认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配

针对认知OFDM无线网络中下行链路的功率分配问题,将其建模为一个约束优化问题,进而提出了一种基于免疫克隆的求解方法。给出了功率分配的数学优化模型、算法实现过程和关键技术,设计了适合算法求解的编码、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,在总发射功率、误码率及主用户可接受的干扰约束下,该算法可以获得更大的总数据传输率,同时具有较快的收敛速度,能够得到较优的功率分配方案,进而提高频谱利用效率。

认知无线网络中基于免疫优化的比例公平资源分配

针对认知无线网络中基于OFDM技术的资源分配,将其建模为一个约束优化问题,进而提出了一种基于免疫克隆的求解方法.算法采用两阶段资源分配方法,即先将子载波分配给用户,然后基于免疫优化算法给不同的子载波分配功率.此外,算法充分考虑了主用户可容忍的干扰约束及次用户对资源的比例需求,更符合实际要求.根据问题本身特点,设计了适合算法求解的编码、克隆、变异算子.仿真实验结果表明,在总发射功率、误码率及主用户可接受的干扰等约束下,本算法可以获得较高的数据吞吐量,并保证次用户对资源需求的公平性.

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.

认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配

针对认知无线Mesh网络(CWMN)的频谱分配问题,提出了一种基于免疫多目标优化的实现算法。该算法将要求解的频谱分配建模为最大化总带宽和最小化占用频谱数的多目标优化问题,设计了适合问题求解的抗体编码方式、整体克隆算子和非支配抗体选择算子。仿真实验结果表明,所提算法可以求得CWMN频谱分配问题的Pareto最优解,提高了最大化总带宽,减少了最小化占用频谱,优化了频谱分配性能。

多项目选择计划及其两层决策免疫遗传算法

探讨项目计划管理中,资源受限下含承继约束的多项目选择计划两级规划模型及其求解算法。依据项目的承继关系,将所有项目划分为若干子群,各子群内部的项目之间存在承继约束,子群之间仅有优先关系,进而获得了资源受限下资源配置平衡的两级规划模型。基于遗传算法的基本结构,引入免疫系统的多样性、记忆性等特征,获得了求解此模型的免疫遗传算法。数值实验结果表明了该模型设计的合理性及算法的有效性。

配电网故障抢修驻点选址与抢修任务分配优化策略

配电网故障抢修工作是配电网运行的重要环节,选择合适的抢修驻点位置可以有效提高抢修效率,减少停电所造成的损失。为此,建立了一种基于二维空间地理位置坐标的配电网故障抢修驻点选址与抢修任务分配模型,并引入拉格朗日乘子法简化计算。针对所建立的非线性规划模型,采用免疫算法得到全局最优解或近似全局最优解。最后,以实例进行仿真,仿真结果验证了所提出的配电网故障抢修驻点选址与抢修任务分配优化策略的有效性和稳定性。

船舶网络中的均衡化信道资源分配算法设计

船舶网络信道资源分配算法存在时间长、效果差等问题,导致信道资源分配不均衡、船舶网络通信质量差,为了解决该问题,提高船舶网络通信质量,提出一种船舶网络中的均衡化信道资源分配算法。首先对船舶网络的信道资源分配研究进行分析,并建立船舶网络信道资源分配的目标函数,然后引入蚁群算法对船舶网络信道资源分配的目标函数最优解进行搜索,最后进行船舶网络信道资源分配仿真模拟实验。结果表明,本文算法可能较好实现船舶网络信道资源分配均衡,提高了船舶网络数据传输的成功率,大幅度改善了船舶网络信道通信质量,克服了当前船舶网络信道资源分配算法存在的局限性。

认知无线电网络中基于免疫算法的多目标频谱分配

认知无线电网络中工作于同一信道的次用户越多,对网络造成的干扰越严重,因此如何在增加网络可服务次用户数量的同时提高网络吞吐量成为近年来的研究重点。针对此问题,文中提出了一种改进的多目标免疫算法。该算法将频谱效率和网络吞吐量作为求解目标,同时设计了适合问题求解的抗体编码方式。最后在获得适合该问题的Pareto最优解之后,与NSGA-II算法进行实验对比。仿真结果表明,所提方法在搜索Pareto最优解时性能更好,并且能够满足不同网络需求下的频谱分配要求。

A recursive model for static empty container allocation

Backlogged empty containers have gradually turned into a serious burden to shipping networks. Empty container allocation has become an urgent settlement issue for the container shipping industry on a global scale. Therefore, this paper proposes an improved immune algorithm based recursive model for optimizing static empty container allocation which integrates with the global maritime container shipping network. This model minimizes the operating and capital costs during container shipping considering 0-1 mixed-integer programming. So an immune algorithm procedure based on a special two- dimensional chromosome encoding is proposed. Finally, computational experiments are performed to optimize a 10-port static empty container shipping system. The results indicate that the proposed recursive model for static empty container allocation is effective in making an optimal strategy for empty container allocation.

基于空箱调运与租箱混合策略的集装箱海运网络优化

建立以集装箱海运运输总成本最小为目标的集装箱海运网络优化模型,并应用于某航运企业的集装箱运输网络优化.初步探讨了租箱费率对海运网络调租策略的影响.研究结果表明,所建立的模型合理有效,可为集装箱海运运输路径、空箱调运和租箱方案决策提供理论依据.