一、二分单纯形算法中子规划问题的进一步研究（论文文献综述）
王盟[1]（2021）在《高可用的网络功能虚拟化资源分配机制研究》文中研究指明随着互联网的发展,网络作为通信基础承载着越来越多的应用和服务,这给传统网络带来了新的要求和挑战。因此多种网络中间件被添加到网络中,这使得传统网络变得复杂且僵化。网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）作为一项新兴技术,通过软件的形式将网络功能部署在底层网络来代替网络中间件。NFV将网络功能和硬件设备解耦合,极大地提升了网络的灵活性。在NFV中,虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）以服务功能链（Service Function Chain,SFC）的形式提供服务。在各种各样的需求下,如何将VNF和SFC放置在底层网络,即资源分配问题,受到了学术界和工业界越来越多的关注。此外,可用性作为服务质量（Qualityof Service,QoS）中的一个重要指标,在NFV资源分配问题中也广受关注。与传统IT应用程序只需要两个9到三个9（即99%和99.9%）可用性相比,电信网络服务通常需要五个9甚至六个9。因此,如何有效提升服务可用性是一个重要且迫切需要解决的问题。近年来,NFV资源分配问题已经受到了广泛的关注并且已经有了很多优秀成果。但是还存在一些问题,如数据中心网络中可用性保障（包括VNF可用性保障和并行SFC可用性保障）、移动边缘计算场景下VNF可用性保障和SFC放置、网络切片中资源建模（如资源约束和可用性要求描述）以及资源分配问题等。因此,本文针对高可用的NFV资源分配机制进行了研究,贡献如下:·提出了数据中心网络中联合可用性保障和资源优化的VNF放置方法。该方法定义了一种同时考虑物理设备故障和VNF故障的可用性模型;提出了一种新的联合备份模型,可以将两种现有的备份方式结合起来;设计了一种基于亲和性的算法来放置VNF。该解决方案在保障可用性的前提下可以有效减少底层网络中物理链路和物理节点的资源消耗。·提出了数据中心网络中保障可用性的并行SFC放置方法。该方法提出了多流备份模型来保障并行SFC的可用性;此外,基于两种现有的NFV运行模型,提出了三种放置策略和一种混合放置算法来减少物理链路消耗。该解决方案可以有效降低传输时延,保障可用性并减少物理链路资源使用。·提出了移动边缘计算中保障可用性的高效SFC放置方法。该方法将移动边缘计算中的SFC放置问题转化为加权图匹配问题,包括图匹配和SFC映射两个子问题;提出了基于线性规划的图匹配算法和基于匈牙利的放置算法来解决上述两个子问题;此外在放置算法中采用了可用性矩阵来保障SFC可用性。该解决方案可以高效地运行在移动边缘计算环境中,可以保障SFC可用性并提升物理链路和物理节点的资源利用率。·提出了保障可用性的云边协同网络切片资源建模和分配方法。云边协同网络切片定义了一系列描述符来描述网络切片的资源约束和性能要求（如放置约束和可用性要求）;提出了基于粒子群优化的放置算法来解决云边协同网络切片中跨域（云和边缘）资源分配问题。该解决方案使用描述符对资源进行了抽象和建模以简化服务描述,资源分配中的放置算法可以解析描述符并减少资源消耗。
唐欢[2]（2021）在《移动边缘网络中基于网络流模型的虚拟服务迁移算法》文中认为移动边缘计算的兴起使云计算资源得到了更充分的利用,但现有的许多应用具有时空敏感的特点,传统的资源调度方法已经无法满足应用的需求。随着服务迁移技术的发展,这一问题得到了一定的解决。然而,现有的服务迁移算法在伸缩性、均衡性、及时性等方面存在一定的不足,对于大规模网络和突发的情况无法及时有效的处理。为此,本文提出了一种基于最小费用最大流算法的服务迁移框架ILB-MCMF。首先,本文将服务迁移问题转化成了最小费用最大流问题,并给予了证明。ILBMCMF迁移框架能够根据相应的网络状况构建最小费用最大流模型,但是考虑到每一个边缘结点的负载量对于服务质量的影响,需要对边缘结点的负载量与用户的访问成本进行权衡。进而,本文对所建立的最小费用最大流模型进行了改善,改善后的模型有效解决了多个服务扎堆放置于某个边缘结点上的问题,使得服务的放置更加均衡并且不会增加过多的访问成本,从而降低了因为资源竞争而带来一些列问题的可能性。最后,针对网络规模的增大以及边缘网络中一些突发或者高频动态变化的情况,本文对主要的最小费用最大流算法进行了分析与测试,并基于最小费用流算法的最优性条件提出了改良的增量式最小费用最大流算法,解决了部分情况下求解时间过高的问题。同时,本文采用了增量式最小费用最大流算法与CostScaling算法协同工作的方式对服务的动态放置与迁移方案进行求解,大大降低了算法的运行时间,提高了服务迁移的及时性。实验表明,与已有结果相比,本文提出的算法不仅降低了服务延时,同时实现了边缘结点的负载均衡,并具有较高的自适应能力。
黄小利[3]（2021）在《两类非凸规划问题的分支定界算法研究》文中认为分支定界算法作为一种典型的确定性全局优化方法,通常能够对一些非凸规划问题进行全局寻优.针对二次约束二次规划和分式规划这两类非凸问题,本文提出了相应的分支定界算法.具体工作介绍如下:针对二次约束二次规划,提出了两种分支定界算法.第一种参数化线性松弛分支定界算法通过引入参数,且参数固定为0或1,在有界闭区间上对双线性函数进行重构,并利用重构函数的解析性质,得到基于参数的线性松弛技术.算法中的分支操作使用了超矩形标准二分法.第二种自适应线性松弛分支定界算法也引入了参数,且参数具有自适应性,通过在有界闭区间上对双线性函数进行上下界逼近,得到自适应线性松弛技术.分支操作使用了超矩形条件二分法.此外,证明了两种算法都是收敛的,数值结果表明这两种算法是可行有效的,同时通过数值结果对二者的优缺点进行了比较.针对线性分式和规划,提出了输出空间分支定界算法.通过引入少量新的变量,将原问题的非凸性转化到具有较小维度的引入变量所在的输出空间,对有界闭区间上单比线性函数的解析性质进行研究,给出了一种新的线性松弛技术.分支操作采用输出空间二分法.此外,证明了提出的算法是收敛的,数值结果表明算法是可行有效的,且该算法适合求解中大规模的线性分式和规划问题,并且在决策变量个数远远大于线性分式个数时具有高效性.针对二次分式规划,提出了新的分支定界算法.通过对实对称矩阵对角化并将其进行等价转换,进而把等价问题目标函数的分子和分母线性松弛,为二次分式规划提出了一种线性分式松弛技术,从而可以转换为简单的线性规划来求解.分支操作采用标准矩形二分法.另外,证明了算法是收敛的,数值结果表明算法是可行有效的.
