关于中继站协调问题的数学建模
2020华为杯数学建模C题(试题、答案和解析)
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针对问题四:睡眠数据中使用四种脑电波信号做一个多分类的睡眠预测模型。由于数
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据量的限制采用神经网络和机器学习的方法对数据进行建模,将睡眠分期预测问题转化为 一个五分类问题来解决,通过预测效果对分类性能进行分析。对数据集进行训练集和测试 集的划分,具体采用随机的方式,对数据集进行多次随机打散,以 8:2 的比例首次划分训 练集和测试集,分别使用 XGBoost 和 MLP 训练模型,由于数据量过小,多次训练使用的 数据在前一次划分的基础上再次打散随机划分。在不断重复的情况下按比例划分训练集和 测试集,机器学习模型和神经网络模型两个的训练结果在测试集上预测的准确率分别为 76%和 72%。在训练数据过少的情况下进行多分类任务,机器学习模型和神经网络模型均 表现出较好的效果,但是神经网络模型在效率上略差于机器学习模型。 关键字:脑电信号;随机森林;特征选择;XGBoost
中国研究生创新实践系列大赛
“华为杯”第十七届中国研究生 数学建模竞赛
2018年研究生数学建模竞赛优秀论文选-《机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法》3-29
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“HW杯”第十五届中国研究生数学建模竞赛题目机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法摘要:针对题目要求评估机场新增卫星厅对中转旅客的影响,本文对三种情形的航班-登机口分配问题建立组合优化数学模型,并通过求解这些模型进行数据评估分析。
在题目给出的数据文件中,对20 日到达或20 日出发的航班记录、旅客中转记录进行提取和统计,结果如下:有效航班记录共303 对,其中宽体机数量49 对,窄体机数量254 对;有效旅客中转记录共1703 条,包涵总人数2833 人;登机口共69 个,其中航站楼T 有28 个登机口,卫星厅S 有41 个登机口。
针对问题1,要求尽可能多地分配航班并在此基础上最小化使用登记口的数量。
通过使用遗传算法求解,并引入模拟退火的思想设计适应度函数,求出了航班-登机口的最优分配方案。
分配方案统计如下:共254 对航班分配到登机口,其中宽体机数量49 对,成功率100%,窄体机数量205 对,成功率80.71%,见图3-2、图3-3 所示;被使用登机口66 个,其中航站楼T 被使用27 个,使用总时间20595 分钟,平均使用率52.97%,卫星厅S 被使用39 个,使用总时间34860 分钟,平均使用率62.07%,见图3-4、图3-5 所示(本文所有计算平均使用率的过程中,最小空挡间隔时间45 分钟不计入登机口被使用时间)。
针对问题2,要求在问题1 的基础上最小化中转旅客的总体最短流程时间。
通过修改适应度函数,在目标中添加中转旅客的总体最短流程时间这一因素,求出了最优分配方案。
分配方案统计如下:共254 对航班分配到登机口,其中宽体机数量49 对,成功率100%,窄体机数量205 对,成功率80.71%,见图4-1、图4-2 所示;被使用登机口67 个,其中航站楼T 被使用28 个,使用总时间22340 分钟,平均使用率55.41%,卫星厅S 被使用39 个,使用总时间33185 分钟,平均使用率59.09%,见图4-3、图4-4 所示;换乘失败旅客数为0,失败率0%(不考虑分配在临时机位的航班)。
数学建模竞赛——列车调度的最大流与分解协调模型

列车调度的最大流与分解协调模型胡晶 王凤娟 廖建华 指导教师:张清华【摘要】本文以济南至徐州段作为研究对象,采用规划模型确定最大货车插入量、列车时刻表及运行图等。
在确定货车插入量时,建立最小最大值模型,在一定的约束条件下,利用网络系统的最大流问题解决两个相邻站点最多可插货车量,再取各相邻区间段可插货车最小值作为该段的可行插车数,通过Excel 求解,最后得出下行线可插货车数为50辆,上行线可插货车数为18辆,并通过Matlab 编程绘制了列车运行图。
在制定临时客车时刻表时,采用“提高正点率”来刻画增开临时客车对货车所造成的影响程度,使调整后的各次列车充分贴近预定时刻,尽快恢复列车的正点运行,建立相应的线性规划模型,并得出了相应的列车时刻表和列车运行图。
当列车晚点时需要进行列车调度,提高列车平均运行速度和提高列车运行正点率是本文使用的两个优化目标。
【关键词】列车调度 线性规划 多目标优化 Matlab1 问题分析本题以济南至徐州区间段为研究对象,主要研究以下三方面的问题:最大货车插入量,临时列车时刻表及运行图,因故晚点时所进行的调度策略。
求最大货车插入量时,要求相邻列车必须满足一定的时间间隔和空间间隔条件,即两相邻列车在区间运行时的时刻差与空间距离必须满足一定的约束条件,这是典型的在约束条件下的规划问题;制定临时客车时刻表时,要求不改变现行列车时刻表及尽量减少对货车的影响,此处关键是用一个指标来刻画临时客车对列车的影响,把不影响现行列车和对货车的影响最小作为目标来安排临时客车时刻表;当客车因故晚点进行调整时,要使得造成的影响最小,关键也是用一些指标来表示对列车造成的影响。
2 基本假设(1)客车运行的让路原则是慢车让快车(2)列车在两个站点间是匀速运行的(3)忽略列车的长度,将其视为一质点,不影响运行路程(4)各站点可容纳停留的列车数量无限大,即在站点可以超车(5)同相行驶的列车间至少相隔7分钟才可以正常运行3 模型建立与求解1.最大插车量及列车运行图的确定 1.1模型建立列车有序运行:列车运行必须满足一定的时间间隔和空间间隔要求,即两列列车在区间运行的时刻差与空间距离必须满足一定的约束条件。
全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结概要
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全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结概要第一篇:全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结概要邯郸学院本科毕业论文题目学生指导教师年级专业二级学院(系、部)全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨柴云飞闫峰教授 2009级本科数学与应用数学数学系2013年6月邯郸学院数学系郑重声明本人的毕业论文是在指导教师闫峰的指导下独立撰写完成的.如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为,本人愿意承担由此产生的各种后果,直至法律责任,并愿意通过网络接受公众的监督.特此郑重声明.论文经“中国知网”论文检测系统检测,总相似比为5.80%.毕业论文作者(签名):****年**月**日全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨摘要全国大学生数学建模竞赛作为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,越来越受到人们的重视,所以建模竞赛的方法也就变得尤为重要.随着竞赛的不断发展,赛题的开放性逐步增大,一道赛题可用多种解法,各种求解的算法有时会相互融合,同时也在向大规模数据处理方向发展,这就对选手的能力提出了更高的要求.由于建模方法种类众多,无法一一介绍,所以本文主要介绍了四种比较常用的数学建模竞赛方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论方法,并结合历年赛题加以说明.关键词:数学建模竞赛统计学方法数学规划图论ICommonly Used Modeling Method ofChina Undergraduate Mathematical Contest in Modeling Chai yunfeiDirected by Professor Yan fengABSTRACTmore people as a basic subject of the largest national college competition.The method of modeling competition has become more and more important.Open questions gradually increased with the development of competition.Most of the games can be solved by lots of solutions.Sometimes these methods can be used together.And there is also a lot of data which puts forward higher requirement on the ability of players.The modeling methods is too numerous to mention, so this article mainly four kinds Commonly used modeling method are introduced that differential and difference equations modeling method, Mathematical programming modeling method, Statistics modeling method, graph theory and interprets with calendar year’s test questions.KEY WORDS:Mathematical contest in modeling Statistics method Mathematical programming Graph theoryII目录摘要........................................................................................................................... ...................I 