无线通信中的最优资源分配—复杂性分 析与算法设计
无线通信中的最优资源分配—复杂性分
析与算法设计
刘亚锋
摘要
最优资源分配问题是无线通信系统设计中的基本问题之一。最优地分配功率、传输波形、频谱等资源能够极大地提高整个通信系统的传输性能。从用户的角度，多用户之间的相互干扰是制约整个通信系统高速稳健传输的最主要因素，适当地分配系统资源可以有效地消除多用户之间的相互干扰，从而提高整个通信系统的传输性能。从系统运营者的角度，最优地分配系统资源可以有效地提高功率和频谱等昂贵资源的利用率，从而降低运营费用。目前，相对于通信技术在现实生活中的蓬勃发展，通信系统优化的数学理论和方法显得相对滞后，在某些方面已经成为影响其发展和应用的关键因素，因此研究通信中的资源分配问题是非常有意义的。
本文研究无线通信中的最优资源分配问题，这些问题常常是带有特殊结构的非凸非线性优化问题。一方面，通信中的最优资源分配问题常常具有高度的非线性性，一般情况下难于求解；另一方面，这些优化问题又有自身的特殊结构，例如隐含的凸性和可分结构等。本文着重考虑多用户干扰信道中物理层资源最优分配问题的复杂性刻画，以及如何利用问题的特殊结构设计计算有效且满足实时性和分布式应用等实际要求的计算方法。
本论文首先考虑多输入单输出 (MISO) 干扰信道中的合作波束成形设计问题。在无线通信中，处在小区边沿的用户常常受到来自其他小区的严重干扰，我们考虑利用合作波束成形的方法提高处在小区边沿用户的传输速率。Luo和Zhang（2008）分析了在单天线情况下此问题的计算复杂性。我们证明在多天线情况下调和平均和几何平均这两个效用函数准则下的最优合作波束成形设计问题是NP-难的，这一结果完全不同于单天线时的结果。对于一般的效用函数，我们提出了一种非精确循环坐标下降法，并证明此方法产生的点列全局收敛于原问题的KKT点。该算法的最大优点在于只需交换少量信息，每个基站就可以调整各自的波束成形向量。
其次，我们讨论多用户多输入多输出（MIMO）干扰信道中干扰对齐的可行性判定问题。Cadambe和Jafar (2008) 证明干扰对齐能够使得多用户时变信道无干扰地传输最多一半的信号数。Yetis等 (2009) 和Gomadam等 (2008) 指出判断常系数MIMO干扰信道中干扰对齐的可行性是一个公开问题。我们完备地刻画了此问题的计算复杂性。我们证明，当每个传输端装有的天线数大于或等于3 (2) 每个接收端装有的天线数大于或等于2 (3) 时，干扰对齐的可行性判定问题是强NP-难的。我们也讨论干扰对齐问题的进一步推广，如干扰对齐松弛问题和干扰极小化问题等。
再次，我们考虑最大最小准则下的联合传输/接收波束成形设计问题。我们证明在MIMO 干扰信道中，给定一组信干噪比 (SINR) 目标，判断是否存在一组可行的传输/接收波束成形向量使得每个用户的SINR值大于或等于预先给定的SINR目标这一可行性判定问题是强NP-难的，这一结果完全不同于MISO干扰信道中的已有结果。上述结果也说明MIMO干扰信道中的最小SINR最大化问题是强NP-难的。考虑到问题的特殊结构，我们提出交替地升级传输波束成形向量和接收波束成形向量，从而将原问题分解为一系列简单凸优化子问题。我们证明提出算法产生的点列的任一聚点都是原问题的KKT点。
最后，我们考虑单输入单输出 (SISO) 干扰信道中联合功率/接入控制问题。传统的功
率控制通过发射最小的功率满足系统中所有用户的SINR要求。但是，由于系统资源的有限性以及系统中同频用户之间的相互干扰，系统中用户的SINR要求常常不能同时满足。我们考虑联合功率/接入控制问题，即通过剔除一部分用户使得系统中剩余用户的SINR要求得到满足，目标是极大化系统中同时服务的用户个数，并且极小化系统总发射功率。我们首先证明此联合设计问题可以等价地转化为一个稀疏优化问题；然后对其进行松弛，进一步证明松弛问题本质为线性规划；我们也给出了系统中所有用户可同时接入的必要条件，以及系统可同时接入最多用户数的上界估计；基于前述分析，我们设计了一个启发式的逐步删除用户算法。数值试验表明提出的算法好于当前这一问题公认的两个最好算法。
算法设计与分析：递归与分治法-实验报告
应用数学学院信息安全专业班学号姓名 实验题目递归与分治法 综合实验评分表
实验报告 一、实验目的与要求 1.掌握递归算法的设计思想 2.掌握分治法设计算法的一般过程 3.理解并掌握算法渐近时间复杂度的分析方法 二、实验内容 1、折半查找的递归算法 （1）源程序代码 #include
if(-1 != addr) cout << endl << n << "是上述整数中的第" << addr << "个数" << endl; else cout << endl << n << "不在上述的整数中" << endl << endl; getchar(); return 0; } （2）运行界面 ①查找成功 ②查找失败
(推荐)设计项目各专业分配比例
附件七： 设计项目各专业分配比例 1．设计工作量专业分配比例 所有设计项目分为设计前期、初步设计、施工图设计三个设计阶段，各个设计阶段的专业分工按公司规定执行，设计工作量专业分配比例规定如下： 1．1 化工装置设计项目 化工装置各设计阶段设计工作量的专业分配比例详见表1～表5。化工装置的设计范围包括：工艺生产装置、装置（或车间）分析化验室、控制室、配电室、办公室、机、电、仪修间、装置界区内的工艺供热外管、电力外线、电信、道路及总图。不包括：原料、成品库、污水处理、循环水、总变电所、全厂总图运输及机、电、仪修、全厂生活福利设施及分析化验、全厂公用工程设施。 概算部编制施工图预算，按实际收费乘上项目系数计算产值。 表1 设计前期总体部分各专业比例 注：带*者为新建工厂的总体设计时，工艺和设备的分配比例，其它专业不变。 表2 设计前期各专业比例
