多维分配论文_贺颖

导读:本文包含了多维分配论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:多维,分配,资源,公平,缓存,无线网络,算法。

多维分配论文文献综述

贺颖[1](2018)在《基于深度强化学习的无线网络多维资源分配技术研究》一文中研究指出随着无线网络中用户对高速率、低时延、高可靠性业务需求的不断增长,通信、缓存和计算融合的无线网络成为未来网络发展的一种趋势,面对复杂的网络架构和多维度的网络资源,网络控制、用户调度、资源分配等成为通信、缓存和计算融合无线网络的技术难点。将人工智能中的机器学习嵌入到无线网络中,辅助网络的管理与控制,成为无线网络近来的研究热点。本论文应用机器学习中的深度强化学习方法,对通信、缓存和计算融合的无线网络优化与资源分配技术进行了深入研究,主要完成了如下创新性工作:(1)考虑了较为实际的时变信道,并将时变干扰对齐信道建模为一阶马尔可夫信道模型;针对融合缓存资源的机会干扰对齐网络,提出了一种基于深度强化学习的资源分配方案;该方案给出了信道状态信息理想和非理想条件下网络总速率的数学表达式,并以最大化网络总速率为目标,将资源分配的优化问题建模为强化学习过程,采用深度Q学习算法,得出最优资源分配策略。对提出的方案在不同信噪比、不同状态转移概率、不同回程链路总容量和信道状态信息非理想情况下的性能,进行了数值仿真分析。仿真结果表明,提出的方案适用于复杂的、时变的无线通信场景,能有效降低回程链路业务量,使更多用户接入到机会干扰对齐网络中,从而提高网络的总速率和能量效率。(2)设计了一种软件定义的虚拟化车联网框架,该框架集成了通信、缓存和MEC技术;针对通信、缓存和计算融合的未来车联网,提出了一种基于深度强化学习的多维资源联合分配方案;该方案将通信、缓存和计算资源的动态变化过程建模为马尔可夫链,并以最大化虚拟网络运营商总效用为目标,将联合资源分配问题建模为强化学习过程,采用深度Q学习算法得出最优解,无需假设目标函数或降低复杂度处理,即可直接解决大状态空间下的资源分配问题。数值仿真验证了提出的方案能以较快的速度收敛、可提高虚拟网络运营商的总效用,并具有一定的抗噪声扰动能力。(3)针对未来移动社交网络,提出了一种基于社交信任模型和深度强化学习的多维资源联合分配方案;该社交信任模型利用不确定性原理,得出D2D通信用户的社交信任值,包括利用贝叶斯推理从直接观察中得出的信任值和利用Dempster-Shafer证据理论从间接观察中得出的信任值;数值仿真分析了缓存内容的数量和大小对回程链路使用量的影响。结果表明提出的方案能有效地追踪D2D用户信任值的变化,降低恶意用户对网络总效用的影响。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-12-10)

黄辰,王时绘,张龑[2](2018)在《基于网络编码多维特征权重的无线Mesh网络接入时间分配机制》一文中研究指出本文分析影响系统接入时间分配决策的多种因素,提出基于网络编码多维终端特征权重模型的系统接入时间分配机制FDMW.FDMW构建终端编码集合信道多维特征权重模型,自适应调整系统接入时间分配决策.理论和仿真证明,FDMW能够动态优化接入时间,有效提升系统整体传输效率.(本文来源于《电子学报》期刊2018年09期)

刘曦[3](2018)在《云计算环境中基于诚实机制的多维资源分配研究》一文中研究指出多维资源分配问题是云计算环境中亟待解决的关键问题之一。目前,在云计算多维资源分配问题中,仍存在着诸如定价困难,用户不诚实,以及实际分配环境考虑不充分等问题。因此,本文基于组合拍卖技术,从虚拟机部署、弹性需求、时间约束、服务质量、动态匹配等方面设计诚实机制,主要内容如下:(1)针对虚拟机映射问题,本文提出一种多部署模型,该模型允许同一用户的虚拟机实例被映射到不同的物理机上。同时,本文提出一种基于异构资源碎片优化的近似诚实机制,近似比是(Nc_(max)/k_(min))~(1/2),其N中是用户数,c_(max)是物理机上的最大资源量,k_(min)是用户的最小需求资源量。实验表明,多部署模型相比单部署模型能有效利用碎片化资源以提高社会福利。(2)针对用户多需求问题,本文提出一种基于弹性需求的分配模型和基于对偶的近似诚实机制,近似比是O(R~(1/(c_(min)-1)),其中c_(min)是物理机上的最小资源量。实验表明,该机制能有效满足用户需求的同时提高收益。(3)针对时间约束属性,本文提出一种基于时间约束的分配模型和基于时间优化的贪心机制,并且证明其满足诚实属性。实验表明,本文提出的机制在任务满足时间约束的情况下,尽可能服务更多的用户。(4)针对服务质量约束属性,本文提出一种基于服务质量的分配模型和基于服务质量优化的贪心诚实机制。实验表明,本文提出的机制在保证服务质量约束的前提下,使需求与供给更加匹配。(5)针对底层资源需求问题,本文提出一种基于虚拟机动态匹配的分配模型和基于最小资源占用的近似诚实机制,近似比是min(N,c_(max)/k_(min)(N(R+2))~(1/2),其中是资源类型数。实验结果表明,本文提出的机制能高效地根据底层资源分配虚拟机实例,从而提高社会福利。(6)针对平衡解的精度和运行时间的问题,本文提出了一种基于单调分支定界技术的近似诚实机制。实验表明,本文提出的机制能得到任意精度的解。(本文来源于《云南大学》期刊2018-06-01)

