基于背包模型的认知OFDM系统中的资源分配

针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了基于背包模型的资源分配新算法。该算法以最大化系统容量为目标,同时考虑各认知用户的QoS需求,将资源分配问题建模为多维0-1背包模型,并通过贪婪算法对其进行求解。仿真对比结果表明,该算法在性能上不仅逼近优化算法,而且具有较低的复杂度。

基于二进制遗传算法的接地网导体缺失诊断

接地网的施工属于隐蔽工程,缺失导体的情况普遍存在,严重影响了接地网的完整性,威胁着地网的安全可靠运行。为了准确检测地网的完整性,建立了接地网导体缺失诊断的多维背包数学模型,并利用二进制遗传算法对模型进行了求解,编制了相应的MATLAB程序。以重庆110 kV典发变电站实际接地网(41个节点、61条支路)为例进行了仿真实验。实验结果表明,对于无腐蚀导体的新建地网,诊断结果既无漏诊支路也无误诊支路;对于有腐蚀导体的旧地网,诊断结果虽无漏诊支路但有误诊支路,其原因是由于腐蚀支路的存在,在仅有假设导体缺失支路不存在的情况下,其适应度函数值并非最小。算法的计算时间约为20 min,速度可满足实际工程要求。

铁路行李车开展零散货物快捷运输优化研究

在小件货物运输需求迅猛增长的背景下,提出利用旅客列车行李车的剩余运能开展小件货物快捷运输的设想。基于铁路旅客列车开行密集、停靠站点覆盖面广的优势,建立了多维0-1背包模型,解决小件货物多批次、少批量的快捷运输需求;以"先开先装"为原则,设计贪婪策略和算法,充分利用旅客列车站停时间和行李车剩余运能;并以兰州站当日发往陇海线方向的全部旅客列车为基础数据设计算例,研究结果表明:利用行李车剩余运能开展小件货物快捷运输的设想具备可行性、必要性和现实意义。