大数据在羽毛球教育资源优化分配中的应用研究

随着大数据技术的迅猛发展,其在教育资源优化分配中的潜能逐渐被挖掘。在探讨大数据在羽毛球教育资源优化分配中的应用及其效果时,首先概述了大数据的基本概念、关键技术及其在体育领域的应用现状,其次分析了当前羽毛球教育资源的分类与分布,以及教育资源优化分配的理论基础。通过对国内外相关研究的综述,构建了一个适用于羽毛球教育资源优化分配的大数据模型,并在实际案例中进行了应用分析,验证了模型的有效性。在实践应用章节中,详细介绍了数据收集、处理、分析的过程,并指出了在实际应用中遇到的问题与挑战。最后,总结了研究结论,指出了研究的局限性,并对未来的研究方向和羽毛球教育实践提出了建议,对于理解和实施羽毛球教育资源的优化分配具有重要的理论和实践意义。

考虑航空公司偏好的协同航路分配优化方法

为提高协同决策中管制与航空公司之间的参与,减少航班的延误,提出多目标下的考虑航空公司偏好的航迹时隙分配模型,解决具有多个受限区的航路资源分配问题。该模型以满足容量限制、最小化航班延误及改航的相关成本为效率和公平性目标,将该模型应用于国内某航路实例数据,运用Benders分解算法分析求解模型。结果表明,与传统的地面等待方法相比,航班总延误成本每分钟显著降低6.2%,由于改航分配导致地面延误减少,使航班总延误时间降低了29.3%,这一结果强调,增加改航(除了地面等待)以避免空域受限区的重要性。此外,该模型允许航空公司能够根据自身偏好灵活地选择原计划航线或替代航线,分析航空公司的偏好对个人和系统延误水平的影响。最后,讨论基于不同公平方案下多受限资源分配过程中效率与公平之间的权衡,提出的Min-Max方法相比现有的RBS(Ration-By-Schedule)方法能够使空域运行效率提高5.4%,航空公司公平性提高70.8%。可见,提出的多目标协同航路分配优化方法的有效性,在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性,是解决协同航路资源分配问题的一种有效方法。

无人机辅助蜂窝网络的模式选择与资源优化

研究了无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)与蜂窝网络共存下的无线通信资源分配和优化方案。为了提高网络频谱利用率,无人机用户以全双工(FD,full duplex)或半双工(HD,half duplex)设备对设备(D2D,device-to-device)技术复用蜂窝频谱资源接入网络。此外,构造了一个联合接入控制、模式选择、功率控制和资源分配优化问题最大化网络的整体吞吐量,并保证无人机用户和地面蜂窝用户的服务质量要求。为解决这个问题,首先利用凸优化的第一阶段方法分别对全双工和半双工两种设备对设备模式进行接入控制和可行性判定。然后,对可接入无人机用户对使用凸凹过程(CCCP,convex and concave procedure)迭代算法求解功率控制问题。利用该局部最优值,原优化问题可以简化为加权最大化问题。最后,通过库恩-芒克斯(KM,Kuhn-Munrkes)算法对最优信道资源进行匹配,获得系统的全局最优吞吐量值。数值结果表明,所提方案能显著提高系统性能。

5G车联网资源优化分配方案综述

车联网作为智慧交通发展的必要组成部分,可加快我国智慧交通基础建设,对于智慧城市建设具有重要的现实意义。汽车数量及其产生的海量数据使得通信车辆节点之间的传输冲突率大幅上升,导致通信资源、计算资源短缺等问题,因此,有效的资源分配方案可以保证车联网的通信质量,从而提高车辆通信的可靠性,降低时延。首先分析了国内外车联网对智慧交通发展现状的影响以及当前车联网发展瓶颈;然后针对智慧交通通行效率、安全性方面,分析了当前车联网的资源分配问题;接着通过总结5G技术的优点,分析了5G在车联网资源优化分配管理上的贡献;最后,在车联网通信、计算和存储资源优化分配管理的应用背景下,结合人工智能技术提出了基于5G+V2X的智慧交通发展前景。