注：（1）有*者为装置内有工业炉（工艺型）时工艺、设备、自控三专业的比例，其他专业比例不变。 （2）设计前期指方案、项目建议书、（预）可行性研究报告等可单独收费的工作。引进技术项目的询价、对外技术交流、合同谈判等均列为初步设计内容。 表3 初步设计各专业比例 表4 施工图设计各专业比例 表5 一段设计项目各专业比例 注：（1）任何一设计阶段无某专业时，该专业的分配比例可按参加设计各专业原占比例分摊到各专业。
（2）引进部分设备的设计项目，设备专业施工图的专业比例按下式计算： 引进的非标设备台数 设备专业施工图比例= 17.50×(1－× 0.6) 非标设备总台数 扣减下来的比例数按注(1)处理。 （3）所有设计项目，由公司根据项目的具体情况，将设计收费调整后再按相应的分配比例分至各有关生产部，对下列内容的分析比例规定如下： a．项目中按非标设备收费标准收取的设计费，收取的非标设备费中的30%按如下比例分配，设备62%、工艺28%、自控5%、土建2%、概算3%的比例分配，其余计入项目。 对由结构专业承担炉子本体结构设计的工业炉，其设计费从项目非标设备设计费中单独列出，并按以下比例分配：工业炉59%、工艺11%、结构25%、自控2%、概算3%。 b．单台设备设计，在有其他专业参加时，产值应视其工作量，按工艺20～30%、自控5%、概算10%的比例分配，其余产值计入设备专业。单台设备收取的国产化部分设计费全部计入设备专业。 c．DCS的设计，软件部分若有工艺专业参加，按工艺10%，自控90%的比例分配。 d．工程项目中收取的国产化部分设计费，设计费的20%计入项目，并按表3或表4进行分配；其余部分按工艺60%、设备20%、电控10%、项目经理10%的比例进行分配。 e．项目中如有其他额外单独收费的设计参照单台设备设计处理。 （4）上述各设计阶段的专业比例，仅仅是以工艺为主导专业的化工装置设计的专业比例，以其他专业为主导专业的装置设计或单项设计（如化工装置设计范围外的各类单项），各专业比例可参照《化工设计定额》或《炼油设计定额》中的专业分配比例执行，也可将主导专业视为工艺专业参照化工装置比例执行。 1.2 民用建筑设计项目 所有民用建筑设计项目各设计阶段设计工作量的专业分配比例均按《建筑设计统一工日定额》的规定执行，该《定额》规定之外的项目由项目管理处确定。 1.3 专业比例的调整
教科版高中信息技术选修一《算法与程序设计》选修教案.doc
学习必备欢迎下载 第一课初识算法与程序设计 一、教学目标 1、知识与技能 （1）理解算法的概念，培养学生自我探索信息，高效获取信息的能力； （2）能初步利用算法解决简单的问题，培养学生的理论联系实际能力和动 手操作能力。 2、情感、态度、价值观 学生在学习过程中，通过亲身经历体验获得对此算法的感性认识，培养学 生自我获取信息、分析评价信息、、表达呈现信息的能力，进一步提高其信息素养。 二、教学重点难点 重点：算法概念的理解 难点：如何科学合理的选择和设计算法。 三、教学策略与手段 以趣味性问题设置情境，激发学生探索解决问题的兴趣，与学生进行互动 探讨，通过 Flash 演示材料，比较直观地把抽象的问题简单化，使学生的思考 逐步深入，从而总结出算法的概念，学会如何设计和选择算法，培养学生自主 探究学习的能力。 四、教学过程（ 1 课时） （一）我们来共同寻找下面一些生活中比较现实的问题的解决方法。 【问题一】天下真的有“不要钱的午餐”吗？ 某一餐馆门口海报上写着“不要钱的午餐”，规则如下：在三个月内，来
的顺序都坐一遍，以后来吃饭就可永远免费” 。于是有人想，这太容易了，每人每次坐不同的位置，吃五次不就行了？于是他就叫上自己的朋友参加这项活动，可是，吃了十次之后，还没有吃上免费午餐，这是怎么回事呢？ 学生们感觉非常有意思，很快以小组为单位进行热烈的讨论并得出了破解问题 的步骤：①第一个座位５个人都有坐的机会②第二个座位只有４个人中的任一 个有坐的机会（一个人不能同时坐两个座位）③第三个座位只有３个人中的任 一个有坐的机会④第四个座位只有２个人中的任一个有坐的机会⑤第五个座位 只有１个人有坐的机会⑥计算：５×４×３×２×１＝１２０⑦得出结论：需 要吃１２０次才有可能吃上免费午餐。 【问题二】有三个和尚和三个妖怪过河，只有一条能装下两个人的船，在河的 任何一方或者船上，如果妖怪的人数大于和尚的人数，那么和尚就会有被吃掉 的危险。你能不能找出一种安全的渡河方法呢？请写一写你的渡河方案。学 生：学生讨论回答。 〖展示步骤〗 ①两个妖怪先过河，一个妖怪回来； ②再两个妖怪过河，一个妖怪回来； ③两个和尚过河，一个妖怪和一个和尚回来； ④两个和尚过河，一个妖怪回来； ⑤两个妖怪过河，一个妖怪回来； ⑥两个妖怪过河。 【F lash 动画展示】通过讨论和动画展示，我们可以知道，计算机解决问题和 人解决问题一样需要有清晰的解题步骤。算法就是解决问题的程序或步骤。（二）【课件展示】算法的概念：
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法 华夏渝，郑骏，胡文心 （华东师范大学计算中心，上海200241） 摘要：针对云计算的性质，提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization )的计算资源分配算法。分配计算资源时，首先预测潜在可用节点的计算质量，然后根据云计算环境的特点，通过分析诸如带宽占用、线路质量、响应时间等因素对分配的影响，利用蚁群优化得到一组最优的计算资源。通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较，这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下，获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好地运行质量，因而更加适合于云环境。 