25、用 HomeNet Profiler 测量家庭网络

用 HomeNet Profiler 测量家庭网络

1. 研究背景与数据收集

研究选取了成员在 1 - 3 人的家庭作为研究对象。每台笔记本电脑使用英特尔 WiFi 卡,每 10 秒运行一次 WiFi 扫描模块,每 10 分钟还会在以太网适配器上运行设备扫描模块。数据收集时间从 2012 年 3 月 19 日至 2012 年 7 月 31 日。虽然这 6 个家庭不能代表整体人群,但为评估 HomeNet Profiler 提供了基础。

通过多种渠道推广 HomeNet Profiler,在 2011 年 4 月至 2012 年 5 月期间,共有 2721 个不同的终端系统运行了 3634 次该工具。经过筛选,数据来自 2432 个不同的家庭,分布在 46 个国家和 210 个不同的自治系统(AS),本文重点关注法国的 1682 个家庭。值得注意的是,约三分之二参与调查的法国用户表示他们“精通互联网技术”,这使得数据集偏向专业用户,但专业用户的家庭网络可能更能代表未来趋势。

2. 家庭网络中的设备集

2.1 设备扫描的完整性

用户运行 HomeNet Profiler 时,部分设备可能未连接到家庭网络。通过在测试平台上进行重复设备扫描,发现每次扫描观察到的设备集有所不同。在 4 个月的数据收集过程中,每个家庭测量到的设备数量在 6 - 19 个之间。

将设备分为两类:
- 家庭设备 :属于家庭成员的设备。
- 访客设备 :朋友临时使用家庭网络的设备。

家庭设备又可细分为:
-

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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