CN106341826B - 基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，属于电通信技术领域。该方法的执行步骤如下：1)建立虚拟化无线电力专网，所述虚拟化无线电力专网包括基站模型、用户模型和信道模型；2)利用禁忌算法对所述虚拟化无线电力专网进行优化；3)根据各个约束条件对目标函数进行优化，得出该目标函数的结果。该专利立足网络虚拟化技术根据电力业务类型和资源现状，将无线资源抽象。随后，综合网络成本、利润、业务隔离性约束、回程容量约束、QoS约束等因素抽象出了一种资源分配最优化问题模型，利用禁忌搜索解决该组合优化问题，从而在保障业务隔离和服务质量的条件下，解决了电力无线接入网的资源分配问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，属于电通信技术领域。
背景技术
针对配用电业务具有分布范围广、通信点多、通信设备工作环境较差、业务种类繁多、数据上传量大、可靠性和安全性要求高等特点，目前配电网已经从租用公网的2G/3G数据通道承载电力业务转换到电力专网。利用现有电网光纤资源组建电力核心网，建立基于TD-LTE的无线接入网实现电力终端设备的接入。其中接入网为工作在230MHz频段的无线专网，建立TD-LTE基站，采用正交频分复用技术(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)、多输入多输出技术(Multi-Input Multi-Output，MIMO)、多通道智能天线技术等，实现终端用户的全覆盖。但是目前电网仍存在以下问题：1、无线资源大量浪费；2、不同业务之间相互干扰；3、缺少为不同QoS需求的业务提供差异性服务。为了解现有技术的发展状况，对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本发明相关度比较高的技术信息：
申请号为201510698409.X的中国发明专利申请《一种电力无线专网中的发射功率设置与资源块调度方法》，该发明专利申请公开了一种电力无线专网中的发射功率设置与资源块调度方法，其首先根据基站与设备之间的关系为每类业务的设备进行分组，然后进行上行发射功率控制，得到每一个设备的发射功率，并计算得到设备分配一个资源块时的吞吐率，接下来计算每个分组的支持率，代表了为该分组分配给定数量无线资源后数据需求率的满意程度。最后，根据支持率的含义分别计算每类业务以及每个分组的支持率，然后分别进行信道资源分配以及资源块调度。本发明方法针对电力无线专网中的通信需求问题，解决了电力无线专网中的发射功率设置与资源块调度的问题。虽然该发明专利申请为现有电力无线专网中的控制功率提出了分配策略，但该发明专利申请仅考虑了电力无线专网中的功率资源，并未考虑基站资源和子载波资源，由于其方案本身的缺陷，导致该方案并不适用于解决电力网线专网的资源分配优化问题。
申请号为201510686134.8的中国发明专利申请《一种配用电无线接入网中的资源调度方法》，该发明专利申请公开了一种配用电无线接入网中的资源调度方法，针对各类配用电业务数据承载于同一无线接入网络的业务通信系统，进行不同承载网络适配及资源优化分配，兼顾了操作的复杂度与方案的最优性，并且适用于所有体制的配用电无线通信接入网络；特别地，本发明从机制上改变原有的QoS尽力而为服务模式，通过资源调度策略对网络带宽、数据队列进行管理以优化网络资源利用率。虽然该发明专利申请设计了一种配用电无线接入网中的资源调度方法，但是该发明专利申请所公开的方案仅仅是网络带宽、数据队列进行管理以优化网络资源利用率，导致其对资源优化分配缺乏灵活性，优化结果较为单一，不能令人满意。
申请号为201510546584.7的中国发明专利《基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法》，该发明专利申请公开了一种基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法，包括基于用户的位置信息以及当前时间段内统计到的视频请求信息，对用户进行聚类处理；根据用户聚类结果，根据每个用户群位置信息，计算出每个用户群中心位置水平方位角和垂直仰角；基站天线波束实现对用户群的精确对准；采用有源天线阵列的天线模型，确定基站到用户的信道增益模型；基于最大化吞吐量的目标，提出多播系统的载波资源分配模型；提出用户群分簇算法，根据用户群的位置信息，对用户群进行分簇处理；基于最大化吞吐量的载波分配算法。本发明提高了频谱效率、资源利用率、频谱效率、系统容量和用户的性能。虽然该发明专利申请在一种基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法，但是该发明专利申请并未考虑电力无线专网的特殊性(电力无线专网既要不被干扰，也要不干扰其他网络，同时还要具有保密性)，该算法并不适用于电力无线专网。
