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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 108 毫秒
1.
针对异构无线网络基于负载均衡的接入选择算法判决因素不够全面的问题,提出了一种基于多目标决策(Multi-objective decision making,MODM)的接入选择算法。该算法在满足多因素判决、动态适用性的基础上,采用五级标度法和信息熵法确定接入判决指标的主、客观权重,并通过最小二乘法对主、客观权重进行折中选择,判决过程兼顾了网络状态和用户偏好,提高了判决准确性和实用性。仿真结果表明:该算法相对于负载均衡算法,降低了分组业务阻塞率和丢包率,提高了用户满意度。  相似文献   

2.
针对传统网络选择算法无法满足服务质量的不足,提出了一种基于灰色关联分析的多网络接入算法.设计了多网络接入系统模型,确定了吞吐量、接入代价、接入损耗以及负载均衡等网络参数并构建了多网络接入的参数矩阵,结合权重向量,运用灰色关联分析算法确定最佳网络.对该算法进行了实验仿真,并与单网络及传统TOPSIS算法进行对比分析,其结果表明,该多网络接入算法可以明显提升网络性能,为用户提供满意的服务质量.  相似文献   

3.
针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.  相似文献   

4.
基于负载均衡的联合路由策略   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对目前IP over WDM网络中的路由算法在负载均衡方面存在的问题,提出了一种考虑负载
均衡的新型联合路由算法——负载均衡算法(LBA). 该算法在链路(包括逻辑链路和物理链
路)权值分配过程中考虑了节点负载的影响,并且在目标函数的选取中充分考虑了链路资源
的利用情况. 通过对节点负载分布的方差和业务阻塞率的仿真分析,验证了该算法在负载均
衡和网络资源优化利用及降低端到端时延等方面的优越性.  相似文献   

5.
针对异构无线分组网络进行多接入选择方法设计时,仅考虑已接入用户数及系统容量将存在缺陷的问题,提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,在多接入选择时考虑了分组业务QoS和链路自适应机制((链路层重传及自适应调制))因素,来正确估计分组业务在接入后平均消耗的资源量以及分组网络当前的负载情况。最后对算法性能进行了仿真评估,并与传统多接入选择方法进行了比较,结果表明提出的算法优于传统多接入选择算法,能在保证分组业务QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。  相似文献   

6.
提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-All船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献   

7.
为了实现全网负载均衡以减小网络拥塞,针对业务持续时间已知的特点,依据链路的剩余生存期和未来拥塞度设置链路权值,提出基于区分权重的持续时间已知的业务流疏导与选路算法(DWG-HTA).设计了DWG-HTA算法流程,提出IP/WDM网络中动态业务流疏导问题的整数线性规划ILP模型.仿真结果表明,DWG-HTA算法比典型选路算法最多降低网络阻塞率达24%,并验证了其负载均衡的有效性.针对小型网络拓扑和预先规划业务情况,给出了DWG-HTA算法与ILP模型的阻塞率对比和DWG-HTA算法的性能提升空间.  相似文献   

8.
在超密集网络环境中,各个接入点密集部署在热点区域,构成了复杂的异构网络,用户需要选择接入合适的网络以获得最好的性能。如何为用户选择最优的网络,使用户自身或网络性能达到最佳,称为网络接入选择问题。为了解决超密集网络中用户的接入选择问题,综合考虑网络状态、用户偏好以及业务类型,结合负载均衡策略,提出了一种基于改进深度Q网络(deep Q network, DQN)的超密集网络接入选择算法。首先,通过分析网络属性和用户业务的偏好对网络选择的影响,选择合适的网络参数作为接入选择算法的参数;其次,将网络接入选择问题利用马尔可夫决策过程建模,分别对模型中的状态、动作和奖励函数进行设计;最后,利用DQN求解选网模型,得到最优选网策略。此外,为了避免DQN过高估计Q值,对传统DQN的目标函数进行优化,并且在训练神经网络时,引入了优先经验回放机制以提升学习效率。仿真结果表明,所提算法能够解决传统DQN的高估问题,加快神经网络的收敛,有效减少用户的阻塞,并改善网络的吞吐能力。  相似文献   