关键词：云计算；网格；蚁群；资源分配 中图分类号：TP316 文献标识码：A Ant Colony Optimization Algorithm for Computing Resource Allocation Based On Cloud Computing Environment Hua xia-yu, Zheng jun, Hu wen-xin (Computer Center Institute, East China Normal University Shanghai, 200241) Abstract：A new allocation algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO) was established to satisfy the property of Cloud Computing. When start, this algorithm first prognosticated the capability of the potential available resource node, and then analyzed some factors such as network qualities or response times to acquire a set of optimal compute resources. This algorithm met the needs of cloud computing more than others for Grid environment with shorter response time and better performance, which were proved by the simulation results in the Gridsim environment. Key words: Cloud Computing; Grid; Ant Colony Optimization; resource allocation 0引言 云计算（Cloud Computing），是指通过互联网连接的超级计算模式，包含了分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的相关技术，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算一种新型的共享基础架构，可以将巨大的系统池连接在一起，以运营商和客户的方式，通过互联网为用户提供各种存储和计算资源。在云计算环境中，用户将自己的个人电脑，PDA或移动电话等其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。这是一个大规模的分布式计算模式，该模式由运营商的经济规模决定，并且是抽象的，虚拟化的以及规模动态可变的。其主要内容为受管理的计算能力，存储，平台和服务。这些内容通过互联网，按需分配给外部用户，其重要意义在于将计算能力作为一种商品在互联网上进行流通。 云计算的主要优势：快速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量，用户可以以极低的成本投入获得极高的计算能力，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的保养与升级 计算资源分配是云计算技术的一个重要组成部分，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能。由于云计算有很多独特的特性，使得原有的针对网格计算的资源分配和调度算法已无法在该环境中有效的工作。本文提出的蚁群优化分配算法，综合考虑了云计算的一系列特点，以期在这种环境中能够高效地为用户作业分配合适的计算资源。 1 问题描述 云计算由网格计算演变而成，并将网格计算作为其骨干和基本结构。可以说，云计算是网格计算的一种更高级的形式。但是，这两者之间在现实中存在着巨大的区别，具体可以参见文献[1]。 云计算提供了更多抽象的资源和服务。这些资源和服务可划分为三个类别，分别是软件即服务(Software as a Service)，平台即服务(Platform as a Service)和设备即服务(Infrastructure as a Service) [2，3]。 在软件即服务(SaaS)中，用户会得到一个特殊用途的客户端，该客户端允许用户通过互联网进行远程访问，并且基于使用情况来收取费用。
青岛版小学数学六年级上册《按比例分配》教学设计
《按比例分配》教学设计 学习目标 1.通过独立分析和思考，解决按比例分配的数学问题，掌握按比例分配的解题策略，提高自主探究知识的能力，形成良好的思维品质，并养成积极思考的学习习惯。 2.利用线段图分析问题，经历探究份数与总份数之间关系的过程，能从不同的角度来理解按比例分配中的比所表示意义。 3.在解决有关按比例分配的实际问题中，灵活运用数学学习方法，感受比在生活中的应用，体验解决问题策略的多样性。 学习过程 一、故事引入，初步感知 故事发生在今年中秋节前，孙悟空和猪八戒突发奇想，一起合作制做“唐氏月饼”，结果卖出后赚得1600元。猪八戒一看赚到了钱，就急着要分钱。 同学们，你们想想，怎么分合适呢？又得到一条信息“孙悟空和猪八戒做的月饼个数比是5：3”，现在，还是一人一半行吗？为什么？ 引出：今天要研究的内容“按比例分配”。（板书：按比例分配） 二、方法指引，自主探索 （一）提出问题，理解比例的意义。 1.发现信息，提问题。 出示情境图引出问题：孙悟空和猪八戒各分得多少元钱？ 2.理解5：3，解决问题。 （1）要解决这个问题，需要哪些条件？出示完整的题目。 这道题，大家有什么不明白的地方？5：3是什么意思？” （2）要弄清5：3的意思，我们可以借助什么方法呢？（引出线段图等方法。） （3）演示线段图课件，回顾整理。 演示课件：让我们跟随电脑小博士一起将5：3所表示的意思理顺一下。 （二）借助线段图，解决问题。 我们借助线段图弄清了5：3的意思，知道了孙悟空分的钱数、猪八戒分的钱数和总钱数之间的关系，要解决这个问题，还有困难吗？（学生独立解答） （三）整理算法，归纳小结。