综上所述，现阶段的无线电力专网仅仅达到维持通信的目的，对于资源控制分配并没有一种行之有效的方法，而现有方法又存在着各种问题而并不能很好的为无线电力专网进行资源分配的工作，因此急需一种可行方法为无线电力专网进行资源整合与再分配。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法。
本发明为了解决上述技术问题提出的技术方案是：基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，该方法的执行步骤如下：
1)建立虚拟化无线电力专网，所述虚拟化无线电力专网包括基站模型、用户模型和信道模型；
所述基站模型为以基站为核心的底层物理资源进行抽象；所述用户模型是通过对所述虚拟化无线电力专网的服务提供商侧的终端用户进行抽象得到的；所述信道模型是以典型的MIMO信道进行建模；
所述终端用户抽象出两类信息，分别为终端业务类型和终端位置信息；
所述基站模型中共有L个基站，每个基站的回程容量为Cl,所述基站有K个扇区和Q个带宽为M的子载波，基站l的物理位置为(xl,yl,zl)，xl,yl,zl分别为所述基站的经度、所述基站的纬度、所述基站的天线高度；
所述终端用户组的集合为N＝{N1，N2，……，Nj}；
所述终端业务类型，根据所述无线电力专网的QoS的差异性和业务属性来区分不同的业务类型，所述终端用户的最低传输速率为终端编号n；
所述终端位置信息的坐标为(xn,yn,zn)，所述终端到基站l的距离
所述终端到基站l的方位θn,l可以用于确定所述终端在该基站l的具体扇区，θn,l的描述如下：
2)利用禁忌搜索算法对所述虚拟化无线电力专网进行优化，得到目标函数，所述目标函数包括成本函数、收益函数和利润函数；
所述禁忌搜索算法的成本函数为：
其中，e1l为基站l的日常运营维护支出，dl为基站影响因子，c为单位电能的价格，Pl为基站l的电路能源消耗；
所述禁忌搜索算法的收益函数为：
其中γj为通过服务模式所制定的单价，wj,n为终端用户n的权重；
所述利润函数为Profit(N)＝Revenue(N)-Cost(N)；
3)根据各个约束条件对目标函数进行优化，得出该目标函数的结果；
所述约束条件包括，
第一约束条件，
C1：
其中，PT为任意扇区内每个子载波被允许的发射功率上限；
第二约束条件，
C2：
第三约束条件，
C3：
第四约束条件，
C4：
第五约束条件，
C5：
第六约束条件，
C6：
其中，为根据用户n的QoS要求下的最低传输速率的门限；
所述目标函数的解的形式表示为：
其中终端用户n对应的Pn为包含着分配给该用户的基站、扇区、子载波和功率信息；
所述目标函数的优化如下：
步骤1，导入配用电接入网的资源数据，设置参数，置空禁忌表，随机生成一个初始解S，设置当前迭代次数nbiter＝0；
步骤2，根据所述约束条件，对所述初始解进行判断，若满足所述约束条件C1,C2,C3,C4,C5,C6，则进入步骤3；否则再随机生成一个初始解，重新进入步骤2；
步骤3，若初始解满足终止准则，则输出最优解，并终止，否者进入步骤4；
步骤4，产生当前解的领域解集合，然后选出若干满足约束条件的领域解作为候选解；
步骤5，若候选解满足特赦准则，则将满足特赦准则的最佳状态解作为当前解，而且更新禁忌表、特赦值，同时用当前解替换当前最优解，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，将非禁忌的最佳候选解作为当前解，并更新禁忌表；
步骤7，更新迭代次数nbiter＝nbiter+1，并转入步骤3。
上述技术方案的改进是：所述信道模型包括，
所述信道的传输速率为，
其中为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的传输速率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的发射功率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的信道增益，
表示从基站l到用户n的距离，j表示阴影衰落系数，t为衰落因子，σ2为加性高斯白噪声的功率，表示其他终端用户的干扰；第n个终端用户从所有子载波q接收到信息的传输速率为其中，为子载波q的分配因子，若基站l扇区k的子载波q被分配给第n个终端用户，则若基站l扇区k的子载波q被分配给其他终端用户，则