李子华,周兴国[4](2018)在《高考招生名额分配正义:多维价值平衡的困境与出路》一文中研究指出一项旨在通过招生名额调控来推进高等教育公平的政策,引发出社会公众对高考招生公平的呼吁,表明政策本身面临的正义困境。针对现有的高考招生名额分配之弊端,研究者们提出了诸多替代性的方案,然而这些方案各有局限,也会在不同程度上引发同样的问题。各种替代性的分配方案只是单纯从存量资源和教育公平正义的角度出发,而没有意识到公平正义与高等教育发展、社会和谐稳定、人才选拔等总是紧密地联系在一起的。基于多维价值平衡,一种较为恰当的选择是,立足于高等教育发展而产生的增量资源,通过增量招生名额向薄弱省份和地区倾斜分配,在高等教育发展的历史进程中解决历史遗留问题。(本文来源于《中国高教研究》期刊2018年05期)

刘亚楠[5](2018)在《异构网络中基于多维资源分配的干扰管理方法》一文中研究指出随着智能终端设备的普及,用户对数据流量的需求迅速增长,为了提高系统吞吐量和频谱利用率,运营商构建了两层异构无线网络,即在宏站覆盖范围下的热点区域部署了多个小站。但是,小站的引入同时也带来了严重的跨层干扰。上下行链路的不对称性导致宏用户只能获取到部分信道状态信息,不利于干扰的协调。在企业办公区、住宅区等用户密集场景下,还存在频谱资源紧缺和部分用户信道强相关性的问题,干扰管理的难度进一步增加。因此,在部分信道状态信息下,实现异构无线网络上行链路用户密集场景的干扰管理,是一个非常值得研究的问题。本文针对局部用户密集带来的问题以及各个维度干扰管理算法的优势和不足,提出了一种基于多维度资源分配的干扰管理算法。基站间协作对空域资源、频域资源以及关联基站的分配进行联合优化,从多个维度实现对跨层干扰的协调。首先,本文以最大化系统总吞吐量为目标函数对干扰管理问题进行数学建模,并采用次优解的方法从空频联合资源分配和关联控制两个方面分别对目标问题进行求解;其次,在固定的判决门限下,基站根据信道相关性对异构无线网络中的用户进行分组和资源分配。若用户组中包含对小站造成强干扰的宏用户,则宏基站优先对其分配与小站用户正交的频谱资源,从频域避免跨层干扰;当与小站正交的频域资源受限时,基站间协作对用户分组,进一步利用空域资源消除跨层干扰。然后,当资源分配不能使用户满足最低吞吐量要求时,基站根据不满足需求的用户与其他基站用户间的信道正交性以及将用户接入该基站给系统带来的吞吐量增益大小,更改该类用户的关联基站,充分利用其他基站空闲的空域资源,提高系统总吞吐量。最后,将本文算法与现有算法进行仿真对比,结果表明本文算法能有效减少跨层干扰,提高系统吞吐量。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-05-01)

