【摘 要】
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基于鲁棒离散优化理论与方法，设计了一种对距离不确定性具有免疫力的功率控制方法．首先，介绍了鲁棒优化的相关知识；然后，建立了鲁棒最小生成树模型进行距离不确定情形下的功率控制
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,南阳理工学院数理学院
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基于鲁棒离散优化理论与方法，设计了一种对距离不确定性具有免疫力的功率控制方法．首先，介绍了鲁棒优化的相关知识；然后，建立了鲁棒最小生成树模型进行距离不确定情形下的功率控制，并设计了基于Prim算法的求解方法．计算机仿真研究了模型中调节参数对网络性能的影响，结果表明，鲁棒解在距离不确定时得到的目标值优于确定解，而在标称距离下与最优值相差不多．因此，随着不确定性的增加，鲁棒解仅以较小的最优性损失改善了最坏情形下网络的拓扑性能．
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