张宁[4]（2020）在《数值流形方法在转动、接触和弹塑性计算中的若干改进》文中研究说明数值流形方法（NMM）以切割、覆盖和接触算法为主要特色,是允许连续和非连续分析的计算方法。近30年来,NMM在处理移动边界和高阶近似上取得了巨大成功。针对非线性计算,本文分析了NMM在大转动、摩擦接触和粘聚接触、弹塑性非线性计算中的一些收敛问题和精度问题,推导并给出了相应的解决措施。论文的主要工作和成果如下:（1）修正NMM的转动误差问题。转动误差主要来源于小变形假定和常加速度积分方案。前者不能精确描述刚体转动,导致明显的体积膨胀以及一定应力振荡;而后者存在数值阻尼,导致转动速度降低。转动体积膨胀是最明显的误差。如果每步转角为α,则转动一周后将产生约为2πα的虚假体应变。修正格式利用有限变形理论代替小变形假定,利用Newmark积分代替常加速度积分格式,可以解决上述转动问题。（2）原始NMM的接触算法存在a.接触力未收敛;b.在临界滑动测试中粘聚强度被明显低估的问题。接触力收敛的关键在于摩擦力收敛,原始算法施加的摩擦力存在数值问题,所以只能开闭收敛,而不是接触力收敛。在新格式中,摩擦力是一步准确施加的,收敛性高于原始算法,而且接触状态收敛自然给出接触力收敛。粘聚力问题的需要修正撤去粘聚力的准则。在接触力收敛的前提下,将“滑动接触撤去粘聚力”改为“滑动一定距离后撤去粘聚力”,即可修正粘聚力被低估的问题。（3）磨圆摩尔库伦屈服准则,并将磨圆对应到具体强度特性。Abbo提出的磨圆准则可以避免摩尔库伦准则尖角处的数值问题,但该磨圆并不对应到额外强度特性。选择新的磨圆函数,并将磨圆参数对应到中主应力和抗拉强度两种强度特性,文中推导了一个新的磨圆准则。在少量的磨圆下,新准则可以逼近摩尔库伦准则并消去数值尖点;在标定磨圆参数后,也可以作为反映抗剪、中主应力和抗拉的一般强度准则。（4）编写了弹塑性大变形求解器。原始NMM只针对线弹性和接触计算,无法描述岩土体的塑性变形。新的塑性求解器利用最近点映射算法保证应力回映精度,利用一维搜索算法提高收敛性,可以给出稳定的塑性求解。在此基础上,加入了NMM网格重划分和变量传递过程,实现了NMM塑性大变形求解格式。本文的弹塑性求解器可以用于弹塑性静力分析和简单的塑性大变形计算。（5）提出了一个新的单元——覆盖光滑单元。光滑有限元（SFEM）可以在不改变自由度数量的前提下提高单元精度。借鉴NMM中近似函数定义域独立于材料积分域的思想,可以将光滑有限元中光滑应变的定义域和积分域区分开,从而给出了一个新的光滑单元——覆盖光滑单元。新单元具有和普通三节点单元相同的节点数和积分点数。其刚度介于过软的节点光滑单元和偏硬的边光滑单元之间。该单元在弹塑性计算中没有发现不稳定问题。上述内容能够改善NMM在大转动、接触、弹塑性计算中的精度和收敛性,可供研究和计算分析使用。
邓琪,高建军,葛冬冬,何斯迈,江波,李晓澄,王子卓,杨超林,叶荫宇[5]（2020）在《现代优化理论与应用》文中研究指明过去数十年间,现代运筹学,特别是优化理论、方法和应用有了长足的发展.本文就运筹与优化多个领域的一些背景知识、前沿进展和相关技术做了尽可能详尽的概述,涵盖了线性规划、非线性规划、在线优化、机器学习、组合优化、整数优化、机制设计、库存管理和收益管理等领域.本文的主要目标并非百科全书式的综述,而是着重介绍运筹学某些领域的主流方法、研究框架和前沿进展,特别强调了近期一些比较重要和有趣的发现,从而激发科研工作者在这些领域进行新的研究.
刘旋[6]（2020）在《双结构网络内容共享能力研究》文中研究表明由于以地址为中心的Internet体系结构与上层内容共享型Web应用存在本质差异,所以导致当前基于C/S模式的Web应用存在以下四个内容共享失配现象:1、依赖于IP分组路由的URL（Uniform Resource Locator）内容发现机制与Web应用对提升骨干网内容发现能力的需求失配;2、受限于无线信道容量的URL请求响应机制与Web应用对提升边缘网系统负荷能力的需求失配;3、有中介的内容交易生态与Web应用对提升利益相关者收益能力的需求失配;4、基于被动拉取的URL内容访问机制与Web应用对提升终端用户内容访问能力的需求失配。为此,我们提出了面向内容共享的双结构网络,具有广播推送、播存网元缓存、播存终端缓存、免中介内容交易等基本特性。定性分析表明其能够有效解决当前Web应用的内容共享失配现象,从而提升Internet的内容共享能力。然而,由于定性分析方法存在主观性强、抽象度高、严谨性差等局限性,导致了学界和业界对双结构网络及其Web应用范型的认知不深入,阻碍了其进一步发展。基于此,本论文围绕双结构网络的骨干网内容发现能力、边缘网系统负荷能力、利益相关者收益能力、终端用户内容访问能力等方面进行建模分析和定量研究,具体而言,主要研究内容及贡献包括:1.系统归纳了互联网内容共享相关技术,并提出了一个多层次、多维度、多指标的内容共享能力综合评估体系,为综合定量剖析双结构网络的内容共享能力提供了剖析方法;概述了Internet体系结构以地址为中心的特性,并分析了其Web应用内容共享失配现象的原因,概述了CDN（Content Delivery Network）和ICN（Information-centric networking）等其它网络体系结构,并总结了各自存在的弊端,从而阐明了双结构网络提出的必要性和重要意义;系统梳理了双结构网络近二十年的研究进展,提出了播存体系结构参考模型,梳理了当前业界相关的紧耦合和松耦合两类实际架构方案,从而阐述了双结构网络的核心思想和应用可行性。2.在骨干网内容发现能力方面,根据播存域及其缓存特点设计了基于播存网元缓存的UCL（Uniform Content Label）请求转发策略,并采用二分图理论构建了基于广播推送的内容发布模型;通过向下投影操作将广播收发节点间的广播关联关系映射至播存网元节点间的缓存关联关系,以构建基于播存网元缓存的UCL请求转发模型;采用广义随机图生成方法生成了UCL请求转发图,并通过分析该图的拓扑特性,得到了UCL请求在正常和最坏两种情况下的平均和最大请求转发跳数ARFH和MRFH理论上限,分别与播存网元数量成双对数和对数关系;通过仿真实验验证了ARFH和MRFH理论上限的有效性,对比研究表明了双结构网络在请求转发跳数上的优势。3.在边缘网系统负荷能力方面,分别对内容属性信息、信道协同传输和Web应用信息等三个关键方面进行形式化描述,构建了基于播存终端缓存的请求响应模型;基于此模型,在理想场景下,通过分析基于生灭过程的播存终端缓存动态演化过程以及缓存卸载掉的URL请求分布情况,得到与单一蜂窝网络相比双结构网络的UCL请求响应容量增益;在受限场景下,分析了UCL请求响应容量的主要制约因素,并分别对广播信道容量和播存终端缓存容量受限条件下的UCL请求响应容量进行了最优化分析,同时给出了基于贪心策略的相应最优求解方法;最后设计了一个广播单播协同分发仿真系统,并通过仿真实验验证了容量增益和容量最优化分析的有效性。4.在利益相关者收益能力方面,分别对CP（Content Producer）的内容供给、内容计费和内容流量分配等三个关键方面进行形式化描述,构建了免中介内容交易模式,同时选取用户效用和CP经济收益作为内容交易收益的评估指标;基于此模式,定义了用户效用模型,分别对用户收入较低和较高两种情形下整体用户效用进行了最优化分析,并给出了基于线性规划的相应最优求解方案;采用动态重复博弈来刻画免中介内容交易生态中CP间的博弈关系,分别探讨了使双CP和多CP间博弈中个体经济收益最优的子博弈精炼纳什均衡,并证明了多CP间阶段博弈存在唯一纳什均衡;最后通过具体案例验证了整体用户效用和个体CP经济收益最优化分析的有效性。5.研发了一套面向Web网页访问的双结构应用原型,详细设计了原型系统的协议栈、逻辑架构和物理架构等总体架构,详细实现了网页汇聚处理、网页广播推送和网页请求与响应等主要功能,通过原型研发阐明了双结构网络及其Web应用范型具有系统实现可行性;分析了Web网页访问的主要性能瓶颈,对原型系统中终端用户Web网页访问的往返时延进行了实际测量,结果表明其往返时延仅为Internet的一半左右,且抖动现象不明显,并通过剖析Web网页具体访问过程予以有效性分析。最终,本论文针对双结构网络的骨干网内容发现能力、边缘网系统负荷能力、利益相关者收益能力、终端用户内容访问能力,分别对平均和最大UCL请求转发跳数的理论上限、UCL请求响应容量的增益及容量最优化、用户和CP的内容交易收益最优化、终端用户内容访问的实际往返时延等进行建模分析和定量研究,深入剖析了双结构网络的内容共享能力,突破了现有定性分析方法存在的局限性,为促进学界和业界更加深入地认知双结构网络及其Web应用范型提供了理论依据。