9.
针对通信网络中的路由问题,提出了一种虚令牌动态路由算法,并用Hopfiedl神经网络实现该算法。该Hopfield神经网络,其神经元之间的连接强度固定不变,通信网络的物理逻路值和呼叫请求被反映到神经元的偏置电流中,地用硬件实现。同时,当通信网络中的业务量发生变化时,算法能够自动调整最短路径与负载均衡之间的关系,计算机仿真结果表明,该算法能接入更多的网络连接。  相似文献   

10.
为了保障综合能源系统的稳定运行,承载综合能源业务的通信网络需要具备高可靠、低风险等特征.依据综合能源业务的通道要求,提出了一种深度强化学习的算法,旨在对大规模综合能源业务在承载的电力通信网上寻找到整体最优的路径.该方法以整体时延和网络负载均衡度为目标,对网络拓扑进行训练,并保存模型,然后通过迭代学习获取最优的结果.仿真结果表明,该方法找到的路径既可以保证整体时延较短,又可以保证网络的整体负载均衡.同时,在网络规模很大、业务数量很多的情况下,深度强化学习算法可有效提高计算效率.  相似文献   

11.
根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.  相似文献   

12.
为了有效地实现网络虚拟环境的个性化信息推荐,提出一种针对网络三维虚拟环境的用户访问模式聚类算法,即基于多目标粒子群优化的模糊C-均值聚类算法(MOPSO-based FCM, MPF)。MPF算法结合了粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与模糊C 均值算法(fuzzy C-means, FCM)的优点,通过PSO的全局空间搜索避免了FCM算法对初始值、噪声数据敏感与容易陷入局部最优等。为了改善聚类效果,在PSO中设计一个基于双目标(最小化类内距离与最大化类间距离)的粒子适应度函数。最后用标准数据集与模拟数据集分别对MPF算法进行性能测试,实验结果表明:本算法在聚类精度方面表现良好。  相似文献   

13.
基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性.  相似文献   

14.
精确的电力负荷预测有利于保障电网运行的安全性、稳定性、高效性及经济性.为提高预测精度,采用了一种PSO改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络方法.分析了数据预处理对改善输入量的重要性,讨论了可以让学习率和平滑因子动态调节的改进T-S模糊神经网络算法,从而使PSO找到最优参数,然后结合历史负荷数据、相关影响因素进行预测,以表明改进的T-S模糊神经网络在短期电力负荷中具有更高的控制精度.  相似文献   

15.
粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对现有web服务组合中服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多
目标优化策略,用于解决web服务组合中基于服务质量(QoS)的服务选择全局最优化问题.
将web服务选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目
标粒子群算法的智能优化原理,通过同时优化多个QoS参数,最终产生一组满足约束条件的P
areto最优解. 实验结果证明了该算法的可行性和有效性.  相似文献   

16.
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献   

17.
电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.  相似文献   

18.
为提高永磁永磁同步电机伺服系统控制性能,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的永磁同步电机模糊控制的设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的ka、kb、ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果。仿真实验结果表明,优化后的模糊控制器的动、静态性能均优于常规PID控制,具有较高的鲁棒性和控制精度。  相似文献   

19.
通用多接入网络选择问题的建模和分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于通用多目标优化模型的多接入网络选择判决方法. 对接入选择相关的参数进行了系统的分析归类,通过建模将网络选择问题转化为典型的多目标优化问题. 借鉴遗传算法的群体排序思想,结合Hooke Jeeves直接搜索方法设计了优化的多目标决策算法. 仿真结果表明,参数的设置合理有效,在多目标优化问题建模基础上的网络接入选择方案可以在异构网络环境中得出准确合理的判决结果.  相似文献   

20.
应用神经网络粒子群算法的多用户检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。  相似文献   

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