城市地区广播电视无线覆盖问题与解决方案

在现代城市中,广播电视无线覆盖是广大群众获取新闻信息、享受精神文化生活的重要渠道。然而,随着城市化进程的加速和用户需求的不断增长,广播电视无线覆盖面临的挑战也日益突出。探讨城市地区广播电视无线覆盖存在的问题,包括覆盖范围、干扰、容量和成本等方面,并提出相应的解决方案。通过优化发射网络、改善抗干扰能力、提高信道容量和降低成本等措施,以期能够满足日益增长的用户需求,提升服务质量,推动城市信息通信技术持续发展。

基于深度Q学习的无线传感器网络目标覆盖问题算法

针对求解无线传感器网络目标覆盖问题过程中存在的节点激活策略机理不明确、可行解集存在冗余等问题,提出一种基于深度Q学习的目标覆盖算法,学习无线传感器网络中节点的调度策略.首先,算法将构建可行解集抽象成Markov决策过程,智能体根据网络环境选择被激活的传感器节点作为离散动作;其次,奖励函数从激活节点的覆盖能力和自身剩余能量考虑,评价智能体选择动作的优劣.仿真实验结果表明,该算法在不同规模的网络环境下均有效,网络生命周期均优于3种贪婪算法、最大寿命覆盖率算法和自适应学习自动机算法.

与扇形有关的一个覆盖问题及其内部(含边界)矩形面积最大值的研究

在中学阶段,求给定扇形的内接矩形面积的最大值是一个常见的问题.由于有“内接”这个条件,其求解并不困难.而在有的教辅参考书甚至考试题目中,却将“内接”这个条件换成了“内部(含边界)”,但参考答案仍然按照矩形“内接”时的最大面积来处理,并没有给出任何理由,虽然这与人们的直觉相符合,但从数学角度来看却是不严谨的.文献[1]、文献[2]对该问题作了部分研究,笔者从另外的角度,通过平面几何证明的方式给出严谨的解答.

高层建筑5G无线网络覆盖问题及优化方案探讨

高层建筑5G无线网络覆盖问题一直是业内关注的热点话题。本文从5G网络和高层建筑的结构特点入手,分析了高层建筑5G无线网络覆盖存在的问题,并提出了优化方案。具体包括优化天线布局、增强信号覆盖能力、加强建筑物内部信号传输等方面。本文旨在研究高层建筑5G无线网络覆盖问题及优化方案,为高层建筑5G网络的优化提供参考,促进5G网络的发展。

超平面覆盖问题的参数化改进算法

超平面覆盖问题是计算几何领域中一类典型的NP难问题,在实际生活中有着广泛的应用.针对NP难问题的难解性,人们提出了一些传统的方法用来求解这些NP难问题.但由于这些方法具有各自的局限性,不能满足实际应用中的各种需求,人们从新的理论角度为固定参数可解的NP难问题设计参数算法.通过深入分析直线覆盖问题(超平面覆盖问题的一个特例)的结构特征,并利用深度有界搜索树的方法,提出了一个时间复杂度为O(k3(0.736k)k+nlogk)的确定性参数算法,极大地改进了当前最好的结果O((k/2.2)2k+nlogk).通过对上述算法在高维空间中的进一步扩展,提出了关于超平面覆盖问题时间复杂度为O(dkd+1(dk)!/((d!)kk!)+nd+1)确定性参数算法,对当前的最好结果O(kd(k+1)+nd+1)有较大改进.

密钥覆盖问题的建模、变换及近似算法

组密钥管理是组安全、多播安全中的核心问题.本文给出了密钥覆盖问题模型的建立过程,首次给出密钥覆盖问题(KCP)与顶点覆盖问题(VCP)的相互变换.基于从VCP到KCP的变换,证明了密钥覆盖问题是NP完全的;基于从KCP到VCP的变换,基于VCP的算法为KCP设计了一类近似算法并给出了模拟试验.本文的结果为组安全、多播安全研究提供了更为坚实的算法基础.

一种求解类覆盖问题的混合算法

提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性.

最小顶点覆盖问题的改进粘贴模型

DNA计算是一种模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算的新方法。它开创了以化学 反应作为计算工具的先例,具有广阔的应用前景。本文简单回顾了DNA计算的发展,并简要介绍了分子计算的一 种模型--粘贴模型。最后我们利用粘贴模型的基本原理,运用荧光标记技术,提出了最小顶点覆盖问题的表面技 术解决方案。

最小顶点覆盖问题的闭环DNA算法

提出了闭环DNA计算模型的基本概念及其基本生化实验,并给出了解决最小顶点覆盖问题的闭环DNA算法。在闭环DNA算法中,提出并实现了用删除实验直接构造顶点覆盖补集的构想;再通过电泳实验得到最小顶点覆盖的补集,由补集得到最小顶点覆盖。这使得算法的设计独特而新颖;由于算法仅用到基本的生化实验,这使得算法的实现简捷、可靠。