存储管理动态异长存储资源分配算法
. 存储管理—动态异长存储资源分配算法 一、设计目的 理解动态异长存储分区资源管理，掌握所需数据结构和管理程序，了解各种 存储分配算法的优点和缺点。 二、设计内容 （1）分析UNIX最先适应（First Fit,FF）存储分配算法，即map数据结构、存储分配函数malloc()和存储释放函数mfree()，找出与算法有关的成分。 (2) 修改上述与算法有关的成分，使其分别体现BF（Best Fit,最佳适应） 分配原则和WF(Worst Fit，最环适应)分配原则。 三、设计准备（理论、技术） 1.最先适应（First Fit，FF）算法 指对于存储申请命令，选取满足申请长度要求且起始地址最小的空闲区域。在实现时，可以将系统中所有的空闲区域按照起始地址由小到大的次序依次记录于空闲区域表中。当进程申请存储空间时，系统由表的头部开始查找，取满足要求的第一个表目。如果表目所对应的区域长度恰好与申请的区域长度相同，则将该区域全部分配给申请者，否则将该区域分割为两部分，一部分的长度与申请长度相同，将其分配给申请者；另一部分的长度为原长度与分配长度之差，将其记录在空闲区域表中 2.最佳适应（Best Fit，BF）算法 是为了克服最先适应算法缺点提出的。它在分配时取满足申请要求且长度最小的空间区域。在实现时，可以将系统中所有的空闲区域按照长度由小到大的次序依次记录于空闲区域表中。当进程申请存储空间时，系统由表的头部开始查找，取满足要求的第一个表目。 3.最坏适应（Worst Fit，WF）算法 是为了克服最佳适应算法的缺点而提出的。它在分配时取满足申请要求且长度最大的空闲区域。在实现时，可以将系统中所有的空闲区域按照长度由小到大的次序依次记录于空闲区域表中。当进程申请存储空间时，取第一个表目。 4.程序设计技术分析 按题目题目首先对存储分配表进行初始化；然后对用户输入的请求和释放，按照动态更新存储分配表，并将每次更新之后的存储分配表在屏幕上显示出来 动态分区分配需要解决三个问题：A.对于请求表中的要求内存长度，从可用表或自由链寻找出合适的空闲区域分配程序。B.分配空闲区后更新自由链或可用表。 C.进程或作业释放内存资源时，合并相邻空闲区并刷新可用表。 四、设计过程（设计思想、代码实现）
算法设计与分析课程期末试卷-A卷(自测 )
华南农业大学期末考试试卷（A卷） 2008学年第一学期考试科目：算法分析与设计 考试类型：（闭卷）考试时间：120分钟 学号姓名年级专业 一、选择题（20分，每题2分） 1.下述表达不正确的是。 A．n2/2 + 2n的渐进表达式上界函数是O(2n) B．n2/2 + 2n的渐进表达式下界函数是Ω(2n) C．logn3的渐进表达式上界函数是O(logn) D．logn3的渐进表达式下界函数是Ω(n3) 2.当输入规模为n时，算法增长率最大的是。 A．5n B．20log2n C．2n2D．3nlog3n 3.T（n）表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法效率最优的是。A．T（n）= T（n – 1）+1，T（1）=1 B．T（n）= 2n2 C．T（n）= T（n/2）+1，T（1）=1 D．T（n）= 3nlog2n 4.在棋盘覆盖问题中，对于2k×2k的特殊棋盘（有一个特殊方块），所需的L型骨 牌的个数是。 A．（4k– 1）/3 B．2k /3 C．4k D．2k 5.在寻找n个元素中第k小元素问题中，若使用快速排序算法思想，运用分治算法 对n个元素进行划分，应如何选择划分基准？下面答案解释最合理。A．随机选择一个元素作为划分基准 B．取子序列的第一个元素作为划分基准 C．用中位数的中位数方法寻找划分基准 D．以上皆可行。但不同方法，算法复杂度上界可能不同
6. 现在要盖一所邮局为这9个村庄服务，请问邮局应该盖在 才能使到邮局到这9个村庄的总距离和最短。 A ．（4.5，0） B ．（4.5，4.5） C ．（5，5） D ．（5，0） 7. n 个人拎着水桶在一个水龙头前面排队打水，水桶有大有小，水桶必须打满水， 水流恒定。如下 说法不正确？ A ．让水桶大的人先打水，可以使得每个人排队时间之和最小 B ．让水桶小的人先打水，可以使得每个人排队时间之和最小 C ．让水桶小的人先打水，在某个确定的时间t 内，可以让尽可能多的人打上水 D ．若要在尽可能短的时间内，n 个人都打完水，按照什么顺序其实都一样 8. 分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题，分 别解决子问题，最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。这要求原问题和子问题 。 A ．问题规模相同，问题性质相同 B ．问题规模相同，问题性质不同 C ．问题规模不同，问题性质相同 D ．问题规模不同，问题性质不同 9. 对布线问题，以下 是不正确描述。 A ．布线问题的解空间是一个图 B ．可以对方格阵列四周设置围墙，即增设标记的附加方格的预处理，使得算法简化对边界的判定 C ．采用广度优先的标号法找到从起点到终点的布线方案（这个方案如果存在的话）不一定是最短的 D ．采用先入先出的队列作为活结点表，以终点b 为扩展结点或活结点队列为空作为算法结束条件 10. 对于含有n 个元素的子集树问题，最坏情况下其解空间的叶结点数目为 。 A ．n! B ．2n C ．2n+1-1 D ． ∑=n i i n 1 !/! 答案：DACAD CACCB
算法与程序设计教案
