服务组合的QoS信息

今天上午在网上听几个前辈谈这个话题,自己在想应该也整下,对gis服务做出评价这样比较合理点。整理下几个人的谈话,记录下:

      QoS里有个大问题,就是不可公度 比如你的QoS,有响应时间,信誉度,安全级别,目前很多算法采用的都是线性规划,或者某种规划算法。直接点,就是求极值 QoS类的方法,难点就在这个公度性上,如果解决的合理,那就马上变成一道求极值的方程组问题,一般讲,你需要选择一组QoS参数,然后把他们做标准化,再合一 ,就是说,不管是离散量,还是连续的量  你都要想办法把他们映射到一个公共的区间上,比如0到1,而且一定要让这些量可以连续的取到这个区间上的所有值,也就是标准化,否则的话,就需要做多目标优化,给出若干个满意解,然后由用户进行选取。试验可以 用matlb 然后随机的设置数据 ,对线性规划算法的实验,当然,你的随机需要有一定的覆盖面 常见的分布要有。网上的qos本体http://www3.ntu.edu.sg/home5/PG04878518/OWLQoSOntology.html 

Subsume If request R is super-concept of advertisement A
Exact If advertisement R and request A are equivalent concepts
PlugIn If request R is sub-concept of advertisement A
Intersection If the intersection of advertisement A and request R is satisfiable
Disjoint Otherwise it is disjoint 

QoS类的方法,实际上步骤基本上就是如下
1 定义每个服务单独的QoS信息,如响应时间,信誉度,安全级等
2 给出服务复合后,这几个QoS综合值如何计算
3 给出各种QoS的权重
4 结合权重进行单目标优化
















转载于:https://www.cnblogs.com/zhxiaomiao/archive/2008/12/29/1364365.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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