一种新的位置数据融合方法的研究

给出了一新的基于团队一致法的多传感器位置数据融合方法，该方法按传感器队中的每个成员的测量不确定性，构造团队期望效用函数（或密度），并基于该期望效用函数求得位置参数估计，其优点是可消除失效传感器和测量值为野值的传感器的影响，本文给出了仿真结果。     

能效优先的用户关联与功率控制协同优化机制

在异构蜂窝网络中,针对系统的能效,提出了一种基于效用函数最大化模型的用户关联与功率控制协同优化方案,该方案表示为非线性混合整数问题。为了求得该问题的最优解,设计了一种迭代算法,首先将原问题转换为带参数的多项式形式的问题,在外层循环利用Dinkelbach方法求得最佳的能效因子,然后在内层循环分别求得最佳的用户关联矩阵和传输功率。最终实验结果表明,用户关联与功率控制协同的优化方案在能效和负载平衡方面比固定功率条件下的用户关联策略的性能更优。     

一种基于案例的多准则排序方法

针对带有间接偏好信息的多准则决策问题, 首先利用加性效用函数理论提出一种排序方法, 该方法通过构建一个简单的优化模型, 得到与间接偏好信息相容的各评价值的效用; 然后, 利用线性插值方法计算出剩下方案各评价值的效用, 进而得到所有方案的综合效用及排序; 最后, 通过实例验证了该方法的有效性和可行性.

     

基于节点运动的机会网络路由算法

机会网络利用节点移动带来的接触机会传输数据,数据在节点运动过程中捎带转发,保证了节点独立性,但会给数据传输带来影响.以节点的运动特性为切入点,设计了基于运动的机会网络路由算法.综合考虑数据传输、数据内容以及应用需求等因素,设计了数据转发优先级评价模型,结合节点活动区间划分方案制定数据传输规则;设计了差异化副本传输策略,在数据传输效率和系统开销之间取得折衷;考虑了节点活动范围、中心度及能量水平,构建了运动自由度函数评估节点运动水平.在此基础上设计了效用函数,选择中继节点转发数据.仿真结果表明,该算法能够在满足传输要求的同时限制网络开销,提高分组投递率,降低传输时延.     

基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题。首先,在考虑设施覆盖范围衰退的情况下,利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为,并确定截流设施的需求量;然后,采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类,借助双层规划法,建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型;最后,采用改进的蚁群算法进行求解。通过分析对比实验结果,验证了模型的有效性和可行性。     

基于多属性判决的网络选择算法

异构网络中,针对如何根据不同业务的特性选择合适的判决参数并利用这些参数来选择最适合的网络以及通过网络负载均衡来减少切换次数和切换失败可能性等问题,提出了一种基于多属性判决的网络选择算法——TAU-MADM算法.考虑到网络客观属性和用户偏好,进行两次判决:第一次判决采用TOPSIS算法,仅考虑网络客观属性,当备选网络方案相当接近时进行第二次判决;第二次判决采用AHP算法计算权重,并采用ANP网络分析法消除属性之间的依赖性,之后构造效用函数,根据每个网络的效用函数值进行网络选择.仿真结果表明,该算法考虑了网络负载均衡,有效地降低了平均切换率和平均切换阻塞卒.     

一种新的实现效用函数最大最小公平性的分布式算法

计算机网络中的一个核心问题就是如何在竞争的流之间公平地分配带宽。由于网络是分布式的,因此又要求带宽分配算法可以是分布式的,这样就可以在路由器端和用户端配置,从而分别不停地调节速率以达到网络平衡和最优状态。不同的算法对应不同的公平性标准,其中应用最为广泛的就是最大最小公平性以及效用函数最大最小公平性。本文提出了一种新的方法来实现效用函数最大最小公平性,这种方法基于非线性优化中的向量优化方法和Kuhn-Tucker条件。利用这种方法可以把网络优化问题转化为一系列等价的条件,这些条件的最优解就是原问题的解。而求解这些条件可以运用经典的非线性优化的梯度投影算法,由此产生了一种分布式的用户链路算法并通过案例验证了其正确性及性能。     

P2P网络中抑制搭便车问题研究

概述搭便车问题,然后分析搭便车对P2P网络的影响。同时把搭便车的抑制机制分成了三种类型：基于货币的方法、基于互惠的方法、基于信誉的方法．并分别进行详细的介绍。提出一种基于聚类分析的搭便车抑制机制,能够对搭便车进行有效的押制。     

一个基于多属性协商的效用函数研究

传统的效用函数模型还不能满足多属性协商中反映协商属性间的关联关系的内在要求,束缚了自动协商的应用.本文阐述了自动协商的相关知识背景,分析了多属性协商的特征和协商属性的类型特征,对现有的多属性协商协议进行了讨论.通过对传统的效用函数的改进,提出了更加切合多属性关联作用的多属性效用函数的构建模型,从而更好的完成对多属性自动协商的效用函数构建工作,有利于对效用函数的拟和和应用研究.     

基于粒子群的CDMA功率和速率联合控制算法

提出了基于效用函数的CDMA网络下行链路的功率和速率联合控制最优化算法.在这类算法中,效用函数为非凸函数,经典的最优化理论很难解决这类问题.将粒子群优化方法应用于算法的非凸性设计,并通过仿真算例证明了该算法能有效解决非凸优化问题,且可保证系统的公平性.