张潇璐[6](2017)在《数据密集型计算环境下的多维资源分配与调度问题研究》一文中研究指出数据密集型计算的出现推动了海量数据的有效处理,促进了数据密集型应用的快速发展。日益增多的数据密集型应用对多维资源分配与调度技术提出了更高要求,主要表现在针对不同数据密集型应用情形的多维资源公平分配、综合能耗与性能优化以及实现服务供应商经济收益最大化的多维资源调度等。论文基于Mapreduce并行编程模型,在分析其资源分配的公平性及任务并发执行过程基础上,对数据密集型计算环境下的多维资源公平性分配和任务执行过程中资源调度优化问题进行研究,研究内容主要包括以下四个方面:(1)针对单机计算环境下基于任务可划分的多维资源公平分配,论文分别提出叁种面向不同数据密集型应用情形的多维资源公平分配策略。1)基于字典序最大最小公平的多维资源静态分配策略,构建了一个通用p范数的字典序最大最小公平分配模型,采用一个基于二分法思想的启发式算法在多项式时间内找到一个近似最优公平分配方案,解决了静态情形下用户不同共享资源量和用户有限任务数量约束下的多维资源公平分配问题;2)基于共享资源量的多维资源动态公平分配策略,建立了一个基于共享资源量的占优资源动态公平分配模型,提出一种基于二分法思想的动态分配算法在多项式时间内找到一个近似最优公平分配方案,解决了动态情形下由用户共享资源量差异性带来的多维资源公平分配问题;3)基于任务数量的多维资源动态公平分配策略,建立了一个基于任务数量的占优资源动态公平分配模型,通过一个基于二分法思想的动态分配算法在多项式时间内找到一个近似最优公平分配方案,解决了动态情形下用户有限任务数量约束下的多维资源公平分配问题,以上叁种策略均被证明满足公平分配属性。实验结果表明,叁种策略能有效保证多维资源分配的公平性与效率性。(2)针对多机计算环境下基于任务不可划分的多维资源公平分配,论文提出了一种基于离散内点搜索的多维资源公平分配策略。该策略建立一个多机计算环境下全局占优资源公平分配模型,采用离散内点搜索算法得到一个近似最优整数分配方案,并设计修复算子保证分配方案的可行性,解决了任务不可划分约束下多维资源公平分配问题。实验结果表明,基于离散内点搜索的多维资源公平分配策略较其他分配策略在全局占优资源分配份额和资源利用率方面效果较好,且算法运行效率较高。(3)针对Mapreduce资源调度过程中能耗与性能双目标优化问题,构建了一个基于任务类型和资源槽类型的能耗与时间跨度最小化资源调度模型,提出二阶段启发式算法和改进的NSGA-Ⅱ算法。二阶段启发式算法中第一阶段得到每个资源槽类型上可执行的任务数量,第二阶段实现所有任务到具体资源槽的映射。然后将二阶段启发式算法得到的可行整数解作为部分初始解,采用改进的NSGA-Ⅱ算法得到一组近似Pareto最优解集,解决了资源调度过程中多目标优化问题。实验结果表明,所提出的算法能够快速得到一组权衡能耗和时间跨度的近似Pareto最优调度方案。(4)针对Mapreduce作业执行收益优化问题,论文首先考虑单个Mapreduce作业处理,建立基于单作业单位时间收益最大化资源调度模型,并提出一个二部图b匹配舍入算法。该算法将非线性整数规划模型转变为线性规划模型,并利用线性规划得到的最优解构造二部图,通过采用二部图b匹配舍入算法最终得到一个近似最优整数调度方案;考虑多个Mapreduce作业处理,建立多作业单位时间收益函数,并分别提出离线调度算法和在线调度算法实现单位时间收益最大化目标。离线调度算法采用基于能耗优化的资源调度算法和基于时间跨度优化的作业调度算法优化单个作业资源调度方案和作业调度方案。在线调度算法采用基于能耗优化方法优化单个作业资源调度方案,并根据作业到达时间顺序调度作业。实验结果表明,针对单个作业的二部图b匹配舍入算法和针对多个作业的离线和在线调度算法相比其他算法能够明显提高服务供应商单位时间收益。(本文来源于《云南大学》期刊2017-09-01)

丁琳[7](2017)在《多维收入视角下的收入分配影响因素研究》一文中研究指出本文基于多维收入的视角,通过建立宏观层面的城乡居民收入结构关于GDP结构、就业结构、人口结构、城市化水平以及财政支出等因素的递阶偏最小二乘回归模型,探讨各因素对于居民收入结构的系统性影响作用,为发现居民收入增长的新路径,合理制定收入分配政策,提高居民收入水平提供参考性建议。居民可支配收入包括工资性收入、经营性收入、财产性收入和转移性收入等分项收入。显然,居民的收入结构数据是成分数据,存在“定和”约束,并且本文选取的收入结构影响因素中包含多个此类的成分数据。基于这两个原因,又考虑到我国长久以来存在的二元经济结构,本文运用成分数据的递阶偏最小二乘回归方法,在成分数据协方差结构之上,分别建立城镇居民和农村居民收入结构的递阶偏最小二乘回归模型,从整体结构角度分析各自变量对于居民收入结构的系统性影响作用。根据本文模型的运行结果,成分数据自变量GDP结构、就业结构、人口结构对于收入结构的影响存在城乡差别和分项收入的差别,这种差别可能会抵消为提高居民某项分项收入或者总收入而实行的收入分配政策的效果,因此在制定收入分配政策或者考虑政策影响作用时需慎重选择,优先解决主要矛盾,避免顾此失彼,本文的模型结果对于政策的制定和评价具有参考价值。居民分项收入的水平决定了居民总收入的水平,分项收入的结构决定了居民总收入增长的路径,因此从多维角度研究居民的收入结构对于从全新角度增加居民收入,维持居民收入的可持续增长,缩小居民收入差距,维护社会稳定,实现我国共同富裕的最终目标具有重要意义。(本文来源于《首都经济贸易大学》期刊2017-05-01)

