HSDPA中支持实时业务的分组调度算法研究

分析研究了HSDPA中支持实时业务的调度算法M-LWDF和EXP,M-LWDF算法在吞吐量性能的提升是以牺牲用户公平性为代价的,为了降低分组数据包被丢弃的概率,提高系统调度性能,引入改进的M-LWDF算法,该算法通过提升信道条件差的用户的优先级来提高用户公平性,并从吞吐量和分组时延两方面进行仿真,MATLAB仿真结果表明,改进的M-LWDF算法提高了用户的公平性,但这种公平性是以降低吞吐量为代价的。     

HSDPA系统分组调度算法浅析

<正>HSDPA系统通过采用自适应编码调制(AMC)、混合自动重传请求(HARQ)和快速分组调度等一系列技术手段,使其理论峰值速率高达14.4 Mbps,后续阶段甚至可达50 Mbp以上。在HSDPA的这些关键技术中,分组调度的对象是小区内所有映射到HS-DSCH传输信道的用户,主要解决系统资源与用户之间的平衡问题。可以说,如果没有一种合理有效的调度算法,速率再高的网络也难以获得理想的实用价值。衡量调度算法优劣的指标主要为:空口吞吐量、用户公平性、平均     

基于速率的分组调度算法模型的研究

分组调度算法是为网络提供服务质量保证的一项重要措施。本文提出了一种具有良好通用性的分组调度算法模型,该模型为实现各种基于速率的调度算法提供基本框架,模块化的设计方式使得算法的实现简便易行。     

实时集中式调度算法在自动化码头的应用

码头自动化需要高效的算法来调度其自动化设备的运行。文章介绍了由ZPMC（振华重工集团）提出的低架桥自动化码头硬件模型,并为该模型提出了一种实时的集中式调度算法,并验证了该算法的可行性和有效性。     

DES分组密码算法设计理论研究初探

随着科学技术的不断进步,计算机和通信技术有力长足发展。用户迫切需要对信息进行安全存储,信息的安全性逐渐成为时代的主体。在这种背景下,现代密码学应运而生。其中,分组密码作为现代密码学的重要分支,在实际应用中发挥着重要作用。本文通过研究分析分组密码的设计原理及其整体结构,并详细阐述了S盒、P置换、轮函数的设计准则及其构造,以及密钥扩展算法的设计等,进而为用户的信息安全提供理论保证。     

蜂群算法在作业车间调度问题中的应用

运用一种新型的启发式算法—蜂群算法对作业车间调度问题进行求解,并通过经典的实例对该算法进行检验,结果表明,蜂群算法求解作业车间调度问题是有效的,同时发现蜂群算法在搜索过程中能自组织进行变换角色,具有很强的自组织、自适应以及鲁棒性强等特点。     

蜂群算法在作业车间调度问题中的应用

运用一种新型的启发式算法一蜂群算法对作业车间调度问题进行求解,并通过经典的实例对该算法进行检验,结果表明,蜂群算法求解作业车间调度问题是有效的,同时发现蜂群算法在搜索过程中能自组织进行变换角色,具有很强的自组织、自适应以及鲁棒性强等特点.     

制造业的车间调度问题优化算法比较研究

目前,制造业的竞争日益激烈,在企业的日常运作过程中,会经常遇到各种各样的复杂的调度问题,车间生产调度问题解决的好坏直接影响着企业的运作效率和最终的客户满意程度,最终影响着企业对市场的反应能力和竞争力。因此,调度问题已经成为运营管理领域的一大研究热点。大量的学者研究生产调度优化问题,采用了各种优化方法。文章综述了车间生产调度问题的各种优化方法,对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实状况的优化方法。     

免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

应急物流是处理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动？文章根据应急物流的特点,将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中,同时通过算例,证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性。     

一种改进的物流配送车辆调度启发式算法

针对物流配送中的车辆调度问题,提出了一种改进的启发式算法。该算法基于sweep算法和用于解决旅行商问题(TSP)的Cheapest Insertion算法,是一种二阶段算法。这种启发式算法首先使用sweep算法将所有顾客分派给运输车辆,然后对每辆车按照TSP的解决方法解决该车上的TSP问题。本算法比较有效的解决了有时间窗的车辆调度问题,可以用来构造某些业启发式算法的初始解。     

改进的自适应遗传算法在排课系统中的应用

在各院校的教务管理中,排课系统是非常重要的。本文首先论述了改进的自适应遗传算法,并通过研究排课问题中的影响因素、主要约束条件,阐述了基于改进的自适应遗传算法的排课系统的设计方案。     

需求量不确定条件下单台机生产调度问题

研究了需求量不确定条件下带有交货期窗约束单台机的生产调度问题,模糊需求用三角模糊数来表示,模糊交货期用半梯形模糊数来表示,建立了以满意度最大作为优化目标的模糊调度数学模型,并给出了基于遗传算法的优化方法,通过仿真试验验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的高校排课系统的研究与实现

遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。排课问题是一个NP完全问题,除了穷举法没有绝对的求解方法。高校排课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素。按照遗传算法思想,对初始课表进行优化,并用Delphi进行编程,试验结果表明,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

两机器越库调度问题的模拟退火算法

研究两机器越库流水作业调度问题,其目标函数是最小化加权完工时间。首先,对算法参数进行分析,并针对所研究问题的特点对参数选取进行试验分析;其次,基于参数选取的数值分析结果,给出求解该问题的模拟退火算法;最后,通过数值实验进一步表明该算法的有效性。     

遗传算法在拖轮调度中的应用

根据某港口的实际情况,分析拖轮工作的工作过程和特点,以拖轮编号作为编码形式,将遗传算法应用到拖轮调度系统中,实现优化调度,提高拖轮作业的效率。     

混合遗传算法求解一类多资源生产调度问题

研究了机器设备、工人人数和机器人三种资源受限制的多资源生产调度的问题,建立了数学模拟。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法对问题进行求解。通过仿真试验验证了该混合遗传算法求解此类多资源生产调度问题是可行的、有效的。