针对基于设备到设备(device-to-device,D2D)的蜂窝网络下车载无线通信技术(cellular-vehicle to everything,C-V2X)中复用蜂窝用户资源带来的能效问题,提出了一种能效优化算法。通过新的功率控制方法最大化车载用户(vehicle user,V-UE)...
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针对基于设备到设备(device-to-device,D2D)的蜂窝网络下车载无线通信技术(cellular-vehicle to everything,C-V2X)中复用蜂窝用户资源带来的能效问题,提出了一种能效优化算法。通过新的功率控制方法最大化车载用户(vehicle user,V-UE)总能效,并利用能量收集技术提高V-UE能效。该算法采用拉格朗日乘数法减少约束条件数目,利用改进的Dinkelbach方法将原问题转换为等效减式优化问题,并求出V-UE功率控制范围。数值仿真结果表明,该算法能够在V-UE用户之间的不同距离内获得最优能效。
【目的】基于光滑中心路径的等价变换,提出一种新的求解Fisher市场均衡问题的线性权互补(Weighted linear complementarity problem, WLCP)模型的全牛顿步可行内点算法。【方法】扰动WLCP,构造光滑中心路径的新代数等价形式,运用牛顿法...
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【目的】基于光滑中心路径的等价变换,提出一种新的求解Fisher市场均衡问题的线性权互补(Weighted linear complementarity problem, WLCP)模型的全牛顿步可行内点算法。【方法】扰动WLCP,构造光滑中心路径的新代数等价形式,运用牛顿法得到新搜索方向,从而提出求解Fisher市场均衡问题的全牛顿步可行内点算法。【结果】算法采用全牛顿步避免线搜索,提高计算效率,且具有可行性和多项式复杂度。【结论】初步数值结果表明算法有效。
针对OpenStack云计算平台默认调度算法存在资源利用率低和负载不均衡的问题,提出一种基于改进的秃鹰搜索的调度算法(PieceWise bald and t-distribution eagle search,PBES),旨在最大化云数据中心的资源利用率和负载均衡。采用PieceWis...
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针对OpenStack云计算平台默认调度算法存在资源利用率低和负载不均衡的问题,提出一种基于改进的秃鹰搜索的调度算法(PieceWise bald and t-distribution eagle search,PBES),旨在最大化云数据中心的资源利用率和负载均衡。采用PieceWise混沌映射提高搜索算法的收敛速度和精度,引入t分布避免算法陷入局部最优解。综合考虑CPU、内存、磁盘和带宽等4种资源指标,采集真实环境下的数据并进行实验,其结果表明,相较OpenStack默认调度算法和粒子群算法,PBES算法在资源利用率和负载均衡方面都有显著提升。
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