英文摘要........................................................................................................................... . (II)前言........................................................................................................................... ..................1 1 微分方程与差分方程建模 (2)1.1 微分方程建模 (2)1.1.1 微分方程建模的原理和方法...............................................................................2 1.1.2 微分方程建模应用实例.......................................................................................3 1.2 差分方程建模 (4)1.2.1 差分方程建模的原理和方法...............................................................................4 1.2.2 差分方程建模应用实例.......................................................................................5 数学规划建模........................................................................................................................... ..52.1 线性规划建模的一般理论..............................................................................................6 2.2 线性规划建模应用实例.. (7)3 统计学建模方法 (8)3.1 聚类分析 (8)3.1.1 聚类分析的原理和方法.......................................................................................8 3.1.2 聚类分析应用实例...............................................................................................9 3.2 回归分析.. (9)3.2.1 回归分析的原理与方法.......................................................................................9 3.2.2 回归分析应用实例.............................................................................................10 图论建模方法...........................................................................................................................104.1 两种常见图论方法介绍 (11)4.1.1 模拟退火法的基本原理.....................................................................................11 4.1.2 最短路问题.........................................................................................................11 4.2 图论建模应用实例........................................................................................................12 5 小结........................................................................................................................... ................13 参考文献........................................................................................................................... ............14 致谢........................................................................................................................... . (15)前言全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛.参赛者需要根据题目要求,在三天时间内完成一篇包括模型假设、模型建立和求解、计算方法的设计和实现、模型结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文.通过参加竞赛的训练和比赛,可以提高学生用数学方法解决实际问题的意识和能力,而且在培养团队精神和撰写科技论文等方面都会得到十分有益的锻炼.竞赛题目的涉及面比较宽,有工业、农业、工程设计、交通运输、经济管理、生物医学和社会事业等.竞赛选手不一定预先掌握深入的专业知识,而只需要学过高等数学的相关课程即可,并且题目具有较大的灵活性,便于参赛者发挥其创造能力.近年来,竞赛题目包含的数据较多,手工计算一般不能实现,所以就对参赛者的计算机能力提出了更高的要求,如2003年B题,某些问题的解决需要使用计算机软件;2001年A题,问题的数据读取需要计算机技术,并且对于给出的图像,需要用图像处理的方法获得;再如2004年A题则需要利用数据库数据,数据库方法,统计软件包等等.竞赛题目的总体特点可大致归纳如下:(1)实用性不断加强,问题和数据来自于实际,解决方法需要切合实际,模型和结果可以应用于实际;(2)综合性不断加强,解法多样,方法融合,学科交叉;(3)数据结构越来越复杂,包括数据的真实性,数据的海量性,数据的不完备性,数据的冗余性等;(4)开放性也越来越突出,题意的开放性,思路的开放性,方法多样,结果不唯一等.总体来说,赛题向大规模数据处理方向发展,求解算法和各类现代算法相互融合.纵观历年的赛题,主要用到的建模方法有:初等数学模型、微分与差分方程建模、组合概率、数据处理、统计学建模、计算方法建模、数学规划、图论方法、层次分析、插值与拟合、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机模拟、计算机模拟法、灰色系统理论、时间序列等.本文不一一列举竞赛题目中涉及的所有方法,只是重点讨论其中一些比较常用的方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论建模方法,并结合案例说明建模方法的原理及应用.微分方程与差分方程建模在很多竞赛题目中,常常会涉及很多变量之间的关系,找出它们之间的函数关系式具有重要意义.可在许多实际问题中,我们常常不能直接给出所需要的函数关系,但可以得到含有所求函数的导数(或微分)或差分(即增量)的方程,这样的方程称为微分方程或差分方程.建立微分方程或差分方程的数学模型是一种重要的建模方法.如1996年A题“最优捕鱼策略”,1997年A题“零件参数设计”,2003年A题“SARS的传播”,2007年A题“中国人口增长预测”,2009年A题“最优捕鱼策略”等赛题中,都用到了这种方法.1.1 微分方程建模1.1.1 微分方程建模的原理和方法一般来说,任何时变问题中随时间变化而发生变化的量与其它一些量之间的关系经常以微分方程的形式来表现.例1.1 有一容器装有某种浓度的溶液,以流量v1注入该容器浓度为c1的同样溶液,假定溶液立即被搅拌均匀,并以v2的流量流出混合后的溶液,试建立反映容器内浓度变化的数学模型.解注意到溶液浓度=变化而发生变化.不妨设t时刻容器中溶质质量为s(t),初始值为s0,t时刻容器中溶液体积为v(t),初始值为v0,则这段时间(t,t+∆t)内有溶液质量,因此,容器中溶液浓度会随溶质质量和溶液体积溶液体积⎧∆s=c1v1∆t-c2v2∆t,(1)⎨⎩∆V=v1∆t-v2∆t其中c1表示单位时间内注入溶液的浓度,c2表示单位时间内流出溶液的浓度,当∆t很小时,在(t,t+∆t)内有c2≈s(t)s(t)=.(2)V(t)V0+(v1-v2)t对式(1)两端同除以∆t,令∆t→0,则有⎧ds⎪dt=c1v1-c2v2⎪⎪dV.(3)=v1-v2⎨⎪dt⎪s(0)=s0,V(0)=V0⎪⎩即所求问题的微分方程模型.虽然它是针对液体溶液变化建立的,但对气体和固体浓度变化同样适用.实际应用中,许多时变问题都可取微小的时间段∆t去考察某些量之间的变化规律,从而建立问题的数学模型,这是数学建模中微分方程建模常用手段之一.常用微分方程建模的方法主要有:(1)按实验定律或规律建立微分方程模型.此种建模方法充分依赖于各个学科领域中有关实验定律或规律以及某些重要的已知定理,这种方法要求建模者有宽广的知识视野,这样才能对具体问题采用某些熟知的实验定律.(2)分析微元变化规律建立微分方程模型.求解某些实际问题时,寻求一些微元之间的关系可以建立问题的数学模型.如例1.1中考察时间微元∆t,从而建立起反应溶液浓度随时间变化的模型.此建模方法的出发点是考察某一变量的微小变化,即微元分析,找出其他一些变量与该微元间的关系式,从微分定义出发建立问题的数学模型.(3)近似模拟法.在许多实际问题中,有些现象的规律性并非一目了然,或有所了解亦是复杂的,这类问题常用近似模拟方法来建立问题的数学模型.一般通过一定的模型假设近似模拟实际现象,将问题做某些规范化处理后建立微分方程模型,然后分析、求解,并与实际问题作比较,观察模型能否近似刻画实际现象.近似模拟法的建模思路就是建立能够近似刻画或反映实际现象的数学模型,因此在建模过程中经常做一些较合理的模型假设使问题简化,然后通过简化建立近似反映实际问题的数学模型.1.1.2 微分方程建模应用实例例1.2(2003年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)SARS 传播的预测.2003年爆发的“SARS”疾病得到了许多重要的经验和教训,使人们认识到研究传染病的传播规律的重要性.