一种DTN网络摆渡节点存储分配方案研究

为提高DTN网络性能,针对摆渡路由算法中摆渡节点存储资源分配存在的公平性问题,提出了一种基于加权最大最小公平原则的摆渡节点存储资源的优化分配方案。区别于现有摆渡节点存储资源分配所使用的先来先服务方式,加权最大最小公平原则可以在保证数据节点在获得公平的数据传输机会的同时,为重点任务提供更多的资源支持。仿真实验表明,经过存储资源优化的摆渡路由算法与现有摆渡路由算法相比较,在网路传输成功率、平均网络时延等方面性能均有显著提高。     

一种基于资源分配的QoS路由

针对网络中不同优先级数据流对QoS的不同需求提出一种新的基于半动态网络资源分配策略,并且根据每类流分得的资源以及各类流在该时刻内链路中剩余的资源实施路由选择策略。实验结果表明,与其它两种基于资源分配的QoS策略相比,该算法能够兼顾公平,又能满足不同类流对网络资源的需求。     

一种面向任务的不确定效能资源分配方法研究

针对面向任务的不确定效能的资源分配问题,提出了基于多维动态规划的解决框架。框架中深入分析该问题的特性,在资源约束、时间约束和策略约束下对问题进行建模,在该模型的基础上将问题有机分解为3个子问题:任务序列的确定、任务资源的分配和占用时间优化;并分别应用综合优先度分析,多维动态规划,探索式优化的方法解决了上述问题;最后通过实验案例对框架的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该框架能够有效求解面向任务的不确定效能资源分配问题。     

基于混合业务的OFDMA系统资源分配

针对存在混合业务的OFDMA系统的子载波和功率分配问题,提出了一种基于折衷因子的次优资源分配算法,在系统总发送功率的限制下使得系统的吞吐量最大,同时保证实时业务用户的QoS要求和非实时业务用户资源分配的比例公平.该算法将自适应资源分配与自适应调制相结合,并加入了比特调整和优化处理,对实时业务用户和非实时业务用户间的资源利用进行了有效的折衷.分析和仿真结果表明,SRATF算法在不增加复杂度的前提下减少了运行时间,保证了非实时业务用户间的公平性.     

异构网络中支持终端直通的联合模式资源复用算法

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)通信复用频谱资源导致同频干扰,并影响系统通信性能的问题,提出了一种基于联合模式的支持终端直通的资源复用算法.为了综合考虑异构网络中蜂窝用户和D2D用户需要并平衡两类不同用户的资源分配,该算法在确定D2D通信限制距离的基础上,联合蜂窝与D2D两种模式构建CU-D2D组合集,以其加权吞吐量增益为用户优先级,并据此进行无线资源分配,从而实现了异构蜂窝网络环境下频谱资源的优化分配.结果表明,该算法在保证蜂窝用户传输速率的同时,有效地改善了D2D用户的通信速率,从而整体性地提升了异构蜂窝网络的系统通信性能.     

OFDMA网络比例公平性的中继资源分配

在中继协作正交频分多址（OFDMA/Relay）系统中,应用协作博弈论提出一种比例公平性的多用户中继资源（子载波和功率）分配方案.定义了用户基于比特传输速率的效用函数,并建立中继资源分配的协作博弈模型.求解此博弈的纳什议价解（NBS）具有较高的计算复杂度,为此,提出一种快速子载波与功率联合分配算法,即：先进行固定发射功率的最优子载波分配,再进行最优的发射功率分配,最终通过上述迭代方式获得联合资源分配的NBS.仿真试验表明：与已有的OFDMA/Relay系统资源分配算法相比,所提出的NBS求解算法能够在提高系统频谱资源利用率的同时,对用户进行更为公平的中继资源分配.     