陈喆飙[7]（2020）在《无线供能网络的高效单跳数据收集方案》文中研究表明传统的感知节点通常是靠电池供能的。然而,更换节点电池不仅耗费人力而且成本高昂。另外,在有些应用场景下,由于环境因素和电池泄露风险,也不太适合使用电池来给节点供能。能量捕获通信网络中的节点通过捕获环境能量来持续地工作,环境能量包括太阳能、风能、热电效应等。然而,由于这些传统的环境能量的捕获功率随着时间大幅度变化,无法保证通信网络的服务质量。相比这些传统方法,通过捕获射频能量的主要优点是射频信号比较稳定,而且可以同时承载信息和能量,因此有望在新兴的物联网时代给网络节点供能。目前,无线射频能量传输技术可以在10米以外有效地向目标节点传输数十微瓦的射频能量。无线供能通信网络（Wireless Powered Communication Networks,WPCNs）已经成为物联网的一个热门研究方向。在WPCNs中,为了获得更好的网络性能,需要尽可能简化WPCNs的通信和组网协议,从而减少节点的计算量以及计算能耗和通信能耗。因此,使用单跳星型拓扑结构的WPCNs（以下称为星型WPCNs）引起了广泛的研究兴趣,它是一种非常重要的WPCNs。在星型WPCNs中,一个汇聚节点（sink）位于小规模网络内部,协调与捕获射频能量的多个单跳节点之间的无线能量和数据传输。虽然星型WPCNs的组网协议设计相对简单,不需要设计路由协议,但仍需要在能量供应、sink布置、单跳数据收集技术等方面进行精心设计,以获得较优的网络性能。本文研究星型WPCNs,设计并优化其单跳数据收集方案,主要研究内容和创新工作有:（1）最小化网络吞吐量约束下的sink的能量供给（Energy Provision,EP）。具体来说,研究了两种重要的MAC协议下的性能:时分多址（Time-DivisionMultiple Access,TDMA）和非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）。对于基于TDMA的WPCN和基于NOMA的WPCN,首先把EP最小化问题建模为非线性优化问题,然后转化成凸问题,最后提出一种联合使用黄金分割搜索和二分搜索方法的高效算法,来确定sink的能量传输和每个节点的信息传输的最优时间分配和最优的sink的传输功率。此外,对于电路功率可忽略的场景,首先证明了最优的sink的传输功率是最大允许值,然后证明了NOMA和TDMA达到相同的EP,最后对这个EP最小化问题设计了一个更高效的算法。仿真结果表明了当电路功率不可忽略时,TDMA优于NOMA,这是因为NOMA的电路能耗占了总能耗很大比例。（2）研究了基于无人机的WPCN（Unmanned Aerial Vehicle enabled WPCN,UAV-WPCN）,最小化收集每个节点给定数量比特的传输完成时间（Transmission Completion Time,TCT）。本文通过使用一种区域离散化技术,使得在给定误差容忍度ε下,无论UAV在某个子区域的哪个位置,节点的能量捕获功率可以近似成同一个值,从而把这个问题转化成一个相对易处理的问题。转化后问题的最优解与理论最小TCT有1+ε的近似率。为了解转化后的问题,本文把这个问题建模为一个凸问题,并分解成主问题和线性规划子问题。主问题用基于次梯度的算法解决。此外,对于每个节点有相同数据量需要传输的场景,本文设计了一个更低复杂度的算法。仿真结果表明UAV-WPCN显着优于传统的固定sink的WPCN。（3）通过联合优化能量传输时长、节点的数据传输功率和节点信号的解调顺序,最大化基于NOMA的WPCN中最差节点吞吐量。本文首先把最差节点吞吐量最大化（Common Throughput Maximization,CTM）建模为非凸优化问题,然后把CTM问题分成一组子问题,最后从子问题的最优解中还原出原问题的最优解。本文的CTM方案显着优于现有的节点使用完所有捕获能量的方案,特别是对于sink的传输功率很大的场景。此外,本文提出了一个高效的算法,在最大化最差节点吞吐量的前提下最大化总吞吐量。这个方法进一步极大地增加了总吞吐量,特别是对于节点数量较多的场景。
杨扬[8]（2020）在《电动公交车行车计划问题建模与算法研究》文中研究说明城市地面公交系统具有绿色、高效、节能等优点,对改善大城市道路交通状况具有重要作用。行车计划是公交运营规划过程的核心要素,对公交日常运营起着指导性作用,不仅决定了公交企业的资源配置效率,同时也是实时调度的基础。传统公交车的行车计划编制方法一般以线路时刻表和车次集合为基础,考虑车次衔接等约束条件,构建车次链集合。然而当采用电动公交车时,需要考虑电动公交车有限的续驶里程和充电资源等约束,加之由于技术、成本等原因导致的购置、维护成本高等因素,使得在编制行车计划时需要额外考虑车辆特点带来的约束。同时,公交行车计划编制问题是一个复杂的组合优化问题,在现有的规划模型和方法中直接添加新的约束可能导致问题求解不可行,使得电动公交车行车计划优化问题难度大,这在一定程度上也阻碍了电动公交车的大规模推广应用。因此如何精确、高效地对电动公交线路进行行车计划编制,成为摆在公交管理者和研究人员面前亟待解决的重要课题。本文通过分析电动公交车的运营过程和行车特点,对电动公交行车计划问题进行优化建模和算法设计研究,旨在帮助公交公司合理安排车辆计划,为以电动公交车为载运工具的公交运营系统提供理论支持,同时也可以为其它应用电动车的行业,在进行资源配置和运营优化管理时提供思路与方法。本论文的主要工作和创新点如下:（1）根据电动公交车不同的充电方式及对公交运营过程的影响程度,将电动公交车的运营模式划分为两类:“慢充”运营模式和“快充/换电”运营模式,并根据实际运营数据,对电动公交车运营特性进行分析;根据公交车运营特点,将电动公交行车计划转化为由场站、车次、充电站、车次运营顺序、充电机会选择等元素组成的拓扑网络表示,并将行车计划优化问题拓扑转化为网络流优化问题。（2）将基于慢速充电方式的电动公交运营转化为有里程约束的行车计划问题,并构建两类优化模型。一类是基于网络流的紧凑模型,以车队固定成本、运营成本、空驶/等待成本最小为目标函数,以车辆行驶里程限制、车次耦合条件等为约束,以车次运营先后关系为变量的混合整数规划模型;另一类是基于集合分割理论,以行车计划总成本最小为目标函数,以单个车辆计划为变量,并将其它复杂约束条件隐含的定义在车辆计划集合中,建立0-1整数规划模型。根据模型特点,分析了两类模型的求解复杂度,并基于分支定价技术,设计了求解问题集分割模型的优化算法。通过对算例和实际案例进行求解,验证所构建模型和算法的效率。（3）构建了基于快充/换电方式的电动公交运营优化模型,并设计了两种算法对模型进行求解,一种是基于变邻域搜索和禁忌搜索的混合启发示方法,用以近似求解大规模的行车计划问题;另一种是以分支定价为基础的数学规划方法,用以精确求解中小规模的行车计划问题。对示例问题的求解验证了启发示算法和精确算法的可行性、适用性与效率。（4）在推广绿色交通背景下,分析了电动公交购置成本对公交车队运营管理的影响,在考虑排放因素的条件下,将常规公交车与电动公交车混合运营,建立混合车队行车计划优化模型。以行车计划总成本最小为目标函数,综合考虑电动车的里程约束、充电选择约束、常规公交车的排放约束、车次耦合约束等,从不同的排放约束角度建立4种优化模型,分别为:考虑排放成本的混合车队公交行车计划模型、考虑车辆数量约束的混合车队公交行车计划模型、考虑CO2排放硬约束的混合车队公交行车计划模型、考虑CO2排放软约束的混合车队公交行车计划模型。同时分析了问题的求解难度和复杂度,并设计精确算法对示例问题进行求解。