题目给出了感病情况的三个附件,要求对SARS的传播建立数学模型:(1)对SARS的传播建立一个自己的模型,并说明模型的优缺点;(2)收集SARS对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[1]中的求解思路分析.传染病的传播模式可近似分为自由传播阶段和控后阶段,然后将人群分为易感者S,感病者I,移出者R三类.由三者之间的关系可得到下列微分方程:⎧dS⎪dt=-kIS⎪dI⎪⎪=kIS-hI,⎨dt⎪dR=hI⎪⎪dt⎪⎩S+I+R=N利用附件中给出的数据,可以将上述方程变形为dI=kNI-hI=λI,dt其中λ=kN-h,其解为I(t)=I0e-λt.其中I0为初始值.但此模型只适用于病例数与总人口数具有可比性的情况,当病例数远小于总人口数时,感病人数将随时间以指数增长.这是按实验定律或规律建立的微分方程模型.为进一步改进模型,用计算机跟踪病毒的个体传播情况,又建立计算机模拟模型.然后用计算机模拟北京5月10日之前SARS的传播情况,并对5月10日以后的传播情况进行预测.但是得到的有效接触率与实际统计数据有所偏差,所以统计数据,为参数的确定寻求医学上的支持,并以随机模拟取代完全确定性的模拟,对原模型进行改进,建立随机模拟模型.通过计算机编程,产生正态分布的随机数,并对传染情况进行500次模拟,即可进行预测,并可得出对SARS疫情控制提出的相应建议.1.2 差分方程建模1.2.1 差分方程建模的原理和方法差分方程在数学建模竞赛中应用的频率极高,所以要对这种方法引起足够的重视.它针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量.具体方法是:根据实际的规律性质、平衡关系等,建立离散变量所满足的关系式,从而建立差分方程模型.差分方程可以分为不同的类型,如一阶和高阶差分方程,常系数和变系数差分方程,线性和非线性差分方程等等.建立差分方程模型一般要注意以下问题:(1)注意题中的离散变化量,对过程进行分析,尤其要注意形成变化运动过程的时间或距离的分化而得到离散变量;(2)通过对具体变化过程的分析,列出满足题意的差分方程,其中入手点是找出变量所能满足的平衡关系、增量或减量关系及规律,从而得到差分方程.1.2.2 差分方程建模应用实例例1.3(2007年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)中国人口增长预测.题目要求从中国的实际情况和人口增长的特点出发,参考附录中的相关数据(也可以搜索相关文献和补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测,特别要指出模型中的优点与不足之处.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[2]中的求解思路分析.通过分析题中相关的数据,考虑到我国近年来人口发展的总趋势,因为涉及到人口的增长和变换,所以可以先用微分方程来建立模型,并对我国人口增长的中短期和长期趋势做出预测.首先,根据灰色系统理论,使用灰色关联分析模型法对人口系统结构进行关联分析,找出影响人口增长的主要因素;其次使用年龄推算法进行短期预测.在建立和求解长期预测模型时,根据人口阻滞增长模型(Logistic模型),可以考虑对中国人口老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素建立新的人口增长的差分方程模型.但是它仅给出了人口总数的变化规律,反映不出各类人口的详细信息,所以我们需要建立离散化的模型,并进一步可以得到全面系统地反应一个时期内人口数量状况的差分方程,可以用微分和差分方程理论来表现和模拟人口数量的变化规律.从而对人口分布的状况、变化趋势、总体特征等有更加详细和科学的了解.在模型的求解过程中,用到了MATLAB软件,并做参数估计,利用所得结果和题目给出的近五年来的人口数据,对我国人口发展趋势进行了预测,得到了在老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素影响下,未来我国人口发展预测情况.数学规划建模数学规划是指在一系列条件限制下,寻求最优方案,使得目标达到最优的数学模型,它是运筹学的一个重要分支.数学规划的内容十分丰富,包括许多研究分支,如:线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、0-1规划、多目标规划、动态规划、参数规划、组合优化、随机规划、模糊规划、多层规划问题等.在1993年A题“非线性交调的频率设计”,1993年B题“足球队排名”,1995年A题“飞行管理问题”,1996年B题“节水洗衣机”,1997年A题“零件的参数设计”,1998年A题“一类投资组合问题”,1999年B题“钻井布局”,2001年B题“公交车调度问题”,2002年A题“车灯线光源的优化”,2006年A题“出版社书号问题”,2007年B题“城市公交线路选择问题”等赛题中,都用到了规划的方法.在此以线性规划为例,对规划的方法进行探讨.2.1 线性规划建模的一般理论线性规划建模方法主要用于解决生产实际中的资源利用、人力调配、生产安排等问题,它是一种重要的数学模型.线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法.一般的优化问题是指用“最好”的方式,使用或分配有限的资源即劳动力、原材料、机器、资金等,使得费用最小或利润最大.优化模型的一般形式为:min(或max) z=f(x)(4)s.t.g(x)≤0.(i=1,2,Λ,m)(5)(x=(x1,x2,Λ,xn).T)由(4)、(5)组成的模型属于约束优化.若只有(4)式就是无约束优化.f(x)称为目标函数,g(x)≤0称为约束条件.在优化模型中,如果目标函数f(x)和约束条件中的g(x)都是线性函数,则该模型称为线性规划.建立实际问题线性规划模型的步骤如下:(1)设置要求解的决策变量.决策变量选取得当,不仅能顺利地建立模型而且能方便地求解,否则很可能事倍功半.(2)找出所有的限制,即约束条件,并用决策变量的线性方程或线性不等式来表示.当限制条件多,背景比较复杂时,可以采用图示或表格形式列出所有的已知数据和信息,从而避免“遗漏”或“重复”所造成的错误.(3)明确目标要求,并用决策变量的线性函数来表示,标出对函数是取极大还是取极小的要求.需要特别说明的是,要使用线性规划方法来处理一个实际问题,必须具备下面的条件:(1)优化条件:问题的目标有极大化或极小化的要求,而且能用决策变量的线性函数来表示.(2)选择条件:有多种可供选择的可行方案,以便从中选取最优方案.(3)限制条件:达到目标的条件是有一定限制的(比如,资源的供应量有限度等),而且这些限制可以用决策变量的线性等式或线性不等式表示出来.此外,描述问题的决策变量相互之间应有一定的联系,才有可能建立数学关系,这一点自然是不言而喻的.线性规划模型的求解可用图解法或单纯形法.随着计算机的普及和大量数学软件的出现,可以利用现成的软件MATLAB或LINGO等求解,在此不再叙述.2.2 线性规划建模应用实例例2.1(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目给出了美国某艾滋病医疗试验机构公布的两组数据,数据涉及到了病人CD4和HIV的浓度含量的测试结果.根据所给的资料需要参赛者完成以下问题:(1)利用附件1的数据,预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(2)利用附件2的数据,评价4种疗法的优劣(仅以CD4为标准),并对较优的疗法预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(3)如果病人需要考虑4种疗法的费用,对评价和预测有什么影响.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.首先对题目所给数据进行分析,考虑到治疗的效果与患者的年龄有关,将患者按年龄分组,如14~25岁,25~35岁,35~45岁及45岁以上4组.每组中按照4种疗法和4个治疗阶段(如0~10周,10~20周,20~30周,30~40周),构造16个决策单元.取4种药品量为输入,治疗各个阶段末患者的CD4值与开始治疗时CD4值的比值为输出.然后建立相应的数学模型,利用相对有效性评价方法,建立分式规划模型并经过变换,转化为线性规划模型求解,对各年龄组患者在各阶段的治疗效率进行评价.计算结果:对第1年龄组疗法2和4在整个治疗中效率较高,在第4阶段仍然有效;对第2年龄组疗法1在第1,2阶段有效;对第3年龄组疗法1,2,3在第1阶段有效;对第4年龄组疗法1,2在第1,2阶段有效.表明只有14~25岁的年4种轻患者,才能在治疗的最后阶段仍然有有效的疗法.随后,由线性规划模型的对偶形式建立预测模型,对各年龄组各种疗法下一阶段的疗效进行预测.若由某决策单元得到的实际输出大于预测输出,则该决策单元相对有效;反之,说明该种疗法对该组患者在治疗的未来阶段不再有效,应该转换疗法.统计学建模方法在数学建模竞赛中,常常会涉及到大量的数据,因此,我们就需要用统计学建模方法对这些数据进行处理.此类方法主要包括统计分析、计算机模拟、回归分析、聚类分析、数据分类、判别分析、主成分分析、因子分析、残差分析、典型相关分析、时间序列等.如2004年A题“奥运会临时超市网点设计问题”,2004年B题“电力市场的输电阻塞管理问题”,2007年A题“人口增长预测问题”,2008年B题“大学学费问题”,2012年A题“葡萄酒的评价”等都用到了这种建模方法.在此选取其中两类方法进行阐述.3.1 聚类分析3.1.1 聚类分析的原理和方法该方法说的通俗一点就是,将n个样本,通过适当的方法选取m 聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法来聚类,从而可以得到聚类.结果利用sas 软件或者spss 软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图.这种模型的的特点是直观,容易理解.聚类分析的类型可分为:Q型聚类(即对样本聚类)和R型聚类(即对变量聚类).通常聚类中有相似系数法和距离法两种衡量标准.聚类方法种类多样,有可变类平均法、中间距离法、最长距离法、利差平均和法等.在应用时要注意,在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理.主要的方法步骤大致如下:(1)首先把每个样本自成一类;(2)选取适当的衡量标准,得到衡量矩阵;(3)重新计算类间距离,得到衡量矩阵;(4)重复第2步,直到只剩下一个类.3.1.2聚类分析应用实例例3.1(2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)葡萄酒的评价.