2016-12-27
based Resource Allocation）。QMFRA算法的调度思路是最大化所有用户的加权速率和，速率因子代表了信道质量，权值则体现了QoE Metric的影响。权值的设计引入了缓冲数据量因子，中断
863项目（2014AA01A705）
国家自然科学基金资助项目（61271257，61171107）
北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室；北京先进信息网络实验室，北京 100876,北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室；北京先进信息网络实验室，北京 100876,北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室；北京先进信息网络实验室，北京 100876
2015-12-14
相比于单播通信，多播通信能够更好的提升频带利用率和传输速率。多播通信中，资源分配算法的地位举足轻重，因为多播的吞吐量和资源分配方案息息相关。本文研究了异构网络中的多播资源分配问题，在异构网络下提出了基于QoS的利用动态规划思想解决混合业务多播资源分配算法。针对于异构网络，本文提出了一种基于QoS的异构网络下的多播资源分配方案。在毫微微小区和宏基站共同组建的异构网络系统中，将多播资源分配问题和不同业务组之间的QoS相结合，同时对于是否受到同频干扰将整个区域分为两部分，这两部分的资源分配策略是不同的。一部分的资源分配策略是最大化系统速率，可以采用基于动态规划的解法；另外一部分的资源分配策略是保证其业务组基本的通信质量，只需要保证其QoS，不对这部分区域内的吞吐量作出要求。由此我们可以推断出此算法不仅可以保证业务组的QoS，也能尽可能最大化系统的吞吐量。相比于单播通信，多播通信能够更好的提升频带利用率和传输速率。
北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876
2010-06-29
雷达干扰资源分配是电子对抗领域的重要研究方向，合理的分配干扰资源可以利用有限的干扰资源达到最优的干扰效果，从而在电子对抗中占得先机。在干扰资源分配模型分析的基础上，从提高雷达利用效率的角度出发，根据雷达和干扰资源之间不同的数量关系，首先介绍了一对一和多对一的干扰资源分配策略，并在此基础上结合目标雷达分群的思想，讨论了一对多的干扰资源分配策略的具体步骤和干扰效果的评估。最后简要的介绍了遗传算法和蚁群算法在干扰资源分配中的应用。
电子科技大学电子工程学院
2022-02-24
本文针对下行链路认知无线电（Cognitive Radio, CR）网络，提出一种强化学习（Reinforcement Learning, RL）资源分配框架，协调分配授权频段和非授权频段的可访问频谱资源，实现授权频段和非授权频段上认知用户（Secondary Users, SUs）之间的和谐共存。针对不同的业务，建立多个切片，在保证业务服务质量（Quality of Service, QoS）指标的前提下，尽可能提高非授权频段上认知网络的频谱效率（Spectral Efficiency, SE）并降低占用授权频谱资源的成本。将资源分配视为一个约束学习问题，提出一种基于Actor-Critic的切片资源分配方案，在CR网络中建立资源分配和算法之间的映射关系，根据收发器对（Transceiver Pairs, TPs）的信道占用情况输出SUs最优的信道选择和发射功率。结果表明该方案是有效且可行的。
北京邮电大学，电子工程学院，北京 100876,北京邮电大学，电子工程学院，北京 100876
2015-03-23
针对多路径网络中普遍存在的异构服务，建立了相应的资源分配模型。模型是一个较难处理的非凸优化问题，为了得到问题的最优解，通过转换将问题转换成一个近似的凸优化问题，并且设计了一类分布式资源分配算法，算法能够在有限的迭代次数内有效地得到最优点，数值例子验证了结论的有效性。
国家自然科学基金（71301139）
中国博士后科学基金特别资助项目（2014T70231）
教育部人文社会科学研究项目（12YJC790101）
河北省自然科学基金（F2013203136）
高等学校博士学科点专项科研基金（20131333120001）
燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛 066004
#计算机科学技术#
本文收录在中国科技论文，2015，10（2）：145-149.
2010-08-13
传统的矿井生产都是按照设计的生产能力进行开采，无法呈现在未来发展各个时间段的最佳开采数量。本文将Tietenberg资源分配模型引入矿井资源配置中，并以淮南张集矿为实例，进行了矿井资源配置的实证分析。结果表明：将Tietenberg资源分配模型应用于矿井资源的配置中，可以得到矿井生产的最佳服务年限和各个时段的最佳生产量。最后将该模型的资源配置结果与传统的生产结果进行对比，发现：该模型可以使矿山企业获得更好的经济效益。
中国矿业大学环境与测绘学院
#管理学#
2016-05-31
为了突破智能移动设备性能的限制，研究人员设想将云计算服务扩展到移动设备，也就是人们常说的移动云计算技术。在本文中，提出并设计了一种局部移动云资源分配机制，包括局部移动资源云的设计，以及移动云资源分配机制。首先，将多个小型"资源云"部署在本地并互联一体，并将其与本地移动通信网络直接相连，以增强移动云资源服务在延迟、带宽等方面的服务质量。然后本文对移动云资源分配问题进行数学建模，提出并使用了基于贪心法的人工鱼群移动云资源分配算法。最后，本文对移动云资源分配机制进行了仿真实现，并对资源分配算法进行了对比分析。结果表明，本文设计的局部移动云资源分配机制在为用户提供更优服务质量等方面具有很好的性能。?????
高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域资助课题（20120042130003）
东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，110819,东北大学软件学院，沈阳，110819,东北大学计算机科学与工程学院，沈阳，110819
#计算机科学技术#
2021-12-22
Kubernetes是现在业界主流的容器编排引擎，在多租户批量任务处理场景目前主流的调度器Volcano采用多级DRF算法通过平衡多个租户的主导资源份额及同一用户多作业（Job）之间主导资源份额来实现资源分配公平。但是DRF算法在实现资源分配公平时只考虑分配时刻各租户资源使用情况，未从时间维度考虑资源分配的公平性，可能导致资源分配不公平。HMRF算法结合LT-DRF算法和LT-AF算法实现了长期资源分配公平，但是该算法未能考虑多租户任务的复杂性。本文结合HMRF算法与多级DRF算法提出多级混合资源分配公平（MHRAF）模型，来实现多租户间长期资源分配公平、同租户多作业多任务复杂场合的按优先级排队及多Job之间的DRF特性。实现基于MHRAF模型的调度器MyVolcano，在Kubernetes集群进行对比实验。实验结果表明MHRAF算法可以实现多租户资源分配的长期公平性及更合理的任务资源分配。
School of computer science, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,School of computer science, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876
#计算机科学技术#
2011-12-20
研究了适用于单载波频分多址（SC-FDMA）中继系统中的资源分配算法。针对SC-FDMA系统的子信道相邻限制，提出了一种基于集合划分问题的最优资源分配算法。为降低计算复杂度，还提出了一种基于贪婪试探性思想的次优算法。仿真结果表明，最优算法的频谱利用率显著高于随机算法，而贪婪次优算法能达到接近最优算法的性能，并且具有较低的计算复杂度。
国家自然科学基金（No.60802010）
国家重大科技专项（2011ZX03001-002-01）
教育部博士点青年教师基金资助项目（No. 200802461143）
复旦大学通信科学与工程系，上海 200433,复旦大学通信科学与工程系，上海 200433
wireless resources. Users require more efficient resource allocation method to satisfy their QoE
2014-12-05
Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing University of Posts and Telecommunications
提示
