27、时变有损网络中的源路由策略研究

时变有损网络中的源路由策略研究

1. 引言

在时变有损网络中,寻找高效的路由策略至关重要。由于求解贝尔曼方程以获得最优策略在路径数量和跳数增加时变得难以处理,因此需要研究近似最优的解决方案。本文将介绍基于索引的策略,包括近视策略和惠特尔指数,以及一种新的路由路径度量——谐波折扣指数(HDI),并通过实验评估其性能。

2. 基于索引的策略

2.1 索引策略概述

索引策略是为每条路径的每个状态分配一个索引,并选择索引最高的路径进行传输的选择协议。一些路径索引具有强可分解性,即可以独立计算每条路径的索引,而不考虑其他路径的状态,这降低了问题的复杂度。本文将研究两种适用于多跳路径的索引策略:近视策略和惠特尔指数。

2.2 近视策略

2.2.1 近视策略原理

近视策略将选择路径的即时预期奖励作为索引,通过忽略未来折扣奖励对决策的影响,显著降低了计算复杂度。对于随机相同的单跳(信道),这种近视策略可以保证得到最优解,但对于非相同跳数且奖励相等的情况或多跳路径,相关研究较少。

2.2.2 完全无记忆跳的情况

当通信跳满足 (1 - \beta_{k,j} = \alpha_{k,j}) 时,跳变为完全无记忆的,此时信念 (w_{k,j}) 保持恒定,即 (w_{k,j} = 1 - \beta_{k,j} = \alpha_{k,j} = \tau(w_{k,j}))。在一组由 (n) 个完全无记忆跳组成的 (K) 条独立路径中,近视策略是最优的,并且由于所有跳的信念保持不变,最优策略可能在所有决策时刻仅通过一条路径进行传输。

2.2
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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