务质量QoS(Quality of Service)需求的难以准确表达,因此引入区间表示、偏好序列、概率密度函数、满意度函数和评价函数加以刻画;考虑到网络运营商业化,引入成本、价格、费用和博弈机制,兼顾用户和网络提供方利益;基于免疫选择和自组织临界变异进化算法寻路,使得各方效用在QoS路由上达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.基于NS2进行了仿真实现,在多个实际和虚拟的网络拓扑上与经典路由机制进行了性能对比,结果表明,该机制是可行和有效的.

自由边界条件下的两类网格图的ABC指标

Estrada等人于1998年提出了原子键连通性指标,简称ABC指标。该指标已被广泛应用于研究烷烃的稳定性以及环烷烃的应变能等。通过对边的分类计算,得到自由边界条件下的两类网格图(即8.8.4格子和8.8.6格子)的ABC指标的精确表达式。

面向ABC支持型切换的资源预约机制

随着下一代互联网NGI（NextGeneration Internet）技术迅速发展且应用日益广泛，用户总希望得到总最佳连接ABC（Always Best Connected）。为了保证用户的ABC支持型切换，提出了新型资源预约机制。利用模糊数学、博弈论等知识建立模型，刻画网络类型、服务质量QoS（Quality of Service）、终端等。提出了粗资源预约算法和细资源预约算法，同时运用了两种计算预约概率的方法。两种算法和两种方法组合得到四种机制（机制1—4），利用NS2对这四种机制进行仿真。仿真结果表明，机制1和机制3最有效，性能最好。

基于运动预测的ABC支持型资源预约机制

面向下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需支持服务质量QoS(Quality of Service)和总最佳链接ABC(Always Best Connected)的实际需求,设计了一种基于运动预测的ABC支持型资源预约机制。引入效用作为"最佳"的度量,综合描述了QoS满意度、网络提供商偏好、网络编码类型偏好、网络覆盖范围偏好、网络耗电程度等因素。利用用户历史运动信息和当前运动信息进行预测,在满足条件的接入网络中预约资源,同时引入资源借用策略来提高资源预约成功率。仿真结果表明,该机制是有效的,性能较好。

多目标遗传优化ABC支持型切换决策机制

异构无线网络中的切换决策机制,需要综合考虑应用服务质量(quality of service,QoS)需求、服务费用、用户偏好、移动终端状态和接入网络状态等多维因素,进而实现用户和网络提供商的双赢。引入模糊数学和微观经济学知识,对影响切换决策的因素进行了刻画。在此基础上,提出了一种多目标遗传优化总最佳连接(always best connected,ABC)支持型切换决策机制,通过精英选择和个体迁移提高决策质量,基于博弈分析,寻求多终端对多接入网络的最佳切换决策方案,使用户和网络提供商效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真实验结果表明,该机制是可行和有效的,同现有机制相比具有更好的性能。

基于差分进化算法的分布式电源DG规划设计

分布式电源(DG)是一种与环境兼容、利用清洁能源发电的装置,能够满足用户对电量的特殊需求。因此,将分布式电源接入电网不仅有助于保证电网运行安全、提高供电可靠性,还可以将多余的电力反馈给电网。然而,分布式发电接入配电网后,并不一定能降低配电系统的网损或提高电网稳定性。如果,由于并网规划方案设计不够理想,反而可能对电网造成不利影响。因此,在分布式电源接入配电网的规划中,选择合适的接入位置和容量至关重要。为了实现最佳规划设计,本文选择了具有结构简单、执行方便、优化效率高、参数设置简单、鲁棒性好等优点的差分算法。通过Matlab进行仿真,确定了最佳接入位置,计算出了最优容量,并得到了最优目标函数,进而达到最佳的规划设计效果。

异构无线网络接入选择算法综述

移动互联网和无线通信技术的发展形成多种无线网络共存、覆盖范围重叠的异构无线网络,各种无线接入技术的差异和单一网络技术无法满足用户的全部需求使异构无线网络融合成为必然,接入选择作为异构无线网络融合的关键技术之一已成为研究热点.在简述异构无线网络基本架构和接入选择概念的基础上,对接入选择算法进行分类总结与详细对比分析,深入剖析各算法采用的方法和特点,同时对存在的问题进行总结归纳,并展望了未来的研究方向.