上述技术方案的改进是：所述特赦准则是：若n*是当前最优解，当一个受禁的邻居n满足Profit(n)≥Profit(n*)时，则Profit(n*)为特赦值；
所述终止准则是当满足以下条件时，算法终止：
1)迭代次数达到最大允许迭代次数；
2)当前最优解的目标函数等于目标函数上限。
本发明采用上述技术方案的有益效果是：本发明根据不同QoS的差异性和业务属性，如表1将电网中的业务分成以下4类：保护类业务、视频监控类、信息监测类和市场营销类。可通过QoS的差异性来区分不同的业务类型。不同于互联网，配用电无线接入网中的终端都是不移动的，因此位置信息能够确定，用(xn,yn,zn)表示。进而，可以用表示从基站Bl到用户n的距离。
然后，本文将高效分配虚拟资源作为流量分配的目标，即保证资源利用效率。我们把所有InPs(Infrastructure Providers，基础设施提供商)的支出作为成本函数，分为资本支出和运营支出。资本支出包括建立基站和使用频谱的成本，用于建立无线网络，运营支出包括日常维护支出，基站电路能源消耗支出和发射功率消耗支出，用于无线网络的日常运营。但是为了尽快实现电力设施全面无线覆盖，建站密集，导致所建设的基站存在着覆盖范围相互重叠的情况。通过使用虚拟化技术，可以弹性地配置网络资源，舍弃一些覆盖范围重复的基站，不仅能够减少运营支出，而且可以减少基站间信号的干扰。首先，目前电网中所建设的基站存在着覆盖范围相互重叠的情况。通过预处理舍弃一些覆盖范围重复的基站，从而减少基站间信号的干扰。
因此引入基站影响因子dl。考虑到用户QoS需求的差异性，制定不同的SP，从而通过加权定价的方式给用户提供差异性服务，对收益函数进行定义。这样既保证InPs的利益最大化，又保证用户服务质量差异化的需求。
此外，本发明所采用的利润函数可以达到以下效果：1.明确了InPs的成本和收入；2.为QoS要求不同的业务提供差异化的服务；3.考虑到能耗问题，有助于实现绿色无线网络；4.相比于分数形式的利润率函数或者成本比率，利润函数不仅更利于保证尽可能多用户的QoS，而且计算相对简便。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明：
图1是本发明实施例中的禁忌搜索算法的流程图。
图2是本发明实施例中三种方法的空旷郊区场景下的InPs的效益(利润)比较图。
图3是本发明实施例中三种方法的空旷郊区场景下的能耗比较图。
图4是本发明实施例中三种方法的空旷郊区场景下的用户传输速率比较图。
图5是本发明实施例中三种方法的密集城区场景下的用户传输速率比较图。
图6是本发明实施例重三种方法的固定传输速率下的能耗比较图。
具体实施方式
实施例
本实施例的基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，该方法的执行步骤如下：
1)建立虚拟化无线电力专网，虚拟化无线电力专网包括基站模型、用户模型和信道模型；
基站模型为以基站为核心的底层物理资源进行抽象；用户模型是通过对虚拟化无线电力专网的服务提供商侧的终端用户进行抽象得到的；信道模型是以典型的MIMO信道进行建模；
终端用户抽象出两类信息，分别为终端业务类型和终端位置信息；
基站模型中共有L个基站，每个基站的回程容量为Cl,基站有K个扇区和Q个带宽为M的子载波，基站l的物理位置为(xl,yl,zl)，xl,yl,zl分别为基站的经度、基站的纬度、基站的天线高度；
2)利用禁忌搜索算法对虚拟化无线电力专网进行优化；
3)根据各个约束条件对目标函数进行优化，得出该目标函数的结果。
本实施例的终端用户组的集合为N＝{N1，N2，……，Nj}，终端用户可抽象出两类信息分别为终端业务类型和终端位置信息。
本实施例的终端业务类型，
根据无线电力专网的QoS的差异性和业务属性来区分不同的业务类型，终端用户的最低传输速率为终端编号n；
终端位置信息，
终端位置信息的坐标为(xn,yn,zn)，终端到基站l的距离终端到基站l的方位θn,l可以用于确定终端在该基站l的具体扇区，θn,l的描述如下：
本实施例的信道模型包括，
信道的传输速率为，
其中为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的传输速率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的发射功率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的信道增益；
