【摘 要】
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现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度;然后,通过协作证据积累过程,生成多个协同簇。仿真结果表明,该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法,算法的收敛速度受系统内
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现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度;然后,通过协作证据积累过程,生成多个协同簇。仿真结果表明,该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法,算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小,收敛速度快,适用于实际系统。
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针对基本混合蛙跳算法的缺陷,提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制,平衡了算法搜索深度,并利用高斯变异算子代替随机更新操作,提高了算法搜索速度;在全局迭代中借鉴混沌优化策略思想,以概率形式对最优个体进行优化,避免了族群陷入局部最优,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解。最后用MATLAB对测试函数进行了仿真,仿真结果表明改进的混合蛙跳算法在
介绍了M-LWDF、EXP和CD-EDD三种经典的实时调度算法,并在此基础上提出一种基于信道状态的WiMAX系统的实时调度算法CBRTS(channel-based real-time scheduling)。该算法核心思想是在数据链路层中考察物理层信道的传输条件,从而进一步将有限的无线资源更加合理地分配给用户。仿真结果表明,提出的算法具有更高的吞吐量、更小的时延和丢包率,能满足实时业务的QoS要
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针对GN算法在发现重叠社区时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于网络图中连边相似度划分连边集的重叠社区发现算法EGN。算法依据网络图的连边集进行划分,每一条边被划分到某个特定的社区,而一个节点可以关联多条连边,因此节点可以被划分到不同的社区,从而发现重叠社区。EGN算法首先需要构造网络节点之间连边关系的边图;然后根据边图中节点的关系计算网络图中连边的相似度,在节点之间相似度的基础上
针对分子对接中生成评分网格需要花费很多的计算时间这一问题,提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)的评分网格生成并行算法。该算法把传统计算方法中三维计算空间中的一维通过在图形处理单元(GPU)上进行并行处理,使得总生成时间得到了降低,提高了评分网格的生成效率。实验结果表明,借助于GPU的浮点计算能力,提出的并行算法对比传统的计算方法可以显著缩短评分网格的生成时间,为评分网格的生成提供一种新的方式
针对传统的推荐算法过于强调推荐的精准度导致推荐列表的同质化现象突出的问题,提出了一种新的推荐列表选择算法DivEnhance。首先给出了推荐列表的多样性和效用值的定义;然后将其建模为一个带约束的整数规划问题来求解,通过一个参数的调整,可以实现多样性和精准度的灵活控制。实验结果表明,该算法可以在一定精准度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性。特别地,在推荐一些新颖性较高的内容上,该算法相对于传
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