黄博闻[8](2017)在《无线供电网络的多维资源优化分配研究》一文中研究指出有限的设备电池寿命这一问题一直制约着现代无线通信技术的发展。而射频无线能量传输技术(RF-enabled WET)的出现为该问题的解决提供了一种可行的途径,而后依托于此技术出现了一种称为无线供能的通信网络(Wireless Powered Communication Network,WPCN)的通信架构。在此架构中无线设备使用收获的能量来传输信息。然而,大多数研究者并没有在WPCN通信系统的系统稳定方面做更多的理论研究。因此,本文提出了一种基于WPCN的双队列模型,通过优化算法动态调整双队列稳定,并在队列稳定的前提下实现WPCN系统优化。在无线供能通信网络架构提出之后,为了能使整个通信系统有序可持续的运行,新一代的通信协议应运而生。其中运用最为广泛的协议是先充能再传输信息协议(Harvest Then Transmit Protocol,HTT Protocol)。本文在充分了解国内外关于通信协议的有关研究现状的基础上,通过结合本文提出的改进HTT协议来优化各个资源分配的管理方式,使得系统的运转效率、运行寿命、传输能力、吞吐量等得到有效提升,主要的研究工作如下所示:1)基于HTT协议以及TDMA方式的通信系统效用优化。在原有HTT协议的基础上提出了一种新的协调各个无线设备之间无线通信的协议,通过将HTT与时分多址技术结合(Time Division Multiple Access,TDMA),从而避免了各个无线通信设备之间的信号干扰,提高了通信质量与保密性,增大了系统容量,并将该协议应用到基于WPCN的双队列模型上。研究长时间平均下的系统效用最大化问题,结合李亚普诺夫优化技术实现了传感节点的时间片分配、源速率控制、能量消耗叁种资源的合理控制分配及系统的分布式优化,使得系统效用函数最优化,并保证了系统队列稳定。2)基于HTT协议的多用户信息同传的通信系统效用优化。为了缩短每个无线通信设备与信息接收设备之间的交互时间,提升整个通信系统的信息处理速度,采用了在HTT的UL过程中多设备信息同传的方式,但同时也带来了信息干扰的问题。由于干扰的存在,使得问题转变成为了一个非凸问题,本文采用一阶泰勒级数松弛和连续凸近似的方法进行问题转化,很好的解决了该非凸问题,并结合李亚普诺夫优化技术,提出了DAL(Double Approximation with Lyapunov optimization Algorithm)算法,较好的解决了该问题,实现了传感节点的时间片分配、源速率控制、能量消耗叁种资源的合理控制分配,使得系统效用函数最优化。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2017-03-12)