算法与程序设计思想 【基本信息】 【课标要求】 （一）利用计算机解决问题的基本过程 （1）结合实例，经历分析问题、确定算法、编程求解等用计算机解决问题的基本过程，认识算法和程序设计在其中的地位和作用。 （2）经历用自然语言、流程图或伪代码等方法描述算法的过程。 （4）了解程序设计语言、编辑程序、编译程序、连接程序以及程序开发环境等基本知识。 【学情分析】 高一年级的学生已具备了一定的观察、思考、分析和解决问题能力，也已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备。因此，对于如何将解决问题的思路画成流程图已有一定的基础，但可能还不很熟练，尤其对刚学过的循环结构，教师在课堂上要注意引导。 『此处说“已有了顺序结构、分支结构、循环结构等知识的储备”，应该是指在必修部分对“计算机解决实际问题的基本过程”已有所体验与了解，或是指已学习过数学中相关模块的知识，这是本案例教学得以实施的必不可少的前提条件。』 【教学目标】 1.知识与技能： 建立求一批数据中最大值的算法设计思想，并将算法的设计思想用流程图表示出来。 2.过程与方法： 利用现实生活中比较身高的活动，以及对武术比赛中“打擂台”流程的逐步梳理，让学生学会从此类生活实际中提炼出求最大值的思想方法，即算法思想。 培养学生分析问题、解决问题的能力，让学生学会在面对问题时能梳理出解决问题的清晰思路，进而设计出解决某个特定问题的有限步骤，从而理解计算机是如何解决、处理某种问题的。 『在过程上，通过现实生活中的实例来引导学生总结“求最大值”的算法思想。过程的实现关键在于实例引用是否贴切，是否有利于学生向抽象结论的构建。本案例的实例选择是符合这一要求的。在方法上，注重培养学生分析、解决问题的一般能力，再次体验与理解应用计算机解决问题的基本过程，为后面更一步的学习打下基础，积累信心。』 3.情感态度与价值观：
基于LTE的D2D资源分配最优算法
Resource Sharing Optimization for Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks Chia-Hao Yu,Klaus Doppler,C′a ssio B.Ribeiro,and Olav Tirkkonen Abstract—We consider Device-to-Device(D2D)communication underlaying cellular networks to improve local services.The system aims to optimize the throughput over the shared resources while ful?lling prioritized cellular service constraints.Optimum resource allocation and power control between the cellular and D2D connections that share the same resources are analyzed for different resource sharing modes.Optimality is discussed under practical constraints such as minimum and maximum spectral ef?ciency restrictions,and maximum transmit power or energy limitation.It is found that in most of the considered cases,optimum power control and resource allocation for the considered resource sharing modes can either be solved in closed form or searched from a?nite set.The performance of the D2D underlay system is evaluated in both a single-cell scenario,and a Manhattan grid environment with multiple WINNER II A1of?ce buildings.The results show that by proper resource management, D2D communication can effectively improve the total throughput without generating harmful interference to cellular networks. Index Terms—Cellular networks,device-to-device,D2D,peer-to-peer,resource sharing,underlay. I.I NTRODUCTION T HE increasing demand for higher data rates for local area services and gradually increased spectrum conges-tion have triggered research activities for improved spectral ef?ciency and interference management.Cognitive radio sys-tems[1]have gained much attention because of their poten-tial for reusing the assigned spectrum among other reasons. Conceptually,cognitive radio systems locally utilize“white spaces”in the spectrum for,e.g.,ad hoc networks[2][3] for local services.Major efforts have been spent as well on the development