基于预判与合作博弈的下一代网络资源优化分配方法

为多业务类的下一代网络合理分配网络资源,优化全网效应是实现下一代网络QoS保证的重要途径。首先提出了基于合作博弈框架的下一代网络资源优化分配方法,提高下一代网络全网效应,并提供网络业务的有区分QoS保证。进而分析该方法存在的系统开销过大的问题,引入预判的思想,提出了改进的资源优化分配算法,旨在保证承载多业务的下一代网络全网效应相对最优的基础上减少系统开销。仿真结果表明了方法的有效性。

农作物优化灌溉制度及水资源分配模型的研究进展

阐述了国内外优化灌溉制度及灌溉水资源在单一作物和多作物间优化分配模型的研究进展,分析 了目前水资源优化分配模型研究中存在的仅考虑经济效益而忽略生态环境效益、农业用水效率较低、模型中指数 取值研究不足等问题,提出了今后在农作物水资源优化分配模型的相应研究中,应考虑多目标规划模型及生态影 响目标,并运用决策支持系统来进行水资源优化,发展多作物优化组合及优化配水模型,从而为确定区域节水模式 和水资源承载能力及生态环境改良提供更有力的科学依据。

PPP项目资源和风险分配优化研究——基于资源和风险分配的博弈关系

资源分配与优化贯穿PPP项目生命周期,影响到PPP项目风险分配和风险控制效率,进而决定PPP项目的成败。项目实际实施过程中,政府和社会资本都存在转移风险的现象,合理的聚集、分配、优化资源和风险已经成为PPP模式理论及实践的关键问题。在确定PPP项目资源分配主体的基础上,构建资源和风险分配的博弈模型,探讨资源配置优化和风险分配优化的逻辑关系以及其对PPP项目成功的重要作用机理,并以郑州市白庙水厂PPP项目为例进行验证,期望为PPP项目资源和风险分配优化提供参考。

基于数据队列稳定的无线资源优化

通过充分利用云计算和边缘雾计算,无线接入网络能够为不同应用业务提供差异化的服务。在无线接入网络的下行数据传输场景中利用第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication System,5G)网络切片技术,研究为不同切片分配无线资源,包括高速率切片和低时延切片。考虑不同的服务质量需求,构建一个多目标优化问题。线性加权求和方法将该问题转换为单目标优化问题。利用李雅普诺夫优化方法将其构建为偏差加罚函数最小化问题,并可以分解为2个子问题,分别由加权最小均方误差方法和拉格朗日对偶分解方法求解。仿真结果表明,网络效用与时延之间存在折中关系,当选择合适的控制参数取值时,可以得到队列时延降低34.5%或平均加权效用提高6.5%的结果。

IntServ网络资源优化分配方法

为了提高网络接纳控制中的资源预留效率,基于网络演算理论,研究了IETF(因特网工程任务组)推荐的IntServ QoS协商和资源预留的实现方法及其存在的问题.基于给定到达曲线、最大延迟和缓冲区大小约束条件,提出了2种新的网络资源优化分配方法,导出了不同情况下需要预留的速率和缓冲区长度的计算公式.研究结果表明,所提出的资源优化分配方法通过引入分段线性的服务曲线,可以有效节约资源,提高网络利用率.

基于边缘计算的无人机通感融合网络波束成形与资源优化

为了解决传统通信−感知融合网络模式对地面基础设施的依赖,针对复杂场景下通感融合网络系统功耗较大、信号阻塞、覆盖盲区等问题,提出了一种无人机搭载边缘计算服务器与雷达收发器辅助通感融合网络。首先,在满足用户传输功率、雷达估计信息率、任务卸载比例限制的条件下,通过联合优化无人机雷达波束成形、计算资源分配问题、任务卸载量划分、终端用户发射功率和无人机飞行轨迹,建立系统总能耗最小化问题;其次,将该非凸优化问题重新构建为一个马尔可夫决策过程,使用深度强化学习中的近端策略优化算法实现系统的优化决策。仿真结果表明,所提算法训练速度较快,能够在保证应用的感知与计算时延需求的同时有效降低系统能耗。

5G通信中的智能边缘计算优化

5G通信技术的快速发展为智能边缘计算提供了广阔的应用场景和发展机遇。智能边缘计算作为一种新型的计算模式,通过将计算和存储资源近距离部署在网络边缘,实现了低时延、高带宽、高可靠性和个性化定制等特性。本文针对5G通信中智能边缘计算的优化问题进行了探讨,从资源分配、任务调度、能源管理等方面分析了优化策略,并探讨了其在提升网络性能、降低能耗、改善用户体验等方面的潜在作用。