基于时间Petri网和启发式搜索的资源分配

提出了一种改进的时间Petri网计划管理模型,综合考虑调度和资源分配,以充分发挥FMS的柔性制造能力.首先根据系统理论,区分了两种资源类型:主角(主资源)和配角(辅助资源),然后再根据主资源构造FMS的时间Petri网.这种方法简化了Petri网的构造,给出了一个清晰的资源调度流程,并且辅助资源的分配可以在调度的同时利用启发式搜索算法给出.最后,给出一个改进的时间Petri网在资源受限情况下进行调度和资源分配的实例.     

中继增强蜂窝系统中的比例公平资源分配

针对中继增强蜂窝系统,提出了一种基于比例公平准则的资源分配算法.在基站和中继节点分别独立地调度所服务用户的情况下,通过资源划分和用户调度两个步骤,实现蜂窝小区内所有用户的比例公平资源分配目标.仿真结果表明,该算法可在保证用户公平性的前提下,获得比传统算法更好的系统吞吐量增益.     

OFDMA波束赋形中继系统资源分配

针对采用波束赋形技术的正交频分多址接入放大转发中继系统,提出了一种以最大化比例公平因子为目标的资源分配算法. 该算法基于凸优化理论,对功率分配、子载波配对、中继选择和用户选择进行了联合优化. 理论分析和仿真验证结果表明,所提的资源分配算法能以较低的复杂度实现系统资源分配的公平性,并且可以有效利用波束赋形技术,提高系统容量.     

基于整体公平的D2D无线资源分配算法

针对引入设备与设备(D2D)通信的蜂窝系统进行无线资源分配时D2D接入率低、未同时兼顾蜂窝用户(CUE)和D2D用户(DUE)公平性的状况,提出一种基于整体公平的D2D无线资源分配算法.首先它允许多个D2D对复用一个CUE资源,然后基于图着色理论对多个D2D对进行分簇以及重构,再以最大化CUE和重构簇整体公平性为目标为它们分配恰当的资源块(RB).仿真分析表明,与其它方案相比,基于整体公平的D2D无线资源分配算法能有效提高系统整体的公平性、接入率以及吞吐量.     

动态不确定场景下认知工业物联网的资源分配策略

针对动态不确定场景下认知工业物联网（CIIoT）业务的时延保障难题,提出动态不确定场景下保障业务时延需求的CIIoT资源分配策略.构建基于时延敏感业务的时延模型,推导保障业务时延需求的速率解析解.基于时延模型建立以最大化网络吞吐量为目标的CIIoT资源优化模型,该模型考虑在动态不确定环境下联立基站发射功率约束、设备之间的干扰约束和业务传输时延保障约束.由于该模型存在动态不确定性,导致模型难以求解,采用鲁棒优化理论将不确定参数约束转化为确定性约束问题,提出在动态不确定场景下CIIoT的资源分配策略.仿真结果表明,所提算法在动态不确定环境下有效地保障了业务的时延需求,提高了网络吞吐量.     

分布式实时系统的自适应资源管理中间件

提出了一种基于实时CORBA的自适应资源管理中间件服务及基于最优收益的QoS自适应机制,向开发人员提供了一套面向实时任务的QoS编程接口,并通过资源自感知和QoS自适应使应用级资源分配独立于底层平台。自适应资源管理中间件降低了分布式实时系统中应用程序开发成本和复杂度,并使系统在不确定环境下能动态优化资源分配以适应外界变化。     

基于“底线思维”的应急物资分配-运输两层鲁棒规划模型

非常规突发事件的应对需要“底线思维”,从“最坏、最困难”的角度展开研究.为此,针对应急物资的分配与运输的应急规划问题提出基于“底线思维”的两层鲁棒模型.顶层模型从成本最小化的角度确定应急资源的最优配置量,而底层模型从节约时间的角度对顶层的分配方案实施运输配送,及时、有效地实现应急资源分配的协同优化,最大程度地减少灾难带来的损失.该模型刻画了灾区物资需求的极度缺失性,在“最坏”情景下利用分解技术研究应急分配与运输的协同过程,不仅揭示了分配与运输的协同价值,而且发现鲁棒的两层规划具有强烈的稳键特征,同时也发现鲁棒的优化过程将有助于增强应急分配过程中的公平程度.     