题目的附件中给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果,和该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据.要求参赛者建立数学模型解决以下问题:(1)分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异,哪一组结果更可信;(2)根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级;(3)分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系;(4)分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[4]中的求解思路分析.由于给定了酿酒葡萄的理化指标,首先可将附录2和附录3中的一些数据进行处理.并可以据此对各种酿酒葡萄进行聚类分析,但是,由于题目中所给的数据庞大,所以可通过主成分分析法,简化并提取大部分有效信息,再用聚类分析对酿酒葡萄进行分级.最后根据酿酒葡萄对应葡萄酒质量的平均值大小进行比较,排序分级.接下来针对问题中分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,及上面整理好的数据,采用回归分析原理,在SPSS中得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系.再通过相关分析,得出相应的相关系数,从而得到相应的判断结论.在分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系时,还用到了多元线性回归分析.该模型用于生活实践中,也可以解决很多实际问题.3.2 回归分析回归分析是利用数据统计原理,对大量数据进行数学处理,并确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程,并加以外推,用于预测今后的因变量的变化的分析方法.3.2.1回归分析的原理与方法回归分析是在一组数据的基础上研究这样几个问题:建立因变量与自变量之间的回归模型;对回归模型的可信度进行检验;判断每个自变量对因变量的影响是否显著;判断回归模型是否适合这组数据;利用回归模型对进行预报或控制.回归分析主要包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归.回归分析的主要步骤为:(1)根据自变量和因变量的关系,建立回归方程.(2)解出回归系数.(3)对其进行相关性检验,确定相关系数.(4)当符合相关性要求后,便可与具体条件结合,确定预测值的置信区间.需要注意的是,要尽可能定性判断自变量的可能种类和个数,并定性判断回归方程的可能类型.另外,最好应用高质量的统计数据,再运用数学工具和相关软件定量定性判断.3.2.2 回归分析应用实例例3.2(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目同例2.1.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.问题2的解决就用到回归模型.首先分析数据知,应建立时间的一次与二次函数模型,并经过统计分析比较,确定哪种较好.所以可建立一个统一的回归模型,也可对每种疗法分别建立一个模型.以总体回归模型为例,分别用一次与二次时间函数模型进行比较,可知疗法1~3用一次模型较优,且一次项系数为负,即CD4在减少,从数值看疗法3优于疗法2和1;疗法4用二次模型较优,即CD4先增后减,在t 20左右达到最大.可以通过4条回归曲线进行比较,显示疗法4在30周之前明显优于其它.最后再用检验法作比较,结果是疗法1与2无显著性差异,而疗法1与3,2与3,3与4均有显著性差异.图论建模方法图论建模方法在建模竞赛中也经常涉及,应用十分广泛,并且解法巧妙,方法灵活多变.如1990年B题“扫雪问题”,1991年B题“寻找最优Steiner树”,1992年B题“紧急修复系统的研制”,1993年B题“足球队排名”,1994年A题“逢山开路问题”,1994年B题“锁具装箱问题”,1995年B题“天车与冶炼炉的作业调度”,1997年B题“截断切割的最优排列”,1998年B题“灾情巡视最佳路线”,1999年B题“钻井布局”,2007年B题“城市公交线路选择问题”等都应用到了图论的方法.图论近几年来发展十分迅速,在物理、化学、生物学、地理学、计算机科学、信息论、控制论、社会科学、军事科学以及计算机管理。
数学建模中继器的分布2011美赛B题

数学建模中继器的分布2011美赛B题AbstractRepeater is a network equipment for expanding the distance of the signal transmission. PL can eliminate the impact of repeaters.With the theory of comb, the distribution of repeater we build spend from the circle in the middle to all directs. From the wireless communication theory, repeater service area is a circle of 18km radius. We determine the minimum number of repeater with gradually approximation method. We obtain the result, and we need 19 repeaters to meet the requirements of 1000 users and circular flat area of radius 40 miles radius, radius of repeater is 11.09 miles. But for the requirement of 10000 users, 19 repeaters can’t meet. We solve this question through increasing the number of repeater. We need to set 37 repeaters after calculating.As for impact of mountain, we set another repeater on the peak, when peak when this peak hider the transmission of signal. Because the influence of mountain area is the obstacle of peak when signal transmission.IntroductionRepeater CoordinationThe VHF radio spectrum involves line-of-sight transmission and reception. This limitation can be overcome by “repeaters,”which pick up weak signals, amplify them, and retransmit them on a different frequency. Thus, using a repeater, low-power users (such as mobile stations) can communicate with one another in situations where direct user-to-user contact would not be possible. However, repeaters can interfere with one another unless they are far enough apart or transmit on sufficiently separated frequencies.In addition to geographical separation, the “continuous tone-coded squelch system” (CTCSS), sometimes nicknamed “private line” (PL), technology can be used to mitigate interference problems. This system associates to each repeater a separate subaudible tone that is transmitted by all users who wish to communicate through that repeater. The repeater responds only to received signals with its specific PL tone. With this system, two nearby repeaters can share the same frequency pair (for receive and transmit); so more repeaters (and hence more users) can be accommodated in a particular area.For a circular flat area of radius 40 miles radius, determine the minimumnumber of repeaters necessary to accommodate 1,000 simultaneous users. Assume that the spectrum available is 145 to 148 MHz, the transmitter frequency in a repeater is either 600 kHz above or 600 kHz below the receiver frequency, and there are 54 different PL tones available.How does your solution change if there are 10,000 users?Discuss the case where there might be defects in line-of-sight propagation caused by mountainous areas.Repeater service areaRepeater is a network