of next-generation wireless communication systems such as3GPP Long Term Evolution(LTE)1and WiMAX2.Currently,the further evolution of such systems is speci?ed under the scope of IMT-Advanced.One of the main concerns of these developments is to largely improve the services in the local area scenarios.Device-to-Device (D2D)communication as an underlaying network to cel-lular networks[4][5]can share the cellular resources for Manuscript received November26,2010;revised February11,2011and March23,2011;accepted April20,2011.The associate editor coordinating the review of this paper and approving it for publication was N.Kato. C.-H.Yu and O.Tirkkonen are with the Department of Communi-cations and Networking,Aalto University,Finland(e-mail:{chiahao.yu, olav.tirkkonen}@aalto.?). K.Doppler and C.B.Ribeiro are with Nokia Research Center,Nokia Group (e-mail:{klaus.doppler,cassio.ribeiro}@https://www.360docs.net/doc/e64975628.html,). Digital Object Identi?er10.1109/TWC.2011.060811.102120 1see https://www.360docs.net/doc/e64975628.html,/ 2see https://www.360docs.net/doc/e64975628.html,/better spectral utilization.In addition to cellular operations where the network services are provided to User Equipment (UE)through the Base Stations(BSs),UE may communicate directly with each other over D2D links while remaining control under the BSs.Due to its potential of improving local services,D2D communication has received much attention recently[6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16]. The idea of enabling D2D connections in cellular networks for handling local traf?c can be found in,e.g.,[17][18][19], where ad hoc D2D connections are used for relaying pur-poses.However,with these methods the spectral utilization of licensed bands cannot be improved as D2D connections take place in license-exempt bands.Furthermore,ad hoc D2D connections may be unstable as interference coordination is usually not possible.In[20],non-orthogonal resource shar-ing between the coexisting cellular and ad hoc networks is considered.As the operations of both types of networks are independent(with independent traf?c loads),interference coordination between them considers only the density of transmitters.Recent works on D2D communication assume the same air interface as the underlaying cellular networks. In[21],the cellular resources are reused by D2D connections in an orthogonal manner,i.e.,D2D connections use reserved resources.Although orthogonal resource sharing eases the task of interference management,better resource utilization may be