11、可扩展的基于链路的匿名路由中继选择:性能与匿名性的平衡

基于链路的匿名路由优化

可扩展的基于链路的匿名路由中继选择:性能与匿名性的平衡

1. 性能指标分析

在网络性能评估中,有多个关键指标值得关注,包括端到端可用带宽、路径延迟、抖动以及自治系统(AS)遍历次数。通过对不同数据集(如S3 - BW、King、PL - Jitter和PL - ASes)的分析,我们可以更清晰地了解网络的性能特征。

数据集 指标 相关说明
S3 - BW 端到端可用带宽 不同加权策略(如s = 3、s = 9、s = 15)下的可用带宽分布
King 路径延迟 展示了不同加权策略下的端到端路径延迟情况
PL - Jitter 抖动 体现了不同加权策略下的抖动变化
PL - ASes AS遍历次数 分析了不同加权策略下路径穿越的AS数量

例如,在PL - ASes数据集中,当s = 3和s = 9时,分别只有10%和0.3%的路径穿越了12个或更多的AS。

2. 匿名性分析
2.1 节点
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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