教育是影响社会公平的函数

教育是国家实现可持续发展的基本要求,是政府管理最基本方式,是社会成员的最基本保障。

一种新的实现效用函数最大最小公平性的分布式算法

计算机网络中的一个核心问题就是如何在竞争的流之间公平地分配带宽。由于网络是分布式的,因此又要求带宽分配算法可以是分布式的,这样就可以在路由器端和用户端配置,从而分别不停地调节速率以达到网络平衡和最优状态。不同的算法对应不同的公平性标准,其中应用最为广泛的就是最大最小公平性以及效用函数最大最小公平性。本文提出了一种新的方法来实现效用函数最大最小公平性,这种方法基于非线性优化中的向量优化方法和Kuhn-Tucker条件。利用这种方法可以把网络优化问题转化为一系列等价的条件,这些条件的最优解就是原问题的解。而求解这些条件可以运用经典的非线性优化的梯度投影算法,由此产生了一种分布式的用户链路算法并通过案例验证了其正确性及性能。

基于公平效用函数的多波束卫星通信下行链路波束成形算法

为了更好地平衡多波束卫星通信系统的频谱效率和能量效率,以及保证多用户服务场景下的用户服务公平性,该文提出一种基于公平效用函数的波束成形(BF)方案。具体而言,首先在同时考虑卫星发射功率最小化准则以及系统和速率最大化准则的前提下,建立一个多目标优化问题,并在最大化系统频谱效率的同时利用α公平效用函数提升用户间的服务公平性。然后利用加权和方法对复杂的多目标问题进行转换处理,并提出一种联合使用循环坐标上升(CCA)方法以及回溯直线搜索(BLS)方法的波束成形方案,从而求得最优的波束成形权矢量以及最优的帕累托解集。最后计算机仿真结果验证了所提方案的用户服务公平性,以及分析一些典型参数对公平性能的影响。并通过与其他传统方案相比,验证所提方案能够获得更高的系统频谱效率。

员工甄别和筛选:基于动机公平偏好隐藏的激励契约研究

作为代理人的员工在纯粹自利偏好之外,往往还有追求动机公平的偏好,不过现实中员工的公平偏好往往是隐藏的,是其私人信息。作为委托人的企业如果要雇佣所有类型的员工,设计契约来甄别不同类型的员工是不可能的,这样员工往往可以获取信息租金。企业如果仅仅雇佣某一类型的员工,则可以通过参与约束条件实现对员工的甄别与筛选,从而完全抽取员工的信息租金,提高企业的期望利润。

无线网络中提高接入公平性的信道分配算法

认知无线电是解决无线通信中频谱紧缺的有效方法。针对无线网络中恶意节点干扰正常信道分配的问题,设计了一种可提高节点接入公平性的信道分配算法。该分配算法保存了节点接入各条信道的次数,引入公平函数并使用匈牙利算法计算分配结果。仿真实验表明该信道分配算法可有效避免恶意节点长期占用信道。

面向应用的流控制算法及其公平性

研究了计算机网络中的流控制和资源分配问题。定义了一种新的效用函数α比例公平性,它是效用函数比例公平性的一般性扩展,并且可以无限地逼近效用函数最大最小公平性。设计了一种达到这个公平性标准的分布式流控制算法。

Resource allocation based on fairness and QoS provisioning for OFDMA-WLAN system

To satisfy different service requirements of multiple users in the orthogo nal frequency division multiple access wireless local area network OFDMA-WLAN system downlink transmission a resource allocation algorithm based on fairness and quality of service QoS provisioning is proposed. Different QoS requirements are converted into different rate requirements to calculate the QoSs atisfaction level.The optimization object is revised as a fairness-driven resource optimization function to provide fairness. The complex resource allocation problem is divided into channel allocation and power assignment sub-problems. The sub-problems are solved by the bipartite graph matching and water-filling based method.Compared with other algorithms the proposed algorithm sacrifices less data rate for higher fairnes and QoS satisfaction.The sim ulation results show that the proposed algorithm is capableo fp rovi ding QoS and fairness and performs better in a tradeoff among QoS fairness and data rate.

公共服务空间公平性区位问题研究进展与展望

兼顾公平与效率的公共服务规划受到学术界、决策者和公众的长期关注。本文从公共服务设施布局规划的角度,对空间公平性区位问题研究进行了回顾和展望。首先,在辨析公共服务公平性概念的基础上,总结了空间公平性的度量指标。其次,根据空间公平性区位问题的建模原理,将建模途径划分为3类:直接使用公平性指标,构建单目标优化模型、多目标优化模型,或带公平性约束条件的优化模型;根据罗尔斯“无知之幕”公平正义性原则,使用有序距离加权函数构建有序中值问题模型;以及遵循社会学“不公平厌恶”原理,构建能够权衡公平与效率的公平聚合目标函数。一般地,能否找到“公平有效”的设施布局方案是空间公平性建模的一般准则,构建严格满足或“弱满足”不公平厌恶聚合函数是区位建模的技术途径。最后,对空间公平性区位建模进行了展望:引入距离阈值,简化有序距离加权函数,并将其一般化;证明了新函数是单调函数,且“弱满足”Pigou-Dalton转移规则;讨论了使用新函数改进P中值问题的可行性。