equipment for expanding the network distance of the signal transmission, through retransmitting signal. Thus, using a repeater, low-power users can communicate in a long distance. Repeater can received and transmission signal Within a certain distance. This distance is associated with the frequency of signal and position of repeater. In our model, we let this distance []1d=. So repeater service18kmarea is a circle of 18km radius, due to the transmission is in all directions.AnalysisFor a circular flat area of radius 40 miles radius, determine the minimum number of repeaters necessary to accommodate 1,000 simultaneous users. Repeater service area is a circle, too. This question is equivalent to that fill a big circle with some number of small circle.However, repeaters can interfere with one another unless they are far enough apart or transmit onsufficiently separated frequencies. This question is equivalent to coloring question that can’t dye the same color in theadjacent area, and frequency is equivalent to color.Assumptions● 1 Users is uniform distribution● 2 All of repeater is the same.ModelWith the theory of comb, we use hexagon insteading of repeater service area approximately, and build the distribution of repeater as Fig.1Fig.1Left in Fig.1 is distribution of repeaters, right is repeater instead of hexagon.Where 3R is radius of area. The distribution of repeater spend from the circle in the middle to all directs. Circle in the middle is in the first layer, 1=L . The representative of the L is layer.The number of repeaters n,2,1,1332=+-=L L L nWe can obtain the relationship between 3R and radius of repeater r ,127322r r R += Now, we determine the minimum number of repeater with gradually approximation method. The basic idea is as Fig.2Fig.2We obtain L=3,n=19,r=11.09 miles through calculating.The spectrum available is 145 to 148 MHz, the transmitter frequency in a repeater is either 600 kHz above or 600 kHz below the receiver frequency. So, there are five frequency bands we can use.We only need 3 frequency bands.startInitialization n=19,L=3 r<18 Determine n and LL=L+1Calculate r with L and nendCalculate the number of users, there are 48 PL tones can be chosen by the inside layer, and 51 PL tones by the outside layer. So the number of users can be calculate as-LP=L+,3,3,251)148=3L(We can calculate the number of users, When3=L1000P=1449>Thus, this system can accommodate 1000 users, when L=3,n=19,r=11.09miles.Case with 10000 usersFrom the result, 1449 p , we can know this system can ’t accommodate 10000 users. So we modify the model. We use all five frequency bands, and increase the number of repeater.We find this system can accommodate 10000, when L=4,n=37. startInitialization n=19,L=3P>10000 Determine n and L L=L+1 Calculate r with L and n endCase in the mountain areaThe model we built didn’t consider the influence of terrain. Now, discuss the model again, if signal transmit in the mountain area.Transmission of signal in the mountain is different from in the flat ground. Peak will hider signal, when peak is on the propagation path of signal. Complex terrain make the path of signal more complex, caused by signal reflection and refraction.We still build the distribution as Fig.3, but set another repeater on this peak, when this peak hider transmission of signal to ensure the transmission of signal.Fig.3Reference[1]/doc/e214641518.html/view/1e84abf4f61fb7360b4c6540.html 2015-01-11[2]LiYang. Transactions of China Electrotechnical Society[J] 2013(1)Appendix(1)clear all;clc,close allx0=0;y0=0;r=1;huayuan(x0,y0,1)hold ona=0:pi/3:2*pi;R=2*r*cos(pi/6);x=x0+R*cos(a);y=y0+R*sin(a);for i=1:6huayuan(x(i),y(i),1)hold onendfor j=1:2a=0+(j-1)*pi/6:2*pi/6:2*pi+(j-1)*pi/6;R1=2*R*(j-2)+2*R*cos(pi/6)*(j-1);x=x0+R1*cos(a);y=y0+R1*sin(a);for i=1:6huayuan(x(i),y(i),1)hold onendendl=sqrt(1-(R^2)/4)+sqrt(3)*R;huayuan(0,0,sqrt(l^2+(R^2)/4))hold onhuayuan(0,0,2*R)%roots('sqrt((sqrt(r-(R^2)/4)+sqrt(3)*R)^2+(R^2)/4)=40')f=inline('(sqrt(1/12)*s+sqrt(3)*s)^2+(s^2)/4-1600','s');x0=4;x=fsolve(f,20) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % for j=1:3% b=0+20/180*pi*(j-1):2*pi/6:2*pi+20/180*pi*(j-1); % R2(1)=3*R;R2(2)=sqrt(7)*R;R2(3)=sqrt(7)*R;% x=x0+R2(j)*cos(b);% y=y0+R2(j)*sin(b);% for i=1:6% huayuan(x(i),y(i),1)% hold on% end% end% for j=1:4% b=0+15/180*pi*(j-1):2*pi/6:2*pi+15/180*pi*(j-1); % R2(1)=4*R;R2(2)=4*R*sin(pi/3)*cos(22.5/180*pi); % R2(3)=sqrt(13)*R; % R2(3)=4*R*sin(pi/3);% R2(4)=sqrt(13)*R;% x=x0+R2(j)*cos(b);% y=y0+R2(j)*sin(b);% for i=1:6% huayuan(x(i),y(i),1)% hold on% end% end%huayuan(0,0,3*R*sin(pi/3)+sqrt(1-(R^2)/4))% for i=1:4% huayuan(0,0,i*R)% end% axis equal(2)function huayuan(x,y,r)a=0:pi/10000:2*pi;x1=x+r*cos(a);y1=y+r*sin(a);plot(x1,y1)。
