导读:本文包含了多维分配算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遗传算法,多维编码,资源分配,航天测控
多维分配算法论文文献综述
白剑,高惠荔,谷小松,杨慧影[1]（2017）在《航天测控资源统一分配的多维遗传算法》一文中研究指出对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的"一网多星"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。(本文来源于《飞行器测控学报》期刊2017年01期）
刘曦,张潇璐,张学杰[2]（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）
李磊[3]（2016）在《基于灰色关联的多维分配航迹算法研究》一文中研究指出航迹关联算法是多传感器信息融合系统的重要组成部分,也是实现航迹融合的基础.同一个平台纯方位多传感器组成的信息融合系统,因各类传感器输出的航迹信息只能显示不同时刻的方位信息,导致航迹相关判断难度增加.文中针对多传感器系统航迹管理算法只可解决两局部节点问题,提出多维分配灰色航迹关联算法,从这种算法的管理策略及描述入手,选择仿真实例获取各传感器航迹间管理结果,验证结果表明,这种算法的性能优越性高于传统算法,其正确率明显高于灰色航迹管理算法.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2016年14期）
吕瑾文[4]（2014）在《多维异质网络局部性交叉项补偿信道分配算法》一文中研究指出在多维异质网络中,由于承载不同的协议和网络,导致信道拥挤和分配不均衡。传统的多维异质网络信道分配算法采用基于信道切换的动态分配算法,在动态切换过程中易导致数据丢失和信道失衡。提出一种基于数据交叉项补偿机制的多维异质网络信道分配算法,进行多维异质网络信道协议分析与模型分析和求解,考虑用户间接收SINR的公平性,构建信道性能因子,引入一个局部性交叉项补偿信道切换中的失衡性实现算法改进。实验结果表明,改进算法使异质网络生命周期得到扩展,有利于数据的准确传输,避免在信道分配动态切换过程中导致的数据丢失和信道失衡,提高了分配效率和准确性,有效地保证了各用户接收SINR的公平性,信道分配性能上优越于传统算法,展示了较好的应用价值。(本文来源于《科技通报》期刊2014年12期）
张琦,赵林靖,李建东[5]（2014）在《基于QoS保障的密集WLAN多维资源分配算法》一文中研究指出针对密集无线局域网覆盖环境,以提升网络性能为目标,提出了一种多维无线资源分配方法。通过网络覆盖衡量参数、干扰衡量参数和QoS衡量参数联合评估网络性能,建立了网络性能与资源分配向量之间的优化目标函数,进而采用禁忌搜索的方法求解目标函数后得到最优多维资源分配向量,包括所用AP、信道和功率分配向量。仿真结果表明,所提算法提升了网络性能,更好地保证了用户QoS需求。(本文来源于《通信学报》期刊2014年03期）
李选晓[6]（2014）在《多维离散资源分配问题的算法研究》一文中研究指出多维资源分配问题就是将多种资源分配给多个部门,使之产生最大的效益。然而现实问题中的变量大多是离散变量而不是连续变量,于是不能直接利用求解连续问题的方法进行计算。同时,多维离散资源分配问题也是生产、生活过程中经常遇到的问题,多维离散资源分配问题也是管理科学中的一个重要问题,如何更好地对多维离散资源进行分配,直接影响各部门的生产效益,因此多维离散资源分配问题的算法研究具有重要的理论价值和实际意义。在本文中,我们建立多维离散资源分配问题的约束优化模型,并在引进0-1变量的情况下,将多维离散资源分配问题的优化模型转化为特殊的0-1规划模型,因此只要能快速有效的求出0-1规划问题的解,就能解决多维离散资源分配问题。本文将首先采用翻牌算法对0-1规划模型进行求解,翻牌算法针对小规模问题的求解效果比较好,但是在求解大规模问题时计算速度较慢,而粒子群算法能够快速有效对解决大规模问题,但是容易陷入局部最优解,或者出现“早熟”,算例表明,本文所采用的新算法可以较快的求解大规模0-1规划问题。(本文来源于《华北电力大学》期刊2014-03-01）