杨洋[9]（2020）在《顶点加权有向图查找密集子图算法研究》文中研究表明利用基于网络的方法对大型数据集进行建模和分析是目前一个新兴的研究领域。譬如在生物学领域与医学领域中,网络可以被用来模拟生物分子之间的相互作用以及病人之间的关系。同样,社交有向网络的数据也可以通过使用图模型来进行建模。查找求解密集子图问题一直是处理复杂网络问题的核心所在,如发现社交网络中的群落,检测DNA中的调控基序,识别新闻中的实时事件等,除此之外也是图论问题研究当中的经典问题。然而在有向图密集子图问题得求解研究当中,却并未考虑到顶点加权这一因素的影响。本文提出了两种求解顶点加权有向图密集子图的精确算法,一类是顶点加权有向图的最大流算法:给定一个顶点加权有向图,然后假设一个顶点最密集度的猜测值g,通过构造一个二分图,设定源头与汇总,然后根据最大流与最小割理论建立g与割值的关系,最后运用二分法不断迭代,从而求得此图的顶点最密集度以及最密集子图。另一类是运用线性规划方法求得顶点加权有向图的最大密集子图,并证明了该算法是正确的。
李璐[10]（2020）在《基于双层分解的并行多目标演化算法研究》文中研究指明现实世界中存在大量待解决的多目标优化问题,且此类问题的复杂度随着科技的发展而不断增加。演化多目标优化算法是处理多目标优化问题的常用手段,但是演化算法的计算速度较慢,这一缺陷限制了其在对时间性能要求严格的多个领域的优化问题上的应用。近年来基于分解的多目标演化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D）得到了越来越多学者的青睐,MOEA/D采用分解方法将一个多目标优化问题分解为一系列单目标优化子问题同时进行优化,并且利用一组均匀分布的权重向量来保障解集的多样性。MOEA/D搜索能力强、计算效率高的特点使得它在多目标优化问题上取得了良好效果,但其在解决大规模、高维度等复杂多目标优化问题时仍会出现收敛速度慢、解集多样性损失等缺陷。本文针对演化算法计算速度慢以及MOEA/D在处理复杂多目标优化问题时的缺陷展开工作,进一步研究了如何提升演化算法的计算效率以及它在处理高维或Pareto前沿面形状复杂的多目标优化问题时表现出的求解性能。本文的主要研究成果如下:（1）本文提出了一种基于双层分解的并行多目标演化算法pMOEA/BD,它采用一种求解局部Pareto前沿面的搜索策略,并通过权重空间的划分将单个种群分解为多个子种群并行协作演化以提升算法的计算性能,最后将各子种群聚合输出,即可得到原问题的全局Pareto前沿面。此外,本文在pMOEA/BD算法中设计了一种基于邻居的自适应个体迁移策略,使得子种群在演化过程中可以基于差异化思想自适应选择邻居进行知识交换,该策略为算法提供了更好的解集多样性。本文将pMOEA/BD在具有不同目标个数的标准测试函数上进行了实验,并通过与其他三种具有代表性的演化算法进行对比从而验证了pMOEA/BD的有效性。研究结果表明,pMOEA/BD的性能显着优于原始MOEA/D,尤其在处理高维多目标优化问题时pMOEA/BD的优势更明显。（2）针对复杂性较高的多目标水库优化调度问题,本文建立了同时保证水库上游大坝与水库自身安全和下游防洪安全的两目标优化模型以及同时包含水库上下游防洪安全和最大化发电量的三目标优化模型,并对模型的复杂性进行深入分析。本文将pMOEA/BD应用于水库优化调度问题,发现其在两目标优化模型上表现良好,但由于三目标优化模型的Pareto前沿面形状过于复杂,使用一组均匀分布的权重向量难以得到分布性和均匀性均优秀的解集。故此本文提出了一种基于Delaunnay三角剖分改进的多目标水库优化调度算法pMOEA/BD-DT。该算法在运行初期演化出一个小规模种群,并利用该种群中的一部分具有代表性的解进行Delaunnay三角剖分并在划分出的每一个三角网格内生成一组新的权重向量,从而在之后的演化过程中将算法的搜索方向引导至更有希望的区域上。最后以陕西安康水库的六场洪水作为实验对象,通过与其他三种算法进行对比实验证明了本文提出的基于双层分解的并行多目标水库防洪调度算法的有效性和优越性。
二、二分单纯形算法中子规划问题的进一步研究（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、二分单纯形算法中子规划问题的进一步研究（论文提纲范文）
（1）高可用的网络功能虚拟化资源分配机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 现存问题 |
| 1.3 研究内容及主要贡献 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 数据中心网络中联合可用性保障和资源优化的VNF放置算法 |
| 2.1.1 可用性模型 |
| 2.1.2 备份模型 |
| 2.1.3 放置算法 |
| 2.2 数据中心网络中保障可用性的并行SFC放置算法 |
| 2.2.1 并行机制 |
| 2.2.2 并行SFC备份模型 |
| 2.2.3 并行SFC放置算法 |
| 2.3 移动边缘计算中保障可用性的高效SFC放置算法 |
| 2.3.1 传统网络中的SFC放置算法 |
| 2.3.2 移动边缘计算中的SFC放置算法 |
| 2.4 保障可用性的云边协同网络切片资源建模和分配 |
| 2.4.1 资源建模 |
| 2.4.2 跨域资源分配及生命周期管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 数据中心网络中联合可用性保障和资源优化的VNF放置算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 数据中心网络拓扑 |
| 3.2.2 可用性模型 |
| 3.2.3 备份模型 |
| 3.2.4 可用性提升 |
| 3.2.5 亲和性模型 |
| 3.3 问题陈述 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 问题形式化描述 |
| 3.3.3 优化目标 |
| 3.4 基于亲和性的算法 |
| 3.4.1 放置阶段 |
| 3.4.2 备份阶段 |
| 3.4.3 复杂度分析 |
| 3.5 性能评估 |
| 3.5.1 比较的备份模型和放置算法 |
| 3.5.2 评估指标 |
| 3.5.3 评估设置 |
| 3.5.4 可用性保障 |
| 3.5.5 物理链路成本 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 数据中心网络中保障可用性的并行SFC放置算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和问题描述 |
| 4.2.1 可用性模型 |
| 4.2.2 流量模型 |
| 4.2.3 运行模型 |
| 4.2.4 问题陈述 |
| 4.3 解决方案 |
| 4.3.1 并行SFC |
| 4.3.2 多流备份模型 |
| 4.3.3 放置策略 |
| 4.3.4 放置算法 |
| 4.4 性能评估 |