表示从基站l到用户n的距离，j表示阴影衰落系数，t为衰落因子，σ2为加性高斯白噪声的功率，表示其他终端用户的干扰；第n个终端用户从所有子载波q接收到信息的传输速率为其中，为子载波q的分配因子，若基站l扇区k的子载波q被分配给第n个终端用户，则若基站l扇区k的子载波q被分配给其他终端用户，则
本实施例的禁忌搜索算法的成本函数为
其中，e1(l)为基站l的日常运营维护支出，dl为基站影响因子，c为单位电能的价格，Pl为基站l的电路能源消耗。
禁忌搜索算法的收益函数为，
其中γj为通过服务模式所制定的单价，wj,n为终端用户n的权重；
利润函数为Profit(N)＝Revenue(N)-Cost(N)。
本实施例的约束条件包括，
第一约束条件，
C1：
其中，PT为任意扇区内每个子载波被允许的发射功率上限；
第二约束条件，
C2：
第三约束条件，
C3：
第四约束条件，
C4：
第五约束条件，
C5：
第六约束条件，
C6：
其中，为根据用户n的QoS要求下的最低传输速率的门限。
由于禁忌搜索算法中充分体现了集中和扩散两个策略，相比于其他智能算法有能够更好地避免陷入局域最优的优点，故本章提出一种基于禁忌搜索算法的配电网虚拟化无线资源分配算法。该算法的设计主要体现在解的形式、禁忌表、特赦准则和终止准则。具体算法如下所述：
根据上一章得到的目标函数，可以将解的形式表示为
其中终端用户n对应的Pn为包含着分配给该用户的基站、扇区、子载波和功率信息。所有的解业务隔离性、基站回程容量与传输速率的约束，即受C1、C2、C3、C4、C5、C6约束。
解的第n个分量变化为
从在第Pn集合改变到第Pn'集合中。一个解分量的变化可以是多种可能的，包括基站变化(扇区变化)，子载波变化和发射功率变化，把一个解分量的变化集合作为一个邻域。即每一个解S的邻域由满足上面的变化且至多两个分量变化的解组成。
禁忌：
即还原到原有状态，这种禁忌考虑了方向的变化。
特赦准则：若n*是当前最优解，当一个受禁的邻居n满足Profit(n)≥Profit(n*)时，则受禁的变化特赦。其中Profit(n*)也称为特赦值。
终止准则：当满足以下条件时，算法终止。1)迭代次数达到最大允许迭代次数；2)当前最优解的目标函数等于目标函数上限。
禁忌搜索算法的算法流程如下：
步骤1初始化。导入配用电接入网的资源数据，设置参数，置空禁忌表，随机生成一个初始解S，设置当前迭代次数nbiter＝0。
步骤2检验约束条件。根据问题模型中的约束条件，对初始解进行判断，若满足约束条件C1、C2、C3、C4、C5、C6，则进入步骤3；否则再随机生成一个初始解，重新进入步骤2。
步骤3检验终止准则。若初始解满足终止准则，则输出最优解，并终止算法，否者进入步骤4。
步骤4选取候选解。产生当前解的领域解集合，然后选出若干满足约束条件的领域解作为候选解。
步骤5检验特赦准则。若候选解满足特赦准则，则将满足特赦准则的最佳状态解作为当前解，而且更新禁忌表、特赦值，同时用当前解替换当前最优解，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6检验禁忌表。判断候选解禁忌属性，将非禁忌的最佳候选解作为当前解，并更新禁忌表。
步骤7更新迭代次数。nbiter＝nbiter+1，并转入步骤3。
在配电网的一片由多个InPs同时覆盖的地理区域，假设有4个InP和4个SP，其中，每个InP包含一个基站，一个基站有三个扇区，拥有230MHz频段中1Mhz的频谱资源，整个频段由60个带宽为15KHz的子载波组成。由于约束C2，每个扇区只能同时为不大于60个用户提供服务，整个区域的用户数不超过720。所有基站和终端的天线配置都是1×1,每个子载波的最大发射功率为3300mV,每个SP提供一种服务，即一种业务。下面的所有结果都是通过200次模拟仿真运行出的平均结果。具体表1所示。
表1仿真参数设置
在试验中，我们比较以下三种资源分配策略，1、未考虑虚拟化的自适应无线资源分配(AWRA)算法，考虑了只考虑了子载波的分配，缺少灵活性，而且资源利用率低。2、基于动态贪婪映射算法(Dynamic greedy embedding algorithm，DGEA)的虚拟化无线资源分配策略，该算法迭代速度快，但容易陷入局部最优，而且在资源分配中缺少对业务隔离性和回程容量约束的考虑。3、本文提出的基于禁忌搜索优化算法(Tabu search optimizationalgorithm，TSOA)的虚拟化无线资源分配策略。