异构云环境下能效感知的资源优化配置技术

将异构能效约束引入到异构物理服务器中,通过实验研究提出一种为云数据中心能效优化而建立的基于异构服务器的资源分配模型,并提出一种求解方法:在进行资源分配搜索时,利用资源等价优化,对等价资源进行剪枝处理,以此来减少资源分配模型的求解空间及加速资源分配模型的求解;为降低大规模云资源调度的复杂性,研究基于划分服务器集群的可扩展的分布式调度方法,以实现面向云数据中心的可扩展的高能效资源分配的模式;在前期云任务调度研究的基础上,研究集成能效优化和性能优化的云任务调度模型,实现面向不同需求的任务调度,提高异构云环境下任务调度的能效比。     

基于人工免疫的聚合重构资源自治分配

针对异构网络融合中的终端聚合重构模式,讨论了在付费激励机制下如何通过聚合资源提供者的动态定价来激励终端间的高效合作,引导系统资源分配的全局自治优化. 提出信息不完全情况下以人工免疫系统自适应控制模型为基础的自主定价方法（AISMAP）. 仿真结果表明,该方法能提高系统整体的资源收益,并能引导带宽资源分配自治实现全局均衡.     

异构网络中任务卸载与资源分配联合优化算法

在有限的网络边缘资源约束下,考虑到业务的多样性和网络接入的异构性对任务卸载和计算资源分配的影响,在本地和服务器共同处理任务的背景下,提出了一种异构网络场景下结合李雅普诺夫优化理论和搜索树算法对任务卸载和计算资源分配的联合优化方法,分析了卸载收益与延迟之间的折中关系,优化了任务卸载与计算资源分配。同时,为了对搜索树进行快速分支定界,设计了一种卸载优先级准则。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性和合理性。     

面向用户体验的异构网络多业务资源分配算法

分析了宏基站(Macrocell)和家庭基站(Femtocell)共同构成的异构网络场景下的多个业务的资源分配问题,并提出了一种基于用户体验(Quality of experience,QoE)的高效的分配算法.主要考虑了语音、视频和数据三种业务.为了使所有业务的QoE之和达到最大化,先根据三类业务的不同属性设置相应的速率限制,在此基础上,利用模拟退火智能算法分别对频谱资源块和功率资源进行优化分配.仿真结果表明算法有效的提高了资源的利用效率,避免了多余资源分配到无法提升QoE的业务上,实现了资源的最优化分配.     

一种基于路由信息的TCP流聚类方法

分析TCP流模式及传统网络资源分配中存在的问题,建立理想网络环境中的资源分配模型.提出一种新的流标记与分类方法,采用K均值算法对流进行聚类,改善运行besteffort服务的IP网络中TCP流量资源分配的合理性和公平性.该方法具有较低的节点间通信代价和节点计算量,适合大型互联网络,且对网络用户透明.模拟实验证明该方法有效.     

移动环境下扩展的基于策略的网管(PBNM)模型的动态资源分配

针对传统静态策略中条件和动作都是确定的,不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种基于扩展PBNM模型的移动环境下动态资源分配方案,增加了在运行期根据网络状态对策略进行更新的组件,并给出了动态资源分配的方法。通过实验,采用扩展PBNM模型及动态的策略形式对网络资源进行分配,降低了实时新业务的阻塞率和实时切换业务的掉线率,提高了网络资源的利用率,相对于传统资源分配方法更灵活。     

LTE中适用于MBSFN的自适应资源分配机制

提出了一种适用于长期演进(LTE)系统多播广播单频网传输方式的自适应资源分配机制,考虑多播业务的资源需求和信道情况决定每个子帧上传输的业务类型.在每个资源分配周期内,通过估计系统内多播业务所需的子帧比例,选定相应的信干噪比门限;通过门限判决并考虑多播业务所需资源分配情况,自适应地实现多播业务和单播业务间的子帧分配.仿真结果表明,所提机制在保证多播业务速率的同时,可以提高单播业务吞吐量,优化了系统无线资源的利用率。