| 4.4.1 比较备份模型和放置算法 |
| 4.4.2 评估指标 |
| 4.4.3 实验设置 |
| 4.4.4 数据包和SFC时延 |
| 4.4.5 可用性 |
| 4.4.6 物理链路成本 |
| 4.4.7 物理机器成本 |
| 4.4.8 接受率 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 移动边缘计算中保障可用性的高效SFC放置算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题陈述 |
| 5.2.1 图匹配问题 |
| 5.2.2 SFC映射问题 |
| 5.3 问题形式化描述 |
| 5.3.1 VNF转发图 |
| 5.3.2 物理网络图 |
| 5.3.3 可用性模型 |
| 5.3.4 可用性矩阵 |
| 5.3.5 资源约束 |
| 5.3.6 优化目标 |
| 5.4 解决方案 |
| 5.4.1 基于线性规划解决加权图匹配问题 |
| 5.4.2 基于线性规划的图匹配 |
| 5.4.3 基于匈牙利的SFC映射 |
| 5.4.4 复杂度分析 |
| 5.4.5 基准算法 |
| 5.5 性能评估 |
| 5.5.1 比较算法 |
| 5.6 评估指标 |
| 5.6.1 实验设置 |
| 5.6.2 资源利用率 |
| 5.6.3 接受率 |
| 5.6.4 可用性保障 |
| 5.6.5 运行时间 |
| 5.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 保障可用性的云边协同网络切片资源建模和分配 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 云边协同网络切片 |
| 6.2.1 设计域 |
| 6.2.2 执行域 |
| 6.2.3 资源域 |
| 6.3 资源建模和分配 |
| 6.3.1 设计域资源建模 |
| 6.3.2 执行域切片运行管理 |
| 6.4 云边协同网络切片资源分配 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 可用性模型 |
| 6.4.3 问题形式化描述 |
| 6.4.4 优化目标 |
| 6.4.5 粒子群优化 |
| 6.4.6 资源分配算法 |
| 6.5 性能评估 |
| 6.5.0 算法比较 |
| 6.5.1 评估指标 |
| 6.5.2 实验设置 |
| 6.5.3 算法性能 |
| 6.5.4 物理资源成本 |
| 6.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 进一步工作 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 |
（2）移动边缘网络中基于网络流模型的虚拟服务迁移算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 背景知识与关键技术 |
| 2.1 移动边缘计算 |
| 2.1.1 背景与概念 |
| 2.1.2 体系架构 |
| 2.1.3 移动边缘计算的优势 |
| 2.2 虚拟服务迁移 |
| 2.2.1 迁移技术的分类 |
| 2.2.2 主要迁移策略 |
| 2.2.3 迁移管理 |
| 2.3 网络流问题 |
| 2.3.1 最小费用流的概念 |
| 2.3.2 最优性条件 |
| 2.3.3 主要的最小费用流算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 迁移模型的构建及优化 |
| 3.1 服务迁移问题 |
| 3.2 最小费用最大流模型 |
| 3.3 负载均衡模型 |
| 3.4 最小费用流算法的比较 |
| 3.5 增量式最小费用最大流算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 框架设计与实验验证 |
| 4.1 服务迁移框架设计 |
| 4.2 实验说明与配置 |
| 4.3 环境的建立 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 基于真实数据的实验结果 |
| 4.4.2 边缘结点的负载均衡测试 |
| 4.4.3 增量式最小费用最大流算法的性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（3）两类非凸规划问题的分支定界算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 全局优化概述 |
| 1.1.1 全局优化预备知识 |
| 1.1.2 几种全局优化确定性方法 |
| 1.2 两类非凸规划问题的研究背景及现状 |
| 1.2.1 二次约束二次规划问题 |
| 1.2.2 分式规划问题 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 |
| 第二章 二次约束二次规划问题的分支定界算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 参数化线性松弛定界算法 |
| 2.2.1 参数化定界技术 |
| 2.2.2 超矩形标准二分法 |
| 2.2.3 删减规则 |
| 2.2.4 缩减技术 |
| 2.2.5 算法描述及收敛性证明 |
| 2.3 自适应线性松弛定界算法 |
| 2.3.1 自适应定界技术 |
| 2.3.2 超矩形条件二分法 |
| 2.3.3 算法描述及收敛性证明 |
| 2.4 数值实验与比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分式规划问题的分支定界算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 线性分式规划问题的输出空间分支定界算法 |
| 3.2.1 等价问题的建立 |
| 3.2.2 线性松弛技术 |
| 3.2.3 算法描述及收敛性证明 |
| 3.2.4 数值实验 |
| 3.3 二次分式规划问题的分支定界算法 |
| 3.3.1 等价问题的建立 |
| 3.3.2 线性松弛技术 |
| 3.3.3 算法描述及收敛性证明 |
| 3.3.4 数值实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 总结与展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（4）数值流形方法在转动、接触和弹塑性计算中的若干改进（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数值流形方法理论的发展 |
| 1.2.2 大变形计算的相关理论 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 2 数值流形方法基本框架和网格剖分 |
| 2.1 NMM的整体近似格式 |
| 2.1.1 覆盖和权函数 |
| 2.1.2 流形单元 |
| 2.2 NMM的基本方程 |
| 2.2.1 控制方程 |
| 2.2.2 弱形式的控制方程 |
| 2.3 NMM控制方程的积分 |
| 2.3.1 推导高阶单纯形积分公式 |
| 2.3.2 时步积分 |
| 2.4 接触理论简介 |
| 2.5 编写NMM网格剖分算法 |
| 2.6 小结 |
| 3 转动误差和基于有限变形理论的修正 |
| 3.1 转动误差的表现形式 |
| 3.2 转动体积误差的估计方法 |
| 3.3 转动误差的修正方法 |