最新中继站的协调

中继站的协调中继站的协调摘要移动电话用户通常会因为距离太远,或障碍物的阻挡而导致无法正常接收微弱的信号,中继站能很好的解决这个问题。
然而,中继站之间会互相影响,因此需要协调好中继站的设置。
本文构建了蜂窝覆盖理论,较为合理地解决了中继站的协调问题。
针对问题一,由于在线用户较少,我们优先考虑中继站的地域覆盖和用户覆盖,没有考虑亚音频的限制,因此直接将中继站覆盖半径调至r=40mile,通过计算中继站信道数的限制来计算需要最少的中继站个数为L=9个,小于亚音频的总个数,对于干扰问题,可以用“亚音”频率解决;针对问题二,由于在线用户多,我们综合考虑了中继站的用户覆盖、地域覆盖和“亚音”频率的限制,我们用matlab模拟不同半径的六边形小区覆盖的情形,并分别计算出对应的最少的中继站个数并列出表格,最后还考虑了小区重叠部分的干扰问题,综合上述几方面,得到最优解为:当小区半径r=18mile 时,所需中继站最少为L=101个;针对问题三,由于山区人口密度小,在线用户少,我们只考虑了中继站的地域覆盖,因此中继站覆盖半径取最大值时,中继站个数最少。
而且可能存在较大的山将信号完全阻挡,且无用户,中继站不用覆盖,但山区周围需要覆盖。
我们同样用matlab模拟了当中继站覆盖半径取最大值时,即r=5时,山区的覆盖情形,得到最少的中继站个数为L=82个。
关键词:蜂窝网络,六边形小区,覆盖,matlab模拟一、问题的提出甚高频(Very High Frequency)无线电频谱包含信号的发送和接受。
这种限制可以被中继站所克服。
中继站可以捕捉到微弱的信号,然后把它放大,再用不同的频率重新发送。
这样,低功耗的用户,例如移动电话用户,在不能直接与其他用户联系的地方可以通过中继站来保持联系。
然而,中继站之间会互相影响,除非彼此之间有足够远的距离或通过充分分离的频率来传送。
除了地理的分离、“连续编码音调控制系统”(CTCSS),有时被称为“私人专线”(PL)、通过这项技术可以减轻干扰问题。
协作中继网络中节点传输时间和位置优化算法

辉
( 9 3 )女 , 16 一 , 教授 , 研究方 向 : 无线通信 。
・
1 ・ 2
西
安
邮
电 学
院
学
报
2 1 年 1月 01
1 系统模型
考虑 一个简 单 的三 节点传输 模型 , 图 1 如 所示 。 其 中 S D 和 R 分别 代表 源节点 、 、 目的节点 和中继节 点。 中继节 点 R 以 T DD的方式工 作 , 即在第一 个 时 隙内 , 源节 点 S先将 数据 发送 给 中继 节点 尺 和 目的
针 对 以上 问题 , 我们 提 出了一 种应 用 于协 作 中 继 网络 中基 于 Qo S驱 动 的协 作 节 点传 输 时 间 和位 置 的优 化算 法 。需 要指 出 , 里所 考虑 的 Qo 这 S需求 主要指用 户 的 Qo S时延 需求 。在 用户 的 Qo S时延
在 协作 中继 网络 中 , 作节 点 的位 置 以及协 作 协 节 点 的传输 时 间对 于 系统 容 量 具 有 很 大 的影 响 , 因
传输时间和协作节点位置是协作中继网络中所面l 临
的一 个重要 问题 。
通信 的过程 中 , 个 终端 在 发 送 其 自身 数据 的 同时 一 协助协 作节点 进行 数 据 传 输 , 个 终端 在 信 息 传输 每 的过程 中既利 用 了 自身 又利用 了协作节 点 的空 间信
道 , 而构成 了虚拟 MI 从 MO 多天 线系统 。
响, 并且 一般 都忽 略了考 虑用 户 的 Qo S需 求 。如何 在保 证用 户 Qo S需求 的约束 条 件下 , 优化 协作 节点
。
在协作 中继 传输 网络 中 , 了克 服 MI 为 MO 系统
基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法

基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法随着无线通信技术的迅速发展,多数人对高速数据传输的需求也越来越大。
然而,由于无线信号的限制和地理环境的限制,无线通信的一种常见的问题是信号弱化。
这就导致了传统的单一链路无法满足用户的高速数据传输要求,需要更好的网络性能。
为此,无线中继网络作为一个重要的研究领域,被广泛用于增强无线通信。
中继网络可以扩大单信道和单链路通信的传输范围,使得无线网络可以扩展到更大的范围。
然而,在无线协作中继网络中,中继节点通常是有限资源,无法满足所有的通信要求。
因此,如何在资源有限的情况下选择中继节点以及如何分配资源成为了关键问题。
为了解决这个问题,本文提出了一种基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法。
这个算法可以优化中继节点选择和资源分配,以提高整个网络的性能。
首先,在中继节点的选择方面,本算法通过会话中继节点博弈模型帮助用户选择最佳中继节点。
此模型基于博弈论的核心概念“它不可能在任何情况下达到协议以外的策略”,确保中继节点选择的稳定。
其次,本算法在资源分配方面采用了联盟博弈的思想。
每个中继节点被视为一个玩家,其资源可供其他中继节点共享。
启发式算法通过动态选择加入的玩家集合来创建联盟,并将联盟上的收益(即资源分配)公平地分配给其玩家。
通过该算法的实验,证明该算法可以提高中继网络的性能。
性能测试的结果表明,在质量需求相同时,与现有算法相比,本算法可以降低拥塞风险并提高带宽使用率。
同时,该算法对网络拓扑结构的稳定性和僵局的消除也具有非常好的效果。
此外,本算法具有良好的可拓展性和鲁棒性,可适用于更多的网络拓扑结构和使用情境。
总之,基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法在无线网络中的性能表现优越,可大幅提高无线通信的网络性能。
数学建模万能模板9模型优缺点评价三篇

数学建模万能模板9模型优缺点评价篇一模型评价优点:1 、本文在正确、清楚地分析了题意地基础上,建立了合理、科学的可变成本计算模型,为求最大利润准备了条件。
2 、在假设基础上建立了计算折旧费用的模型,巧妙地解决了实房、期房数目不确定的问题。
3 、建立了以最大利润为目标的单目标规划函数,选用MATLAB 编程,具有一定的实际价值。
4 、运用了正确的数据处理方法,很好的解决了小数取整问题。
缺点:1 、在编程中,没有加入的约束条件,导致了最终的运算结果出现小数。
最后,我们采用人工方法进行了较好的弥补。
2 、公司预计的销售量与实际的销售量肯定会有出入。
但在模型计算中,我们取了预计值作为近似值来计算,这与实际值必会有些出入。
3 、在假设中我们作出了“顾客完全服从公司分配”的假设,这与实际情况不完全相符。
4 、在确定固定成本G 和销售费用X 时,我们只是从网上查阅的资料中得到1500 元/ 平方米和0.1 的粗略值,这与实际情况有出入。
但这只会对净利润L 的值产生影响,而不会影响建造计划。
5 、模型建立过程中引入的变量过多,容易引起“维数灾”,且不利于编程处理。
十、模型优缺点评价优点1 、原创性很强,文章中的大部分模型都是自行推导建立的;2 、建立的规划模型能与实际紧密联系,结合实际情况对问题进行求解,使得模型具有很好的通用性和推广性;3 、模型的计算采用专业的数学软件,可信度较高;4 、对附件中的众多表格进行了处理,找出了许多变量之间的潜在关系;5 、对模型中涉及到的众多影响因素进行了量化分析,使得论文有说服力。
缺点1 、规划模型的约束条件有点简单;2 、顾客满意度调查的权重系数人为确定缺少理论依据;3 、没有很好地把握论文的重心,让人感觉论文有点散。
篇二模型评价:模型优点:建立的模型方法简单易行,且易中应用于现实生活。
模型缺点:考虑的影响因素较少,在处理问题时可能存在一些误差。
仅使用一个月的数据具有一定的局限性,另外对外伤患者都按急症处理,考虑的情况比较简单。
中继站的协调

一、摘要 二、模型假设 三、问题分析 四、模型建立与求解 五、模型评价
一、摘 要
本文利用中继器可以用地理隔离与频段隔 离的方法来阻止中继器间的信号干扰,并使用 CTCSS技术扩充中继器的服务数量。
1、建立蜂窝网络模型型,用频率隔离的方法 得出问题一最少需要37个中继站;
2、对问题一的模型进行改进,然后扩充频段 得出问题二最少需要188个中继器;
四、模型建立与求解
问题一: 1.先利用所给工作频率和相关公式求出中继站的覆盖半径
LM(dB)=88.1+20lgF-20lgh1h2+40lgd SG(dB)=Pt+PA-(RA+CL+RR)=36+0-(9.8-2116)=144.2(dB) 144.2=88.1+201g145-201g1.5×30+401gr 得出r=14.07km=8.7miles
在一个中继器覆盖区 域设置三个120°天
线的中继器
在第一层中继器覆 盖区域放置12个中
继器
在一个中继器覆盖区域设置六个 60°天线的中继器
也就是说本文在模型一的基础上将中继站扩充到
162个,每个频段又有54个PL值,这样每个中继器覆盖区
域都可以同时为54个用户服务,总共可以为162×54=
8748个用户服务,还差10000-8748=1252个服务数量。
因此我们可以将剩余的两个频段B、D利用起来,我 们增添了24个中继器,可以再为24×54=1296个用户提供 服务。
最后我们用188个中继站,满足了要求。
问题三
分析: 1.在山区间通信,会产生绕射损耗和反
射损耗,而中继站建在山峰上,能够减小损 耗。
2.求每两个山峰之间信号传播的损耗, 建立非负权网络,用Dijkstra算法求出损耗 最小的传输路径,则顶点个数即为中继站个 数。
基于状态动作模型的中继卫星操作规划问题建模
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基于状态动作模型的中继卫星操作规划问题建模程思微;张辉;沈林成;吴冰【摘要】通过分析中继卫星操作规划问题特点,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模方法.采用PDDL语言对中继卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂资源约束以及一类特殊的外部事件的表达问题.最终建立的中继卫星操作规划模型表明,该方法较传统规划建模方法具有更强的描述能力.通过引入领域知识将操作任务规划问题分解为规模较小的子规划问题,并给出子任务对应的可选动作集合,从而减小了规划解的搜索空间,提高了求解效率.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2010(032)005【总页数】6页(P1001-1006)【关键词】中继卫星;操作规划;建模;约束;领域知识【作者】程思微;张辉;沈林成;吴冰【作者单位】国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP391.90 引言跟踪和数据中继卫星的出现,为太空中的各类军、民用航天器提供了良好的测控和通信服务,它是实现全球侦察监视并为战略预警提供实时信息传送的重要手段之一,也是建立全球天基综合信息网的一个不可缺少的重要组成部分。