achieved by non-orthogonal resource sharing.In[4][5],a non-orthogonal resource sharing scheme is assumed.Cellular users can engage in D2D operation when it is bene?cial for the users or system.Further,D2D power control when reusing Uplink(UL)cellular resources,where cellular signaling for UL power control can be utilized,is addressed to constrain the interference impact to cellular operations. To better improve the gain from intra-cell spatial reuse of the same resources,multi-user diversity gain can be achieved by properly pairing the cellular and D2D users for sharing the resources[8][9][10].In[10],the resource allocation scheme over multiple cellular users and D2D users considers the local interference situations,making it possible for inter-cell interference avoidance.Interference randomization through resource hopping is considered in[11].This provides more homogeneous services among users in challenging interfer-ence environments,e.g.,when one cellular connection shares resources with multiple D2D pairs at the same time.Integra-tion of D2D communication into an LTE-Advanced network is investigated in[13][14],where schemes for D2D session setup 1536-1276/11$25.00c?2011IEEE
(整理)设计各专业奖金分配比例实施细则
※※※※※※※※※※※※设计各专业分配比例 实施细则 ※※※※※※※※※※※※ （讨论稿） 上海交大安地建筑设计有限责任公司 建筑一所 二OO三年二月十日
目录 一、修编说明 二、关于各专业分配比例若干问题的意见 三、修编单项工程各专业分配比例详见表一~表六 四、附件一建筑、附件二结构专业内部各工序产值比例
[一] 修编说明 一、分配是一个十分复杂的问题。设计项目的性质、要求、设计 人员的配备、技术水平、熟练程度、所外配合条件的优劣、所内各专业配合的好坏等因素都会对工作带来影响。因此修编调整后的专业分配比例与工作量的实际投入仍会有些出入，各工程项目和各专业也仍会有一些差异，希望各专业设计人员在使用本比例时，要本着宏观控制微观适调，视实际需要进行个别调节。二、表四中的有关“特”、“1”、“2”、”3”的含意与国家建 设部二OOO年颁发的民用建筑设计劳动定额和高层民用建筑设计防火规范相一致。 三、凡表四或表五中没有列入的设计项目以及有特殊要求的设计 项目，其各专业分配比例参照本细则相近内容实施。 四、各专业分配比例自二O一三年二月一日起执行。在执行的过程 中有什么问题可随时反映以便在今后修编中予以调整和补充。
[二] 关于各专业分配比例若干问题的意见 一、各类型项目分配基数（包括方案设计17%） 表一 公建（综合楼、4层以上独立商业网点、幼儿园、重点中小学、办公楼等）、连拼别墅、叠拼别墅、独立设备用房（300m以上）普通住宅、多层厂 房、3层及以下独立 商业网点、住宅底 商、独立设备用房 （300m2含以内下 单层）。 单层厂房、 地下车库 （单建式） 独栋别墅 (一个单 元) 11元/㎡ 5.5元/㎡ 5.0元/㎡ 1.5万/幢注: 1、以上未包括的项目可依据情况增减。 2、可根据项目的类型及复杂程度乘0.8~1.2的系数。 3、住宅结构形式为短肢剪力墙的项目,结构专业单乘1.0的系数。 二、土建各专业的各阶段分配比例如下 （一）项目设计包括方案设计、初步设计、施工图三个阶段。投标或委托项目方案阶段方案费占总产值的17%，余下的83%产值中初
高中信息技术算法与程序设计教案沪教版选修1
解析法 一、基本说明 1、教学内容所属模块：信息技术选修1《算法与程序设计》 2、年级：高一年级 3、所用教材出版单位：上海科技教育出版社 4、所属的章节：第三章第一节 5、学时数：45分钟 二、教学设计 1、教学目标： （1）了解解析算法的基本概念。通过实例的学习，掌握用解析算法设计程序的基本思路。 （2）学会根据问题寻找恰当算法和解决问题的方法，并进一步理解分析问题、设计算法、编写程序、调试程序这一用计算机解决问题的过程和方法。 （3）学会合作、交流，培养勇于实践、勤于思考和善于总结的精神和态度。 2、内容分析： 本节内容为用解析法设计程序，解析法是一种最基本的常用算法，在之前三种基本结构程序设计的例题分析中也曾使用过，该算法的分析也为今后的各种算法学习做好了准备。本课教学重点是“理解解析算法的思想，能写出求解问题的解析式并用程序实现”，本课的教学难点是“如何学会分析问题，合理设计算法，建立求解问题的解析式”。 3、学情分析： 学生已经具备了可视化编程的能力及程序设计的基本技能，这样就可以将教学的重点放在算法的分析上，培养学生解决实际问题的能力。 4、设计思路： 本课采用一个测量树高的例子进行引入，用简单的例子分析解析算法，然后采用教材上的活动“求解铁丝问题”让学生掌握解析算法的实现过程，用“求岛屿面积”的实践环节巩固学生的学习。课堂教学中主要采用任务驱动、分析归纳、小组合作、自主探究相结合的学习方法。