王宁[9](2017)在《医疗服务多维价值分析与医疗资源分配研究》一文中研究指出无论在发达国家还是在发展中国家,医疗卫生服务都是政府和民众热切关注的重要社会问题,它直接关系到人类健康的发展。过去的二十年里,随着科技创新、医疗技术的进步和中国经济的跨越式发展,我国医疗卫生事业取得了辉煌的成就,居民的基本医疗保障水平不断提高,疾病的预防和治疗能力逐步增强,人民群众整体健康水平改善明显。从世界范围内来看,我国医疗卫生系统已经能够为民众提供较好的医疗服务,但是仍然存在一些棘手问题亟待解决。医疗行业过渡市场化导致公立医院公益性缺失严重,医疗资源配置不合理导致叁级医院患者扎堆现象加剧,全民“看病难、看病贵”的民生问题未得到有效抑制,加上环境污染、食品安全、人口增长和老龄化的多重挑战,中国的医疗改革之路困难重重。之所以会出现这样的问题,主要原因是医疗卫生改革缺乏系统的思考和以价值为导向的评估思想。本文从价值的角度分析医疗服务系统,为医疗改革提供新的视角和方向。首先,在传统价值链和服务价值链的基础之上构建医疗服务价值链模型,识别了医疗价值链的活动参与主体和价值创造的具体活动,从系统的角度定性分析了医疗服务的价值内涵和价值取向。然后,对医疗服务价值做了定量化分析描述。通过专家访谈和文献研究的方法,从生命健康效益、经济效益、公益效应和资源消耗四个维度构建医疗服务多维价值评价指标体系,该指标体系考虑到了实际操作性,筛选的都是能够量化的指标,通过效用概念解决指标量纲不统一的问题。从政府、医院和病人等不同角度出发建立价值评价模型,并通过案例分析说明了评价模型的可行性。最后,为了对医疗资源进行合理配置,基于健康效用,以最大化社会福利为目标,建立权衡功利性和公平性的混合整数规划模型。当病人之间得到的健康效用差异不大时,采用公平主义标准,但是当这个差异非常大的时候,就采用功利主义标准。通过简单的案例分析,将该模型应用到分级诊疗的医疗资源分配决策中,计算结果显示,对于治疗危重疾病时应采用公平主义标准,将资源分配到高级别的医院;对于治疗常见轻微疾病时应采用功利主义标准,将资源分配到低级别的医院。总之,本研究是以价值为核心来构建医疗服务的评价模型,与传统的纯粹以经济效益或医疗服务质量为目标的评价体系相比,该模型权衡了医院、病人和政府多方利益,体现了公立医院的基本使命和公益性质,有利于改变公立医院以经济为中心的运营方式。而基于健康效用的混合整数规划模型同时考虑了医疗资源分配的功利性和公平性,对卫生政策的制定具有非常积极的理论指导意义。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-02-01)

刘曦,张潇璐,张学杰[10](2016)在《异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配》一文中研究指出资源分配策略的研究一直是云计算领域研究的热点和难点,针对异构云计算环境下多维资源的公平分配问题,结合基因算法(GA)和差分进化算法(DE),分别给出了两种兼顾分配公平性和效率的资源分配策略,改进了解矩阵表达式使异构云系统中的主资源公平分配(DRFH)模型转化成为整数线性规划(ILP)模型,并提出了基于最大任务数匹配值(MTM)的初始解产生机制和使不可行解转化为可行解的修正操作,以此提高算法的收敛速度,使其能够快速有效地得到最优分配方案。实验结果表明,基于GA和DE算法的多维资源公平分配策略可以得到近似最优解,在最大化最小主资源份额目标值和资源利用率方面明显优于Best-Fit DRFH和Distributed-DRFH,而且针对不同任务类型的资源需求,具有较强的自适应能力。(本文来源于《计算机应用》期刊2016年08期)

多维分配论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

本文分析影响系统接入时间分配决策的多种因素,提出基于网络编码多维终端特征权重模型的系统接入时间分配机制FDMW.FDMW构建终端编码集合信道多维特征权重模型,自适应调整系统接入时间分配决策.理论和仿真证明,FDMW能够动态优化接入时间,有效提升系统整体传输效率.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

多维分配论文参考文献

[1].贺颖.基于深度强化学习的无线网络多维资源分配技术研究[D].大连理工大学.2018

[2].黄辰,王时绘,张龑.基于网络编码多维特征权重的无线Mesh网络接入时间分配机制[J].电子学报.2018

[3].刘曦.云计算环境中基于诚实机制的多维资源分配研究[D].云南大学.2018

[4].李子华,周兴国.高考招生名额分配正义:多维价值平衡的困境与出路[J].中国高教研究.2018

[5].刘亚楠.异构网络中基于多维资源分配的干扰管理方法[D].西安电子科技大学.2018

[6].张潇璐.数据密集型计算环境下的多维资源分配与调度问题研究[D].云南大学.2017

[7].丁琳.多维收入视角下的收入分配影响因素研究[D].首都经济贸易大学.2017

[8].黄博闻.无线供电网络的多维资源优化分配研究[D].浙江理工大学.2017

[9].王宁.医疗服务多维价值分析与医疗资源分配研究[D].上海交通大学.2017

[10].刘曦,张潇璐,张学杰.异构云系统中基于智能优化算法的多维资源公平分配[J].计算机应用.2016

论文知识图

多维分配算法的关联航迹给出了多维分配算法对交叉/规避目...1 公共区域中 60 批目标航迹图 图 2 公...效果比较图弹道目标多弹头目标跟踪效果图传感器位置示意图

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多维分配论文_贺颖
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