基于面上DNA计算求解最小集合覆盖问题

利用DNA分子结构推得DNA计算机理及实现方式,提出用面上DNA计算模型求解最小集合覆盖问题,给出了具体应用和算法评价;在计算模板表面穷举了所有可能的结果,同一时间验证结果是否满足条件,实现DNA计算的强大并行性;同时在互补的寡聚核苷酸片段发生退火反应时,通过催化剂来决定是否杂交,减少人工参与、提高计算效率。最后,通过计算机仿真模拟验证了本模型的可行性。

化学反应优化算法求解最小顶点覆盖问题

给出了基于化学反应优化算法(CRO)求解最小顶点覆盖问题的一个新方法.首先根据最小顶点覆盖问题的无向图邻接矩阵,设计了参与化学化反应优化算法的分子编码和适应度函数;同时针对最小顶点覆盖问题的特性创造性地设计了化学反应优化算法中分子操作的四个重要算子;最后通过模拟化学反应中分子势能趋于稳定的过程,在问题的解空间中搜索其最优解.实验结果表明,通过与遗传算法(GA)、蚁群优化算法(ACO)等比较分析,所提的新方法对于求解无向图的最小顶点覆盖问题是有效的,并且与一般遗传算法相比在求解速度等方面有明显的改善.

最小顶点覆盖问题的DNA分子算法

最小顶点覆盖问题是找给定图G中覆盖每条边的最小顶点子集,这个问题即是一个著名的NP 完全问题。给出了基于分子生物技术的图的顶点覆盖问题的DNA算法。算法的关键是数学问题到DNA链的映射,对图中的顶点进行恰当的编码,以便于使用常规的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离。依据分子生物学的实验方法,提出的算法是有效和可行的。最后指出了该算法的优点、存在问题及下一步的研究方向。

点覆盖问题的蚂蚁算法求解

文章讨论了点覆盖问题的蚂蚁算法求解。点覆盖问题是一个重要的有实际意义的难解问题。蚂蚁算法为近年来新出现的一种随机寻优算法,文章运用该算法给出了求解点覆盖问题的一个分布式并行算法。实验结果表明该算法是行之有效的。

图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA计算模型

给出了图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA计算模型及其实现算法 .算法的时间复杂性是O(q) ,编码最小覆盖问题所需的核苷酸片段种类为n ,其中n ,q分别是图的规模和边数 .在算法中 ,所用酶的种类也等于图的规模 .而且 。

精确覆盖问题的O(1．414^n)链数DNA计算机算法

DNA计算机的可扩展性问题是近年来生物计算领域的重要研究重点之一.根据精确覆盖问题DNA计算求解过程中的并行计算需求,将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,提出了一种求解精确覆盖问题的DNA计算模型和基于分治方法的DNA计算机算法.算法由初始解空间生成算法Init()、冗余解删除算法IllegalRemove()和并行搜索器ParallelSeacher()共3个子算法组成.与同类算法的性能比较分析表明:本算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将求解n维精确覆盖问题的DNA链数从O(2n)减少至O(1.414n),从而将DNA计算机在试管内可求解的精确覆盖问题集合的基数从60提高到120,改进了相关文献的研究结果.

一种求解顶点覆盖问题的混合遗传算法

提出了一种新的求解最小顶点覆盖问题的混合遗传算法,将基本遗传算法与局部优化策略相结合,改善遗传算法的局部搜索能力,加快求解该问题的速度。对几种典型无向图的实验证实了新方法的有效性,其整体性能优于现有的一些顶点覆盖问题遗传算法。

基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题

运用DNA计算模式中基于粘贴运算的粘贴模型求解最小集合覆盖问题.在粘贴模型中,用存储复合体来表示子集,并利用粘贴运算的巨大并行性,可以有效地求解最小集合覆盖问题.举例说明了基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题的过程.

大变量逻辑函数最佳覆盖问题研究

逻辑函数的最佳覆盖 ,一直是逻辑综合领域的关键环节。尤其是大变量逻辑函数最佳覆盖 ,对复杂的逻辑综合更为重要 ,但也更加困难。本文在对逻辑覆盖算法研究的基础上 ,提出了适合大变量逻辑函数最佳覆盖的Beister改进算法。经过大量算题的测试表明 ,改进的列覆盖算法在时间复杂度和选择效果方面均优于Beister算法。

自适应memetic算法求解集合覆盖问题

集合覆盖问题是一个经典的NP困难的组合优化问题,有着广泛的应用背景.首先,采用动态罚函数法将集合覆盖问题等价转化为无约束的0-1规划问题.然后,基于集合覆盖问题的结构特征,设计了初始种群构造方法、局部搜索方法、交叉算子、动态变异算子和路径重连策略,提出了一个高效求解该0-1规划问题的自适应memetic算法.该算法有效平衡了集中搜索和多样化搜索.通过45个标准例子测试该算法,并将其结果与现有遗传算法进行了比较,表明该算法能够在可接受的时间内找到高质量的解,能够有效求解大规模集合覆盖问题.

基于最短路算法的最小点覆盖问题

基于经典的最短路算法——Dijkstra算法,以最短路路长的最大值为标准,按照一定原则选择点覆盖的顶点,得出了最小点覆盖问题的一个近似算法,其时间复杂性为O(n3).最后给出了一个近似比为1.067的算例,阐释了算法的实现过程及有效性.