48、空间立体多层数据非对称无标度网络的全局动态一步预测资源分配策略

空间立体多层数据非对称无标度网络的全局动态一步预测资源分配策略

1 引言

复杂网络研究为探索实际通信网络的流量动态开辟了新途径。提升网络性能的网络资源分配策略受到了广泛关注。此前,在连续流层面有容量分配方案,包括流量速率调整和网络容量重排。但在许多实际通信网络,如自组织传感器网络中,数据以数据包形式传输,限制流量生成率可能影响数据收集和传输过程。

还有利用节点度的容量分配方案,它被应用于最短路径路由和本地路由策略。同时,由于介数能全面描述网络中节点的数据包传递情况,也有基于节点介数的资源分配方法被提出,并且证明了最短路径路由方案能提升网络容量。

然而,在实际通信网络中,如自组织无线传感器网络,传感器随机分布,数据生成不均匀,存在热点区域。热点区域的节点会生成更多数据包并传送给汇聚节点,这使得网络呈现数据非对称的特点。使用基于节点度的资源分配方案时,汇聚节点易成为瓶颈节点;而基于节点介数的资源分配方案,会提前分配资源,导致部分资源浪费。

此外,许多实际通信网络是自组织的空间立体多层结构,且数据传输非对称。因此,探索一种能提高数据非对称空间立体多层网络容量的资源分配方案十分有意义。其实,资源分配方法的本质是合理处理节点中积累的数据包。基于此,本文引入了全局动态一步预测资源分配(GDORA)方案来提升网络性能。

2 流量模型

许多实际通信网络是自组织的空间立体多层结构,本工作采用了相关文献中描述的空间立体多层网络结构。该网络的流量模型由三层组成:上层、下层和层间层。由于每个节点的覆盖范围有限,上层和下层被划分为多个区域。下层的源节点会根据给定的路由策略,通过相应的层间层将信息传递到上层的目标节点。

无标

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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