| 3.3.1 修正后的静力计算格式 |
| 3.3.2 修正后的动力计算格式 |
| 3.3.3 构型更新和应力更新格式 |
| 3.4 算例和验证 |
| 3.4.1 静力算例:悬臂梁弯曲 |
| 3.4.2 简单自由转动测试 |
| 3.4.3 简单接触算例——落石的模拟 |
| 3.4.4 简单接触算例——能量守恒问题 |
| 3.5 小结 |
| 4 接触收敛问题、新的摩擦弹簧和粘聚力模型 |
| 4.1 理论接触模型和开闭迭代算法中的收敛性问题 |
| 4.1.1 理想的库伦接触模型 |
| 4.1.2 原始开闭迭代的优势和问题 |
| 4.2 新的接触计算格式 |
| 4.2.1 推导线性化公式 |
| 4.2.2 推导摩擦弹簧和其它接触弹簧 |
| 4.2.3 新的接触迭代格式 |
| 4.2.4 接触中的不可恢复变形和接触点更新 |
| 4.2.5 小结 |
| 4.3 简单验证和讨论 |
| 4.3.1 斜坡上的块体 |
| 4.3.2 简单滑动测试 |
| 4.4 接触收敛性比较和讨论 |
| 4.5 DDA和NMM的粘聚力问题 |
| 4.5.1 考虑粘聚力的摩擦弹簧和粘聚力离散 |
| 4.5.2 临界滑动问题中被低估的粘聚强度 |
| 4.5.3 粘聚力问题的解释和修正措施 |
| 4.5.4 粘聚力问题的简单验证 |
| 4.6 算例 |
| 4.6.1 圆弧滑动算例 |
| 4.6.2 简单金字塔算例 |
| 4.7 小结 |
| 5 考虑中主应力和抗拉强度的磨圆摩尔库伦准则 |
| 5.1 摩尔库伦准则 |
| 5.2 考虑中主应力和抗拉强度的磨圆摩尔库仑准则 |
| 5.2.1 磨圆八面体平面 |
| 5.2.2 磨圆切平面 |
| 5.2.3 新准则的表达式 |
| 5.3 用途:消去摩尔库伦准则的数值尖点 |
| 5.4 用途:表征中主应力影响和抗拉强度 |
| 5.4.1 标定粘聚力和内摩擦角 |
| 5.4.2 标定中主应力的影响 |
| 5.4.3 标定抗拉强度 |
| 5.5 凸区间验证 |
| 5.6 模型的应用 |
| 5.6.1 模型标定的例子 |
| 5.6.2 近似摩尔库伦的算例 |
| 5.7 小结 |
| 5.8 本章附录 |
| 6 塑性求解器和塑性大变形计算 |
| 6.1 弹塑性计算简述 |
| 6.1.1 弹塑性计算基本思路 |
| 6.1.2 基于连续模量的经典格式及其存在的问题 |
| 6.2 基于最近点映射和一维搜索的塑性求解器 |
| 6.2.1 最近点映射算法 |
| 6.2.2 控制步长的一维搜索方法 |
| 6.2.3 针对一维搜索算法的验证和测试 |
| 6.2.4 流形单元的单元积分和平衡迭代 |
| 6.3 静力算例和测试 |
| 6.3.1 地基承载力算例 |
| 6.3.2 边坡安全系数算例 |
| 6.4 塑性大变形求解格式 |
| 6.4.1 塑性大变形计算的控制方程 |
| 6.4.2 数学单元修正 |
| 6.4.3 新旧网格变量传递 |
| 6.5 简单的大变形算例 |
| 6.5.1 梁大变形——测试网格重划分导致的精度损失 |
| 6.5.2 砂土滑坡过程模拟 |
| 6.5.3 土体坍塌模拟 |
| 6.6 小结 |
| 7 新的覆盖光滑单元 |
| 7.1 预备知识 |
| 7.2 光滑有限元方法 |
| 7.2.1 光滑域和光滑应变 |
| 7.2.2 常见光滑有限元方法的精度和计算成本 |
| 7.3 新的覆盖光滑单元 |
| 7.4 光滑单元的通用编程格式 |
| 7.4.1 弹塑性分析中的矩阵方程 |
| 7.4.2 边界条件 |
| 7.4.3 关于新单元的小结 |
| 7.5 算例测试 |
| 7.5.1 悬臂梁弯曲测试 |
| 7.5.2 材料不连续的处理 |
| 7.5.3 地基承载力算例 |
| 7.5.4 边坡稳定分析算例 |
| 7.6 小结 |
| 8 结论和展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）双结构网络内容共享能力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 双结构网络的提出 |
| 1.1.2 双结构网络的基本特性 |
| 1.1.3 内容共享能力定性分析 |
| 1.2 研究问题、目标与内容 |
| 1.2.1 内容共享能力定量剖析框架 |
| 1.2.2 具体研究问题 |
| 1.2.3 研究目标与内容 |
| 1.3 论文创新与贡献 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 互联网内容共享与体系结构 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 内容共享技术与能力评估体系 |
| 2.2.1 内容缓存技术 |
| 2.2.2 请求转发技术 |
| 2.2.3 数据传输技术 |
| 2.2.4 共享能力评估体系 |
| 2.3 互联网体系结构及存在问题 |
| 2.3.1 Internet体系结构 |
| 2.3.2 其它网络体系结构 |
| 2.4 双结构网络研究进展及相关架构 |
| 2.4.1 近二十年研究进展 |
| 2.4.2 当前相关实际架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 双结构网络骨干网的请求转发模型及跳数研究 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 基于播存网元缓存的UCL请求转发策略 |
| 3.3.1 播存域及其缓存特点 |
| 3.3.2 UCL请求转发策略 |
| 3.4 基于二分图的UCL请求转发模型 |
| 3.4.1 二分图的概念 |
| 3.4.2 基于广播推送的内容发布模型 |
| 3.4.3 基于向下投影的UCL请求转发图 |
| 3.4.4 请求转发图相关定义 |
| 3.5 基于广义随机图的UCL请求转发跳数理论分析 |
| 3.5.1 三个问题及解决策略 |
| 3.5.2 采用广义随机图生成方法构成请求转发图 |
| 3.5.3 UCL请求转发跳数的理论分析 |
| 3.6 实验验证与对比 |
| 3.6.1 UCL请求转发图生成仿真实验 |
| 3.6.2 单位请求转发跳数作对比研究 |
| 3.6.3 基于Fed4FIRE试验床的内容发现仿真实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 双结构网络边缘网的请求响应模型及容量研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 基于播存终端缓存的UCL请求响应模型 |
| 4.3.1 内容属性信息 |
| 4.3.2 信道协同传输 |
| 4.3.3 Web应用信息 |
| 4.4 理想场景下UCL请求响应容量增益分析 |
| 4.4.1 基于生灭过程的播存终端缓存动态演化 |
| 4.4.2 缓存卸载的URL请求分布情况 |
| 4.4.3 UCL请求响应容量的增益 |
| 4.5 受限场景下UCL请求响应容量最优化分析 |
| 4.5.1 UCL请求响应容量主要制约因素 |
| 4.5.2 广播信道容量受限下最优 |
| 4.5.3 终端缓存容量受限下最优 |
| 4.6 实验验证与分析 |
| 4.6.1 广播单播协同分发仿真系统 |
| 4.6.2 容量增益验证与影响分析 |
| 4.6.3 容量最优化验证与方法评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 双结构网络用户和CP内容交易模式及收益研究 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 免中介的内容交易模式及收益评估指标 |