中继卫星任务规划问题是一类融合了规划和调度要素的特殊问题[1-2],其研究可以分为任务计划自动生成问题和操作指令自动生成问题两大类。
就目前的文献来看,国内外关于成像卫星任务规划问题的研究很多,而对于中继卫星任务规划的研究则处于起步阶段,而且大多是针对任务计划自动生成问题,即偏重于卫星调度方面,且模型相对简单,没有考虑某些实际的约束条件[3-4]。
因此,本文针对中继卫星操作指令的自动生成问题,开展了中继卫星操作规划建模的相关研究。
范数有界信道误差下的部分协作中继选择算法

在无线通信过程中, 中继的选择与利用在协作
通信网络中起到了较大的作用. 利用不确定的统计 信息, 通过算法可改善累积分布函数的中继选择[1].
此外, 利用信道状态的先验信息, 对初级用户的干扰 阈值设定的中继选择进行了研究[2]. 上述研究主要
针对全协作中继系统的研究, 但相比于部分协作中
继存在一定的不良通信链路耗能的弊端. 通过对场
万方数据168指挥与控制学报4卷图3给出全协作中继算法式6本文算法式9和穷举搜索算法3之间的发射功率和信噪比之间的关系曲线从图3可以看出信噪比增加的同时发射功率随之线性增加而本文算法的发射功率比全协作要低由于没有完全使用所有中继的信道状态信息因此可以有效地减少系统的功率消耗
第4卷 第2期 2018 年 6 月
收稿日期 2017-10-15 Manuscript received October 15, 2017 国 家 自 然 科 学 基 金 (61771006), 河 南 省 科 技 厅 科 技 发 展 计 划 项 目 (162102210401), 中 科 院 光 谱 成 像 技 术 重 点 实 验 室 开 放 基 金 项 目 (LSIT201711D) 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China (61771006), Science and Technology Development Plan Project of Henan Science and Technology Department (162102210401)and Spectral Imaging Technology Laboratory Open Fund Project of Chinese Academy of Sciences (LSIT201711D) 1. 河南大学图像处理与模式识别研究所 河南 开封 475000 1. Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Henan University, Kaifeng Henan 475000, China
中继站数目最优化模型设计
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中继站数目最优化模型设计
作者:吴国杰卢茜
来源:《硅谷》2011年第10期
摘要:基于蜂窝通讯技术,利用正六边形覆盖原理解决在半径为40mile区域中,中继站的数目最小化问题。
最后对山区影响中继站信号覆盖情况进行定量分析,并提出信号干扰相关系数,给出切实可行解决方案。
关键词:中继站;蜂窝通讯技术;正六边形;信号干扰相关系数
中图分类号:O14 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2011)0520056-01
1 蜂窝通讯技术中信号覆盖选用正六边形原因分析
在中继站应用中,对于某一信号覆盖区域,如何做到“毫无遗漏”的覆盖即是无漏洞覆盖问题。
按照节点覆盖的圆盘模型,这个问题可抽象为:对于面积为A的图形F,如果用半径为r 的圆去覆盖,如何拼接这些圆,至少需要多少个这样的圆才能完全覆盖图形F。
可以设想,无论用多么小的半径为r的圆对某一区域进行覆盖都不可能是无重复无漏洞覆盖。
问题的解决只能退让到用最少个数的正多边形完成重复最小的无漏洞覆盖,这个问题的解有如下的定理。
定理1:用感知半径为r的圆,以它的内接正六边形对区域进行覆盖,可得到重复覆盖最少的无漏洞覆盖。
证明:考虑用同种的正n边形来覆盖平面,在一个顶点周围集中了m个正n边形的角。
由于这些角的和应为360°,因此成立:
注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
《无人机中继系统轨迹优化与资源分配研究》范文
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《无人机中继系统轨迹优化与资源分配研究》篇一一、引言随着无人机技术的快速发展,无人机中继系统在通信、监测、救援等领域的应用日益广泛。
为了实现高效、稳定的无人机中继系统,轨迹优化与资源分配成为了研究的重点。
本文旨在研究无人机中继系统的轨迹优化和资源分配问题,提出有效的解决方案,以提升系统的整体性能和效率。
二、无人机中继系统概述无人机中继系统主要由多个无人机组成,通过协同工作实现信息的中继传输。
系统中,无人机的轨迹和资源分配直接影响着通信的稳定性和传输效率。
因此,对无人机中继系统的轨迹优化和资源分配进行研究具有重要意义。
三、轨迹优化研究(一)问题描述轨迹优化主要关注无人机在执行中继任务时的飞行路径规划。
由于环境因素、能源限制以及通信需求的变化,轨迹优化面临诸多挑战。
(二)方法论述针对轨迹优化问题,可采用多种算法进行求解。
例如,基于强化学习的动态路径规划算法可以根据实时环境信息调整无人机的飞行路径,以达到最优的通信效果。
此外,还可以采用基于遗传算法的轨迹优化方法,通过模拟自然进化过程寻找最优解。
(三)实验与分析通过实际数据模拟和实验验证,我们发现上述算法在轨迹优化方面取得了显著成效。
不仅提高了通信的稳定性,还降低了能源消耗,延长了无人机的飞行时间。
四、资源分配研究(一)问题描述资源分配主要指在无人机中继系统中合理分配通信、计算等资源。
资源分配的合理性直接影响到系统的整体性能和效率。
(二)方法论述针对资源分配问题,可以采用基于博弈论的分配策略。
通过构建博弈模型,将资源分配问题转化为博弈论中的优化问题,从而找到最优的资源分配方案。
此外,还可以采用基于机器学习的资源分配方法,通过学习历史数据预测未来的资源需求,实现动态的资源分配。
(三)实验与分析实验结果表明,基于博弈论的资源分配策略在保证系统稳定性的同时,提高了资源的利用率。
而基于机器学习的资源分配方法则能够根据实际需求动态调整资源分配,使系统更加灵活和高效。
《无人机中继系统轨迹优化与资源分配研究》范文
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《无人机中继系统轨迹优化与资源分配研究》篇一一、引言随着科技的进步和无线通信技术的发展,无人机中继系统在实现远距离、大范围通信覆盖和提升网络容量方面发挥了重要作用。
其中,无人机的轨迹优化与资源分配问题成为研究的关键。
本文将深入探讨无人机中继系统的轨迹优化算法和资源分配策略,以期提升系统的性能和效率。
二、无人机中继系统概述无人机中继系统主要由多个无人机节点组成,通过空中中继节点实现无线信号的传输与扩展。
这种系统在自然灾害、偏远地区以及临时应急通信等场景中具有广泛应用。
其性能和效率的关键在于无人机的轨迹优化和资源分配策略。
三、轨迹优化算法研究(一)问题描述无人机的轨迹优化问题主要涉及如何规划无人机的飞行路径,以实现最优的通信性能和能源效率。
这需要考虑无人机的移动速度、高度、以及通信链路的质量等因素。
(二)算法设计针对轨迹优化问题,研究者们提出了多种算法。
包括基于梯度下降的优化算法、动态规划方法以及强化学习算法等。
这些算法能够在不同的约束条件下,寻找最优的无人机飞行轨迹。
(三)算法应用与效果通过实际应用,这些轨迹优化算法能够显著提高无人机的通信性能和能源效率。
例如,在复杂地形或城市环境中,通过优化无人机的飞行轨迹,可以有效地提高信号的传输质量和稳定性。
四、资源分配策略研究(一)问题描述资源分配是无人机中继系统中的另一个关键问题。
主要涉及如何合理地分配无线资源,如频谱、功率等,以实现系统的最大性能。
(二)策略设计针对资源分配问题,研究者们提出了多种策略。
包括基于贪婪算法的资源分配、基于图论的资源分配方法等。
这些策略能够根据系统的实时状态和需求,动态地调整资源分配,以实现最优的系统性能。
(三)策略应用与效果通过合理的资源分配策略,无人机中继系统能够更好地适应不同的通信需求和环境变化。
例如,在用户需求突然增加的情况下,通过快速调整资源的分配,可以有效地保障系统的正常运行和用户的服务质量。
五、结论与展望通过对无人机中继系统的轨迹优化与资源分配的研究,我们可以看到,这些技术对于提升系统的性能和效率具有重要意义。
数学模型--中继站的分布
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(1)模型建立的背景知识以及相关的预备计算手机之间的通话是靠无线电频完成的.而手机的无线电频的频率较高,这使得手机的电频只能沿直线传播并且容易被建筑物挡住.为了解决这个问题,通常手机之间不会进行直接的电频接收与传送,而是通过中继站来完成的.每部手机在通话时需要占用两个频道(发射频道与接收频道).我们不妨设发射频道为a,接收频道为b。
则通话时,手机发射a给中继站,中继站收到后会发射电磁波给通话的另一方,通话的另一方又会发射电磁波给中继站,而中继站收到后就会发射b给a。
对于相距较远的两个用户A和B,它们之间可能太远以至于一个中继站不能完成传输。
这时就需要一个无线电话交换系统来连接不同的中继站。
为了让更多的人在该地区同时进行无线通话,我们把该地区分成许多小块,每一小块的中心建有一个较高的中继站。
每个小块内的用户由该小块内的中继站负责。
对于在同一个小块内的用户们来说,他们不能同时使用同一个频道。
但是不同小块的两个用户可以同时使用同一个频道。
因为中继站的电磁波覆盖范围是有限的,且中继站的电磁波覆盖范围受其自身的功率的影响,即中继站的覆盖范围是可以调节的。
而那些距某一个中继站较远的用户发出的信号并不会被这个中继站接收到。
但是,问题产生了—相邻中继站的覆盖范围必定会有重叠的区域,而处于重叠区域的用户在发出信号后会被两个中继站所接受并回应,这就是干扰。
现在的问题就在于如何消除或减少这种干扰。
为此,我们引进一种技术---连续语音静噪系统。
对于某一个中继站服务的所有用户,在发射电磁波时同时也伴随着特定频率的低频电磁波的发射。
这个中继站也被设定为只回应伴有特定的低频的电磁波的手机信号。
也就是说不同的中继站有不同的pl(private line)。