本实施例中，δ2设置为0.01，4种SP的权重为4:3:2:1,最低传输速率分别为170,150,130,100kbps。做5组实验，用户数量依次设置为12、24、36、48、60，其中4类用户的比例为1:1:2:8。如图2所示，本文提出的无线资源分配算法在空旷郊区场景下InPs获得的(效益)利润多于其他两种算法。该算法能够获得更好的(效益)利润主要体现在两方面：一是选择合适的基站，舍弃部分覆盖范围重复的基站，降低了基站维护成本和基站能耗成本，如图3所示；二是通过让每个用户根据业务优先级选择在可选信道中信道增益最大的信道，提升了传输速率，从而增加了收益。如图4所示，用户传输速率的提升，可以看出本文提出的无线资源分配算法在空旷郊区场景下，由于终端用户少，总的传输速率达不到回程容量的约束，各种SP的用户传输速率都能达到较高的值，而且相对其他算法，本文提出的算法提高了用户传输速率。
如图5所示，是密集城区(终端用户较多)场景下不同SP用户的传输速率的对比，可以看出，本文提出的算法在保证用户QoS的情况下，使得不同的业务类型的用户获得了不同的传输速率，优先保证了业务优先级高的用户，这是由于考虑到不同SP用户的QoS差异性，在单个基站的总传输速率受到回程容量的约束时，本文提出的算法优先保障了QOS要求高的SP，使得不同的SP用户的传输速率与其业务优先级相匹配，而不是像其他算法一样各种SP用户分配相同的传输速率。
在追求最高利润的同时，不可避免的会增加发射功率，从而导致能耗的增加，因此，当固定用户的传输速率时，即SP1到4的用户是传输速率分别设置为175,155,135,105kbps,如图6所示，为不同算法下的能耗比较。可得本文提出的算法更加节能。节能主要体现在两个方面，一是剔除覆盖范围重复的基站，降低了基站电路能源消耗，二是通过让每个用户根据业务优先级选择在可选信道中信道增益最大的信道，降低了发射功率。
本发明不局限于上述实施例。凡采用等同替换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。
Claims (3)
1.基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，其特征在于该方法的执行步骤如下：
1)建立虚拟化无线电力专网，所述虚拟化无线电力专网包括基站模型、用户模型和信道模型；
所述基站模型为以基站为核心的底层物理资源进行抽象；所述用户模型是通过对所述虚拟化无线电力专网的服务提供商侧的终端用户进行抽象得到的；所述信道模型是以典型的MIMO信道进行建模；
所述终端用户抽象出两类信息，分别为终端业务类型和终端位置信息；
所述基站模型中共有L个基站，每个基站的回城容量为Cl,所述基站有K个扇区和Q个带宽为M的子载波，基站l的物理位置为(xl,yl,zl)，xl,yl,zl分别为所述基站的经度、所述基站的纬度、所述基站的天线高度；
所述终端用户组的集合为N＝{N1，N2，……，Nj}；
所述终端业务类型根据所述无线电力专网的QoS的差异性和业务属性来区分；所述终端用户的最低传输速率为终端编号n；
所述终端位置信息的坐标为(xn,yn,zn)，所述终端到基站l的距离所述终端到基站l的方位θn,l可以用于确定所述终端在该基站l的具体扇区，θn,l的描述如下：
2)利用禁忌搜索算法对所述虚拟化无线电力专网进行优化，得到目标函数，所述目标函数包括成本函数、收益函数和利润函数；
所述禁忌搜索算法的成本函数为：
其中，e1/为基站/的日常运营维护支出，dl为基站影响因子，c为单位电能的价格，Pl为基站/的电路能源消耗；
所述禁忌搜索算法的收益函数为：
其中γj为通过服务模式所制定的单价，wj，n为终端用户n的权重；
所述利润函数为Profit(N)＝Revenue(N)-Cost(N)；
3)根据各个约束条件对所述目标函数进行优化，得出所述目标函数的结果；
所述约束条件包括，
第一约束条件，
C1：
其中，PT为任意扇区内每个子载波被允许的发射功率上限；
第二约束条件，
C2：
第三约束条件，
C3：
第四约束条件，
C4：
第五约束条件，
C5：
第六约束条件，
C6：
其中，为根据用户n的QoS要求下的最低传输速率的门限；
所述目标函数的解的形式表示为：
其中终端用户n对应的Pn为包含着分配给该用户的基站、扇区、子载波和功率信息；
所述目标函数的优化如下：
步骤1，导入配用电接入网的资源数据，设置参数，置空禁忌表，随机生成一个初始解S，设置当前迭代次数nbiter＝0；
步骤2，根据所述约束条件，对所述初始解进行判断，若满足所述约束条件C1，C2，C3，C4，C5，C6，则进入步骤3；否则再随机生成一个初始解，重新进入步骤2；
步骤3，若初始解满足终止准则，则输出最优解，并终止，否者进入步骤4；