| 5.3.1 免中介的内容交易模式 |
| 5.3.2 内容交易收益评估指标 |
| 5.4 基于线性规划的整体用户效用最优化分析 |
| 5.4.1 用户效用模型 |
| 5.4.2 整体用户效用的最优化分析 |
| 5.5 基于博弈论的个体CP经济收益最优化分析 |
| 5.5.1 CP间的非合作动态博弈 |
| 5.5.2 双CP情形下个体经济收益最优 |
| 5.5.3 多CP情形下个体经济收益最优 |
| 5.6 案例验证与分析 |
| 5.6.1 整体用户效用最优化相关验证与分析 |
| 5.6.2 个体CP经济收益最优化相关验证与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 双结构应用原型及访问往返时延 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 原型系统总体架构设计 |
| 6.2.1 系统协议栈 |
| 6.2.2 系统逻辑架构 |
| 6.2.3 系统物理架构 |
| 6.3 原型系统主要功能实现 |
| 6.3.1 网页汇聚处理 |
| 6.3.2 网页广播推送 |
| 6.3.3 网页请求与响应 |
| 6.4 网页访问往返时延实测 |
| 6.4.1 网页访问性能瓶颈 |
| 6.4.2 访问往返时延实测 |
| 6.4.3 结果有效性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间学术成果情况 |
| 攻读博士学位期间科研项目情况 |
| 作者简介 |
（7）无线供能网络的高效单跳数据收集方案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 能量捕获传感网 |
| 1.2.1 太阳能 |
| 1.2.2 压电 |
| 1.2.3 射频能量 |
| 1.2.4 热能 |
| 1.2.5 风能 |
| 1.3 无线供能网络国内外研究现状 |
| 1.3.1 移动能量源行走线路和停留点规划 |
| 1.3.2 静态能量源布置方案设计 |
| 1.3.3 星型WPCNs的数据收集方案设计 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文的组织架构 |
| 第二章 网络吞吐量需求约束下的能量供给最小化 |
| 2.1 系统模型和问题建模 |
| 2.1.1 系统模型 |
| 2.1.2 T-WPCN的问题建模 |
| 2.1.3 N-WPCN的问题建模 |
| 2.2 T-WPCN和 N-WPCN的供能最小化问题的高效算法 |
| 2.2.1 T-WPCN的供能最小化问题的高效算法设计 |
| 2.2.2 N-WPCN的供能最小化问题的高效算法设计 |
| 2.3 电路功率可忽略的场景 |
| 2.3.1 T-WPCN的问题建模和高效算法 |
| 2.3.2 N-WPCN的问题建模和高效算法 |
| 2.4 仿真结果和讨论 |
| 2.4.1 供能与节点数量的关系 |
| 2.4.2 供能与网络吞吐量需求的关系 |
| 2.4.3 供能与混合接收器最大传输功率的关系 |
| 2.4.4 供能与电路功率的关系 |
| 2.5 结论和未来工作 |
| 第三章 基于无人机网关的无线供能网络数据收集时间最小化 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.2 区域离散化和子区域排除 |
| 3.2.1 区域离散化 |
| 3.2.2 飞行子区域排除 |
| 3.3 问题建模和算法设计 |
| 3.3.1 问题建模和凸特性证明 |
| 3.3.2 最小化数据收集时长的高效算法 |
| 3.4 所有节点需要传输相同数据量的场景 |
| 3.4.1 确定最小可行的数据收集时长 |
| 3.4.2 给定数据收集时长下的可行性子问题 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.5.1 数据收集时长与节点数量的关系 |
| 3.5.2 数据收集时长与需要传输的数据量的关系 |
| 3.5.3 在不同能量捕获功率近似误差下达到的数据收集时长 |
| 3.5.4 数据收集时长与能量传输功率的关系 |
| 3.6 结论 |
| 第四章 基于非正交多址接入的无线供能网络中最差节点吞吐量最大化 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.2 问题建模和高效算法设计 |
| 4.2.1 问题建模 |
| 4.2.2 确定最优解调顺序 |
| 4.2.3 确定最优无线供能时长和节点的传输功率 |
| 4.3 最大化的最差节点吞吐量下的总吞吐量提升 |
| 4.3.1 问题建模和其重要属性 |
| 4.3.2 问题转化 |
| 4.3.3 更高效的算法 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.4.1 平均最差节点吞吐量与节点数量的关系 |
| 4.4.2 平均最差节点吞吐量与混合接收器传输功率的关系 |
| 4.4.3 平均总吞吐量与节点数量的关系 |
| 4.4.4 平均总吞吐量与混合接收器传输功率的关系 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（8）电动公交车行车计划问题建模与算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 公交行车计划问题 |
| 1.3.2 电动汽车路径规划及调度 |
| 1.3.3 考虑碳排放的车辆路径优化问题 |
| 1.3.4 新模式公交的调度问题 |
| 1.3.5 现有研究总结 |
| 1.4 论文组织结构及研究内容 |
| 1.4.1 论文组织结构 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 2 电动公交运营特性分析 |
| 2.1 电动公交运营方式 |
| 2.1.1 电动车充电方式 |
| 2.1.2 电动公交能源消耗 |
| 2.1.3 电动公交运营方式分类 |
| 2.2 电动公交车运营特性统计分析 |
| 2.2.1 数据来源、采集与数据格式 |
| 2.2.2 运营特性统计分析 |
| 2.3 电动公交运营拓扑网络表示 |
| 2.3.1 表示方法 |
| 2.3.2 一些假设 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于慢充的电动公交行车计划问题建模 |
| 3.1 基于里程约束的行车计划问题及模型 |
| 3.1.1 网络流模型 |
| 3.1.2 集分割模型 |
| 3.2 求解大规模整数规划问题的分支定价技术 |
| 3.2.1 大规模线性规划求解方法—列生成 |
| 3.2.2 整数规划求解的框架—分支定界 |
| 3.2.3 大规模混合整数规划问题求解框架—分支定价 |
| 3.3 基于分支定价的求解算法 |
| 3.3.1 松弛下界求解 |
| 3.3.2 分支定界 |
| 3.3.3 分支定价算法 |
| 3.4 算例及实例分析 |
| 3.4.1 算例分析 |
| 3.4.2 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于快充/换电的电动公交行车计划问题建模 |
| 4.1 问题描述与模型 |
| 4.1.1 问题建模 |
| 4.1.2 SP模型 |
| 4.2 基于VNS/TS的混合启发示算法设计 |