题 2’ 从A、B两点仰角的角度与两点之 间的距离可计算出MN的高度。 引出课题：解析法 探究学习 8’[学习任务一] 问题：MN是竖直于地面的物体， 其底部N不可到达。为了测量MN 的高度，在地面上选取一条与MN 在同一平面的水平线线段AB为 基线，测得AB的长为a=20米， 在A点向M点张望的仰角α =38.4°，在B点向M点张望的仰 角β=22.8°。试设计程序计算高 度MN。 要求：完成“学习任务一”（填 写电子文档） 1、问题分析：怎样写出计算表达 式。（请学生回答） 2、设计求解表达式MN=a/(1/tan β- 1/tanα)的算法。 (以下部分小组合作完成) 3、实现应用程序：老师提供程序 的可视化界面及不完整的程序， 要求学生程序填空，完善程序。 4、将程序输入到程序窗体的按钮 中并调试计算本题结果。附带计 算学校中一棵桂花树和一棵龙柏 的高度。 1、由α、β与a 推导出计算表达 式。 2、根据计算表达 式，分析解题算 法。 3、小组合作，填 空完成程序，交流 填空结果。 4、复制程序，调 试并得出运算结 果。 让学生在 老师的带 领下了解 解析法解 题的一般 过程。 学习小结2’老师提问：请同学说说求解任务 一的步骤是怎样的？ 老师用流程图表示这个步 骤，提出解析法的概念。 了解解析算法的 概念。 让学生初 步了解解 析算法的 概念。 [学习任务二]求解“铁丝问题” “智力大比拼”活动： （1）一根长为6米，可制作一个 2平方米的矩形框，问该矩形长 和宽各为多少？ （2）上面同样的问题，制作的面 积为2.1平方米，那么长、宽各 参与“智力大比 拼”活动。 产生计算机程序 解决问题与简单 人脑思维运算的 比较。 让学生参 与“智力大 比拼”活 动，产生冲 突，激发学 生学习的 兴趣。
D2D网络中基于强化学习的路由选择与资源分配算法研究
D2D网络中基于强化学习的路由选择与资源分配算法研究 随着通信网络的发展,终端直连通信技术(Device-to-Devic,D2D)被广泛关注,它的应用将满足用户日益增长的流量需求。然而,D2D技术的引入使得蜂窝网络内部的干扰冲突加剧,用户难以满足服务质量(Quality-of-Service,QoS)的需求。 一些传统算法基于网络“抓拍”信息可以计算得到各采样时刻的网络控制策略,却难以适应复杂多变、高度动态的网络环境。因此,本文着手于动态环境下的D2D网络中的通信问题进行了深入地研究,并结合正在兴起的机器学习技术,提出了更加智能化的解决方案。 在本文中我们将分别研究“多跳D2D网络”与“D2D直连通信”两类D2D应用场景的通信问题,提出了在两种场景下基于强化学习的在线学习方法,从而解决多跳网络中的路由问题与D2D直连网络中的资源分配问题。而随着问题复杂程度的增加,强化学习算法也相应由浅入深。 在路由问题中,因问题复杂程度较低,我们利用传统强化学习算法中的值迭代算法求解,而在资源分配问题中因问题规模变大,本文依次提出了基于深度Q 学习(Deep Q-Learning,DQN)的资源分配算法和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的资源分配算法分别解决了问题中状态空间连续与动作空间连续的问题,而这两种算法都是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的经典算法。在多跳D2D网络路由问题中,我们考虑了三类随网络动态变化的QoS指标,并利用值迭代算法求解,同时提出了分布式的强化学习算法解决了集中式算法学习周期过长的问题。 仿真发现,在动态环境中,所提算法在性能与时间复杂度方面相较于传统算
设计各专业奖金分配比例实施细则
※※※※※※※※※※※※ 设计各专业奖金分配比例 实施细则 ※※※※※※※※※※※※ 浙江城建设计研究院有限公司 二00三年二月十日
目录 一、修编说明 二、关于各专业奖金分配比例若干问题的意见 三、修编单项工程各专业奖金分配比例（表三）（表四）（表五）
[ 一] 修编说明 一、奖金分配是一个十分复杂的问题。设计项目的性质、要求，设计人员的配备、技术水平熟练程度，所外配合条件的优劣、所内各专业配合的好坏等因素，都会对工作带来影响。因此，修编调整后的专业奖金分配比例与工作量的实际投入仍会有些出入，各工程项目和各专业也仍会有一些差异，希望各专业设计人员在使用本比例时，要本着宏观控制，微观适调，视实际需要进行个别调节。 二、表三中的有关“一般” 、“复杂”、“高层”的含意，与国家建设部一九九三年颁发的民用建筑设计劳动定额和高层民用建筑设计防火规范相一致。 三、凡表三或表四中没有列入的设计项目，以及有特殊要求的设计项目，其各专业奖金分配比例参照本细则相近内容实施。 四、各专业奖金分配比例自二00三年二月十日起执行。在执行的过程中，有什么问题可随时反映，以便在今后修编中予以调整和补充。 [ 二] 关于各专业奖金分配比例若干问题的意见 一、各专业奖金分配比例：设计合同部分为28%，咨询合同部分为30%。 二、土建各专业的各阶段分配比例如下： （一）项目设计包括方案（投标）、初步设计、施工图三个阶段。投标项目的中标奖励费按下列第（二）条分配；直接委托项目方案阶段方案费占总产值的10%并按第（三）条分配，余下的90%产值中初步设计与施工图阶段各专业分配比例为：1．建筑：一般情况下为40:60 ，其中初步设计阶段的40%中方案调整占3/4；如初步设计是为赶时间，很粗糙地完成的，则初步设计与施工图阶段的比例为 20:80 ，其中初步设计阶段的20%中，方案调整占1/2，80%的施工图产值中方案 调整产值占1/4