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能。

基于贝叶斯滤波算法的警戒相控阵雷达目标跟踪时间资源优化分配算法

针对警戒相控阵雷达的目标跟踪时间资源优化配置问题,基于贝叶斯滤波算法提出一种应用于警戒相控阵雷达的变数据率跟踪算法。传统Cohen算法受量测噪声起伏影响引起跟踪数据率抖动,在目标反向机动阶段易造成目标的失跟;新算法在非机动时段利用正态分布的2σ准则对目标是否机动进行判决,在机动时段目标加速度服从修正的瑞利分布;在数据率增加和降低阶段采用不同平滑系数能够快速响应目标机动且确保在反向阶段不失跟。通过两个机动实例进行仿真验证,结果表明:新算法能够有效地抑制目标反向机动时的失跟问题;与传统Cohen算法相比,新算法能够快速响应目标机动。

基于动态规划的水资源优化分配程序开发

水资源优化分配计算中阶段变量与状态变量个数越多计算量越复杂,用手工计算很难做到。本文基于动态规划方法使用编程软件Visual Basic,开发了水资源优化分配程序;该程序具有友好的界面,使用方便,并大大提高了计算速度。同时文章应用该程序,对水资源优化分配程序进行了实际应用计算,得出了经济效益最优的方案。

基于博弈论的汛期小浪底-西霞院-下游河道水沙资源优化分配研究

针对黄河中下游小浪底-西霞院-下游河道汛期水沙联合优化调度问题,基于博弈论,以小浪底水库、西霞院水库及下游河道为研究对象,设置不同博弈情景,构建小浪底-西霞院-下游河道水沙资源分配博弈模型,计算2019年主汛期(7月1日—8月31日)不同博弈情景下各博弈方初始效益,并对大联盟合作博弈情景下的各博弈方初始效益进行再分配,探讨基于博弈论的小浪底-西霞院-下游河道水沙资源优化分配的可行性,为实现小浪底-西霞院-下游河道水沙资源优化分配与调度提供科技支撑。

基于改进多目标粒子群优化算法的雷达资源分配方法

针对预警探测任务中多雷达传感器协同探测跟踪同一目标时的雷达资源优化分配问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的雷达资源分配方法。为了获得综合效能最大的雷达资源分配方案,建立了以雷达对目标的探测覆盖占比、雷达交接班次数、目标首点发现时刻为目标函数的多雷达资源优化分配模型,给出了基于改进多目标粒子群优化算法求解雷达资源分配模型的具体步骤。仿真结果表明,提出的方法能够合理地进行多雷达资源优化分配,计算结果高效、可行,算法求解结果稳定,能有效避免基本粒子群算法可能遗漏全局最优解情况的产生。

利用目标规划对天山北坡进行水资源优化分配

一、概况 天山北坡所指的范围,西起古尔图河,东到木垒县,南面背靠天山,北界至准噶尔盆地边缘。行政区划包括伊犁哈萨克自治州的奎屯市,塔城地区的乌苏县、沙湾县,昌吉回族自治州所辖各县市,乌鲁木齐市、石河子市以及生产建设兵团农六、七、八师和直属的222团场。

基于主动学习的资源优化分配研究

本文从实际应用的角度阐述分析了主动学习算法在资源优化分配中的应用问题,文章首先分析了主动学习的发展以及主要应用问题。在此基础上,文章以学生分班为例阐述了主动学习算法的应用问题,重点对基于主动学习的分班算法的实现进行了阐述研究。

浅谈高校内部审计资源分配的最优化模型

本文通过对高校内部审计项目的风险评估分析,创建了包含项目组织风险及管理需要的综合风险评估矩阵,并在所有单个项目的综合风险评估矩阵上建立了0-1整数规划,从运筹学定量的角度去研究最优的审计资源分配方案,以实现在有限的审计资源条件下,怎样对审计资源进行分配,使所有项目的总体风险暴露最小。

基于主动学习的资源优化分配方案研究

从实际应用的角度阐述分析了主动学习算法在资源优化分配中的应用问题,首先分析了主动学习的发展问题,并给出了主动学习的数学描述,在此基础上,重点以学生分班为例阐述了主动学习算法的应用问题。