| 4.2.1 元启发示算法与Local Search(LS) |
| 4.2.2 基于VNS/TS的混合启发示算法设计 |
| 4.3 精确算法设计 |
| 4.3.1 子问题求解 |
| 4.3.2 求解整数解 |
| 4.3.3 加速方法 |
| 4.3.4 算法流程及框架 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 数据说明 |
| 4.4.2 终止条件 |
| 4.4.3 费用参数 |
| 4.4.4 运算结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 电动与常规公交车混合车队行车计划问题建模 |
| 5.1 背景 |
| 5.2 碳排放与行车计划 |
| 5.2.1 碳排放相关概念 |
| 5.2.2 车辆运营与碳排放 |
| 5.2.3 碳排放限额与交易 |
| 5.3 混合车队行车计划 |
| 5.4 基于排放约束的混合车队行车计划问题 |
| 5.4.1 问题定义与描述 |
| 5.4.2 问题模型 |
| 5.5 求解算法 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 参数设定 |
| 5.6.2 求解结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结及展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 车次集合 |
| 附录B 基于慢速充电的电动公交行车计划问题解集 |
| 附录C 基于快充/换电的电动公交行车计划问题解集 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）顶点加权有向图查找密集子图算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 数学定义与基础理论 |
| 2.1 图相关 |
| 2.1.1 图与有向图 |
| 2.1.2 子图与顶点度 |
| 2.1.3 加权有向图密集子图 |
| 2.2 网络流与割相关 |
| 2.2.1 网络流 |
| 2.2.2 最大流和最小割 |
| 2.3 算法相关 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于最大流的顶点加权有向图最大密集子图算法 |
| 3.1 基于猜测值的有向图构建 |
| 3.2 建立切割值与最优密度值的关系 |
| 3.3 算法伪代码 |
| 3.4 时间复杂度 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于线性规划的顶点加权有向图中的最大密集子图算法 |
| 4.1 线性规划基础知识 |
| 4.1.1 线性关系 |
| 4.1.2 线性规划 |
| 4.1.3 线性规划问题解法 |
| 4.2 基于线性规划的顶点加权有向图中的最大密集子图算法 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与项目与学术成果 |
| 致谢 |
（10）基于双层分解的并行多目标演化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多目标演化算法的研究现状 |
| 1.3 并行多目标演化算法的研究现状 |
| 1.4 水库优化调度方法的研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作和组织安排 |
| 第二章 多目标优化问题相关描述 |
| 2.1 多目标优化问题描述 |
| 2.1.1 多目标优化问题的数学模型 |
| 2.1.2 Pareto相关定义 |
| 2.2 基于分解的多目标演化算法 |
| 2.2.1 MOEA/D的常用分解方法 |
| 2.2.2 MOEA/D算法流程 |
| 2.3 演化算法常用的并行模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于双层分解的并行多目标演化算法 |
| 3.1 MOEA/D算法特性分析 |
| 3.2 基于双层分解的改进策略 |
| 3.2.1 针对局部PF的搜索策略研究 |
| 3.2.2 权重空间的划分策略 |
| 3.2.3 分区演化的孤岛并行模型 |
| 3.2.4 基于邻居的自适应个体迁移策略 |
| 3.3 pMOEA/BD算法框架 |
| 3.4 实验设置 |
| 3.4.1 多目标优化问题的标准测试集 |
| 3.4.2 多目标优化算法的性能度量指标 |
| 3.4.3 对比算法与参数设置 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.5.1 pMOEA/BD的有效性分析 |
| 3.5.2 基于性能度量指标的算法对比研究 |
| 3.5.3 权重划分方式对算法性能的影响 |
| 3.5.4 算法参数敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于并行多目标演化算法的水库优化调度研究 |
| 4.1 水库优化调度模型及其复杂性分析 |
| 4.1.1 水库优化调度模型 |
| 4.1.2 水库优化调度模型复杂性分析 |
| 4.2 新的权重生成策略 |
| 4.2.1 权重向量对水库调度方案的影响 |
| 4.2.2 Delaunay三角剖分 |
| 4.2.3 基于Delaunay三角剖分的空间划分策略 |
| 4.2.4 在三角网格中重新生成权重向量 |
| 4.3 pMOEA/BD-DT:基于 DT 改进的并行多目标水库优化调度算法 |
| 4.4 实验设置 |
| 4.4.1 实验对象 |
| 4.4.2 水库优化调度算法的性能度量指标 |
| 4.4.3 对比算法与参数设置 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 在两目标水库优化调度模型上的对比研究 |
| 4.5.2 在三目标水库优化调度模型上的对比研究 |
| 4.5.3 算法参数敏感性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、二分单纯形算法中子规划问题的进一步研究（论文参考文献）
- [1]高可用的网络功能虚拟化资源分配机制研究[D]. 王盟. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]移动边缘网络中基于网络流模型的虚拟服务迁移算法[D]. 唐欢. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2021(08)
- [3]两类非凸规划问题的分支定界算法研究[D]. 黄小利. 北方民族大学, 2021(08)
- [4]数值流形方法在转动、接触和弹塑性计算中的若干改进[D]. 张宁. 北京交通大学, 2020(06)
- [5]现代优化理论与应用[J]. 邓琪,高建军,葛冬冬,何斯迈,江波,李晓澄,王子卓,杨超林,叶荫宇. 中国科学:数学, 2020(07)
- [6]双结构网络内容共享能力研究[D]. 刘旋. 东南大学, 2020(01)
- [7]无线供能网络的高效单跳数据收集方案[D]. 陈喆飙. 浙江工业大学, 2020(02)
- [8]电动公交车行车计划问题建模与算法研究[D]. 杨扬. 北京交通大学, 2020
- [9]顶点加权有向图查找密集子图算法研究[D]. 杨洋. 广州大学, 2020(02)
- [10]基于双层分解的并行多目标演化算法研究[D]. 李璐. 西安电子科技大学, 2020(05)