步骤4，产生当前解的领域解集合，然后选出若干满足约束条件的领域解作为候选解；
步骤5，若候选解满足特赦准则，则将满足特赦准则的最佳状态解作为当前解，而且更新禁忌表、特赦值，同时用当前解替换当前最优解，转入步骤7，否则转入步骤6；
步骤6，将非禁忌的最佳候选解作为当前解，并更新禁忌表；
步骤7，更新迭代次数nbiter＝nbiter+1，并转入步骤3。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，其特征在于：
所述信道模型包括，
所述信道的传输速率为，
其中为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的传输速率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的发射功率，
为信息从基站l通过第k扇区的子载波q发送到第n个终端用户的信道增益，
表示从基站l到用户n的距离，j表示阴影衰落系数，t为衰落因子，σ2为加性高斯白噪声的功率，表示其他终端用户的干扰；第n个终端用户从所有子载波q接收到信息的传输速率为其中，为子载波q的分配因子，若基站l扇区k的子载波q被分配给第n个终端用户，则若基站l扇区k的子载波q被分配给其他终端用户，则
3.根据权利要求1所述的基于虚拟化技术的面向无线电力专网的资源优化分配方法，其特征在于：所述特赦准则是：若n*是当前最优解，当一个受禁的邻居n满足Profit(n)≥Profit(n*)时，则Profit(n*)为特赦值；
所述终止准则是当满足以下条件时，算法终止：
1)迭代次数达到最大允许迭代次数；
2)当前最优解的目标函数等于目标函数上限。
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| CN118265174A (zh) * | 2024-05-31 | 2024-06-28 | 北京中电飞华通信有限公司 | 一种电力无线网络的虚拟资源分配方法及相关设备 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1739307A (zh) * | 2001-11-30 | 2006-02-22 | 美商内数位科技公司 | 根据认知模型数据最佳化使用无线信道的方法与装置 |
| CN1817056A (zh) * | 2002-11-06 | 2006-08-09 | 沃达方控股有限责任公司 | 用于优化蜂窝无线通信网络的方法和设备 |
| CN1925667A (zh) * | 2005-08-29 | 2007-03-07 | 国际商业机器公司 | 在室内环境中确定基站设置方式的无线电规划方法和设备 |
| CN102523590A (zh) * | 2012-01-05 | 2012-06-27 | 北京邮电大学 | 多制式智能可配的无线网络的规划方法 |
| CN102711129A (zh) * | 2012-06-13 | 2012-10-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 网络规划参数的确定方法及装置 |
| CN103442369A (zh) * | 2013-07-31 | 2013-12-11 | 北京邮电大学 | 一种广域覆盖场景下的灵活组网方法 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1739307A (zh) * | 2001-11-30 | 2006-02-22 | 美商内数位科技公司 | 根据认知模型数据最佳化使用无线信道的方法与装置 |
| CN1817056A (zh) * | 2002-11-06 | 2006-08-09 | 沃达方控股有限责任公司 | 用于优化蜂窝无线通信网络的方法和设备 |
| CN1925667A (zh) * | 2005-08-29 | 2007-03-07 | 国际商业机器公司 | 在室内环境中确定基站设置方式的无线电规划方法和设备 |
| CN102523590A (zh) * | 2012-01-05 | 2012-06-27 | 北京邮电大学 | 多制式智能可配的无线网络的规划方法 |
| CN102711129A (zh) * | 2012-06-13 | 2012-10-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 网络规划参数的确定方法及装置 |
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