王治莹,李春发[7]（2013）在《人力资源多维分配问题的混合算法》一文中研究指出针对已有多维分配问题求解算法复杂、耗时长及精度低等问题,本文将二部图中寻求最优匹配的方法进行推广,运用试分配、饱和路调整和增广路调整对多维分配问题的最优解进行搜索,提出了求解人力资源多维分配问题的最小零面优先分配混合算法和随机试分配混合算法,对算法的有效性进行了理论证明,并分析了算法的时间和空间复杂度;同时通过这两种混合算法对初始零元素数不同的代价矩阵求解时间的计算,以及与Lagrangian松弛算法和剪枝法的耗时、精度的对比,分别得到了两种混合算法的适用性和高效性,最后通过算例验证了算法的有效性。(本文来源于《运筹与管理》期刊2013年04期）
林毅,何广强,曾贵华[8]（2013）在《LDPC码在量子密钥分配多维协商算法中的应用》一文中研究指出密钥协商是量子密钥分配(QKD)的重要环节,影响着QKD的密钥率和安全距离。作为一种低信噪比时较为高效的密钥协商方案,多维协商算法被很好地应用在高斯调制连续变量QKD中,延长了通信距离。本文研究了二进制LDPC码在多维协商算法中的应用方案,进而扩展到多进制LDPC码。仿真表明,相比二进制LDPC码,利用多进制LDPC码能够使多维协商性能获得明显增益。(本文来源于《量子光学学报》期刊2013年02期）
张琦[9]（2013）在《密集无线局域网中的智能多维资源分配算法研究》一文中研究指出本文主要研究了密集无线局域网中的资源分配问题。首先，简单介绍了无线局域网的基本理论和无线资源管理的基本概念，接着总结了无线局域网中资源分配算法的研究现状，详细介绍了无线局域网中的AP站点规划、信道分配和功率分配研究中所考虑的因素和使用的模型。在这些研究的基础上，本文提出了一种基于QoS保障的多维资源分配算法，综合考虑了网络覆盖、网络干扰和用户QoS满意度叁个维度的网络性能，与现有方法相比，通过联合分配网络使用的AP，AP的信道和功率，进一步提高了网络的性能，此外，算法通过采用禁忌搜索的方法，降低了联合分配过程中的复杂度，仿真表明新算法提高了网络的吞吐量和能效。接着，本文介绍了认知无线网络和贝叶斯网络的基础知识，在认知无线网络的基础上，提出了一种贪婪认知资源分配算法，算法通过贝叶斯网络实现了学习和决策功能，使得网络的资源分配能够智能的识别网络所处环境的变化，并根据网络环境的变化调整网络的资源分配，通过无线局域网中的仿真，证明算法可以在不同的环境下保证网络的性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-03-01）
汤军,孙伟[10]（2011）在《弹道目标跟踪的自适应多维分配相关算法》一文中研究指出研究了弹道目标防御雷达的多目标跟踪数据关联方法,提出了一种弹道目标跟踪的自适应多维分配相关算法.在对多传感器探测覆盖区域进行分区处理的基础上,进行多目标跟踪模式的判断,根据跟踪模式选取不同维数的多维分配相关算法进行相关处理,分析了多维分配算法存在的问题,给出了算法实现的伪代码.仿真实验结果表明,利用该算法能够很好地跟踪弹道目标.(本文来源于《弹道学报》期刊2011年02期）
多维分配算法论文开题报告
（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：
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。
（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。
多维分配算法论文参考文献
[1].白剑,高惠荔,谷小松,杨慧影.航天测控资源统一分配的多维遗传算法[J].飞行器测控学报.2017
[2].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
[3].李磊.基于灰色关联的多维分配航迹算法研究[J].赤峰学院学报(自然科学版).2016
[4].吕瑾文.多维异质网络局部性交叉项补偿信道分配算法[J].科技通报.2014
[5].张琦,赵林靖,李建东.基于QoS保障的密集WLAN多维资源分配算法[J].通信学报.2014
[6].李选晓.多维离散资源分配问题的算法研究[D].华北电力大学.2014
[7].王治莹,李春发.人力资源多维分配问题的混合算法[J].运筹与管理.2013
[8].林毅,何广强,曾贵华.LDPC码在量子密钥分配多维协商算法中的应用[J].量子光学学报.2013
[9].张琦.密集无线局域网中的智能多维资源分配算法研究[D].西安电子科技大学.2013
[10].汤军,孙伟.弹道目标跟踪的自适应多维分配相关算法[J].弹道学报.2011