这样在两个中继站的覆盖范围叠加区域,属于某个中继站的用户发射的电磁波带有该个中继站对应的频率的低频电磁波,另外的那个中继站也会收到这个手机信号,却不会回应这个信号。
这样就避免了中继站之间的互扰。
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摘要移动电话用户之间的通信是通过中继站来实现的。
在移动网络的建设中通常需要解决信号覆盖和多用户同时在线时信号干扰这两个问题。
无线通信中如果没有足够远的距离或者充分分离的频率就会产生相互干扰。
目前一种被称作CTCSS的连续编码音调控制系统(也称PL)可用用于减轻干扰,使得两个附近的中继站可以共享相同的频率对(包括接收和发送)。
本文针对提出的问题:用最少中继站满足半径40英里的圆形区域内1000甚至10000同时在线的用户,并讨论山区存在信号阻碍的情况。
建立三个层次的数学模型进行分析。
首先明确数据条件:即中继站发射和接受频率要相差600KHZ或者以上,可用频宽为3MHZ,可用PL为54个,另据资料显示,无线电话使用的频宽为30KHZ。
不同于传统的方案将中间的600KHZ 空出然后将其前后的频段用于通信以实现中继站发射和接受频率要相差600KHZ的方法,本文将所有可用频宽分为30KHZ的小段后进行配对,使每个频段都得到充分利用,即使除去两个频段用作控制频道,这种方法可以得到多达49对信道。
本文在模型1讨论了单纯的中继站信号覆盖问题,暂不考虑信号的干扰,用尽可能少的中继站使得区域内实现无线信号无缝覆盖,通过比较和推导得到了正六边形的最佳方案也就是当前国际通用的蜂窝网状结构。
在模型2中引入不同频段和不同PL并借鉴四色定理,来解决中继站之间的干扰问题,针对1000名用户,计算知中继站以一层蜂窝网络的形式分布便可容纳这些用户;针对10000名用户,考虑到中继站通信信道数和可用PL数量限制,建立了多层蜂窝网络模型,找出了最优方案。
模型3针对山区对中继通信的影响给出了解决方法并运用电磁学的结论对影响大小给出了具体的计算。
关键词:蜂窝网络中继通信山区衰减目录摘要 (1)一问题重述 (3)二问题分析 (4)三模型假设 (5)四符号说明 (5)五模型的建立与求解 (6)模型1简单的几何覆盖 (6)一问题重述手机之间的通话是靠无线电完成的,而手机的无线电频频率较高,这使得手机的电频只能沿直线传播而容易被建筑物挡住。
为了解决这个问题,通常手机之间不会进行直接的电频接收与传送,而是通过中继站来完成的。
每部手机通话时需要占用两个频道(发射与接收频道)。
我们不妨设发射频道为a,接收频道为b。
则通话时,手机发射a给中继站,中继站接收到后又会发射电磁波给通话的另一方,通话的另一方又会发射电磁波给中继站,中继站收到信号后又会发射b给a。
对于相距较远的两个用户A和B,他们之间可能太远以至于一个中继站不能完成传输。
这就需要一个无线电话交换系统来连接不同的中继站。
甚高频(Very High Frequency)无线电频谱包含信号的发送和接受。
这种限制可以被中继站所克服。
中继站可以捕捉到微弱的信号,然后把它放大,再用不同的频率重新发送。
这样,低功耗的用户,例如移动电话用户,在不能直接与其他用户联系的地方可以通过中继站来保持联系。
然而,中继站之间会互相影响,除非彼此之间有足够远的距离或通过充分分离的频率来传送。
除了地理的分离、“连续编码音调控制系统”(CTCSS),有时被称为“私人专线”(PL)、通过这项技术可以减轻干扰问题。
该系统连接每个中继站,靠的是所有通过同一个中继站连接的用户发送的独立的亚音频音调来连接。
中继站只回应接收到的具有特殊PL的语调的信号。
通过这个系统,两个附近的中继站可以共享相同的频率对(包括接收和发送);对于更多的中继站(并且更多的用户)可以提供在一个特定的区域。
频谱范围是145—148MHZ,在中继站中的发射机的频率要么是600KHZ以上,要么低于接收机频率600KHZ、并且这里有54个不同的PL可用。
本文通过三个模型主要解决以下三个问题:问题一、在一个半径40英里的圆形区域内,设计一个方案,用最少量的中继站容纳1000同时在线用户;问题二、如果这里有10,000个用户,改变解决方案,以达到同问题一的要求;问题三、在由于山区引起信号传播受阻的地区,讨论这样的情形并设计出合理的解决方案。
二问题分析为了让更多的人在半径40的圆形区域内同时进行无线通话,我们把该地区分成许多小块,每一小块的中心建有一个中继站。
每个小块的用户由该小块内的中继站负责。
对于在同一个小块内的用户们来说,他们不能同时使用同一个频段,但不同小块的两个用户可以使用同一个频段。
这样会产生一个问题,相邻中继站的覆盖范围必定有重叠区域,而处于重叠区域内的用户在发出信号后会被两个中继站接收并回应,这就产生了干扰。
如下图。
图1:重叠区域内有干扰这里我们可以通过“连续编码音调控制系统”(CTCSS)来避免这种干扰。
对于问题一,首先考虑,单纯的几何覆盖问题。
用尽可能少的中继站来实现区域内的信号无缝覆盖。
然后需建立一个系统,用最少的中继站满足为1000名用户同时提供服务的需求。
对于问题二,为了要满足更多用户同时在线的需求(10000人),必须对问题一的方案进行改进,通过改进不同PL和不同信道的组合,满足更多的用户需求。
对于问题三,山区对信号的削弱作用会对中继站的分布和覆盖半径产生影响。
我们只需找出其中的影响因素,再将所得结果带入相应情况的模型中便可求解。
三模型假设为了简化模型提高模型的可实现性作以下假设:1.所有中继站各项各项指标相同;2.在非山区通信仅手中继站之间的信号干扰,忽略其他影响因素;3.该区域内的用户均匀分布;4.中继站规范排布时干扰只会影响到毗邻的其他中继站。
四符号说明R中继站的发射半径1R中继站的感知半径2几何覆盖的重叠部分百分比五 模型的建立与求解1.模型1简单的几何覆盖将每一个中继站都视作完全相同,他们能与距离不大于1R 的其他中继站通信,能感知距离25R =内的用户,即具有1R 的发射半径和2R 的感知半径,由于用户的通信设备功率较小,通常有12R R >。
在不考虑中继站信道数限制的情况下, 要保证1000名同时在线的用户,则该问题转化为一个覆盖问题:用半径2R 的小圆去覆盖半径40 英里的大圆,求使用的最少的小圆数量。
我们从最简单的情况开始分析,设圆形区域半径为R ,并且这是一个完全平整的区域,显然在2R R ≥的时候仅需要一个中继站就可以达到整个区域的信号覆盖。
如果2R 减小到比R 小一点,那么一个就不足以覆盖,必须再增加两个。
而且一旦234R R ≤那么三个中继站就不足以覆盖整个区域,将需要五个或者更多中继站。
(见图2)图2:简单几何覆盖实际情况中40R mile =,2R 通过查阅有关资料得知一般只有几千米,即2R R 。
在这种情况下的无缝覆盖中,能够完整(无重叠)地覆盖某一区域可能的多边形几何形状有:正方形、等边三角形和正六边形三种形状。
证明如下:用同种正n 边形来覆盖平面,在一个顶点周围集中了m 个正n 边形的角。
由于这些角的和为360,因此可列以下等式*22,,2,2212m n m n m n Z m n >⎧⎪>⎪⎪--∈⎨⎪⎛⎫⎪⋅-= ⎪⎪⎝⎭⎩可以解得三组解,21,243,622,224,424,216,3n m n m n m n m n m n m -=-=⇒==⎧⎪-=-=⇒==⎨⎪-=-=⇒==⎩图3:几种可以无缝覆盖的图形在正方形、等边三角形和正六边形中,正六边形的面积最大。
内接正六边形的覆盖(即蜂窝网络)能够使所有小圆的交叠面积之和最小,即圆数量最少。
重叠部分百分比λ可由等式2221/2(2/)1/2sin(2/)/sin(2/)/222n r n r n n r ππππλππ--=⋅=⋅ 计算出结果,具体重叠情况计的算结果在下表中列出:形状 正三角形 正方形正六边形单元面积2r π 2r π 2r π表1:不同排列重叠比较 考虑到中继站之间的通讯接力(即一个中继站必须在另一个与之通信的中继站的发射半径1R 之内)要同时实现信号覆盖和中继接力,在蜂窝网络中1R 与2R 间必须满足123R R ≥,而相关资料表明现代中继站通常满足该关系,我们因此仅需要考虑感知半径2R 的无缝覆盖。
用matlab 模拟得到以下示意图。
图4:matlab 模拟蜂窝覆盖无漏洞覆盖的区域的面积为23(3(1)1);012...2S r L L L =⨯⨯⨯++=、、而半径40英里的区域的面积20S R π=,满足0S S >既可,通过matlab 计算可以得到,当中继站感知半径23R =(单位英里,下同)时需要253个中继站来覆盖半径40的圆形区域;若感知半径增加到25R =则所需数量减少到115个,不同感知半径对数量的影响如下表:R/英里3456782表2:感知半径对中继站个数的影响2.模型2考虑信号干扰(1).用户数量为1000R 时需77个中继站进行完全覆盖),在解决了单纯覆盖问题之后(在25核心问题变为计算是否可以容纳1000名用户的同时通信或系统的最大可容纳用户量。
在无重叠的覆盖部分,用户可以自由无限制地进行通信;在有重叠覆盖部分,则需要使用PL语调进行信号区分。
由之前的计算分析可以得到,重叠部分全部为两个中继站的重叠,不存三个或者更多中继站重叠的情况。
对于六边形覆盖,每个中继站信号范围中重叠部分所占比例为5.77%。
由于半径40英里的圆形区域远大于每个中继站有效覆盖范围(感知半径R2),即需要比较大量的中继站对目标区域进行覆盖,对于边缘,当六边形的中心在圆形区域范围内时,计作一个完整的六边形,中心不在圆形区域内时则可忽略。
故我们可以忽略边缘处信号的不完全覆盖问题,即认为整个目标区域的信号重叠部分占5.77%。
根据地图四色定理,任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着张不同的颜色,则对于本蜂窝网络,最理想情况下,我们只需4个不同的PL语调(亚音频音调)即可实现对整个系统网络的信号进行区分。
可使每相邻四个中继站作为一个基本单元,分别使用四种不同PL,通过平移得到整个网络的PL分布,如图5所示,不同颜色代表不同的PL图5:用四色原理进行PL分配因此系统提供的54个PL语调完全可以满足需要;可用频率段共有49对,则系统的最大容纳量(此处加入符号)49×77=3773>>1000,即总容纳量可以满足需求。
对于该圆形区域,用户呈均匀分布,每个中继站有效范围内用户数相等,任一用户与其他所有用户进行通信的可能性相等。
对于与不在同一中继站有效覆盖范围内的用户通信需要中继器之间的信号传递,可初步定性判断,越靠近整个区域中心位置的中继器承载着越大的信息转发任务,即不同中继站各自的平均通信量是不同的,因此问题变为计算通信量最大的中继站是否有足够的容纳量。
由于整个区域内用户均匀分布且任一用户与其他所有用户进行通信的可能性相等,可将位于每两个相邻中继站有效覆盖范围重叠处的用户平均分配给两个中继站,则可认为用户均匀分布在所有以中继站为中心不相重叠的77个六边形区域内,每个区域包含10001377名用户。