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1.
基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略
李鑫滨, 章寿涛, 闫磊, 韩松
计算机应用 2019, 39 (
10
): 2795-2801. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019020341
摘要
(
438
)
PDF
(1025KB)(
467
)
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针对水下监测网络中多自主航行器(AUV)协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先,为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响,构建了水声监测网络系统的综合模型;其次,针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况,基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题(RBP)。最后,提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP,从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明,在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比,在系统分别选择1、2、3个目标时,鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%,验证了所提方法的有效性。
参考文献
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2.
基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法
李鑫滨, 王贝, 韩松
计算机应用 2017, 37 (
3
): 730-735. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.730
摘要
(
609
)
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(944KB)(
567
)
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针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题,为了平衡节点间的能量消耗,同时提高系统的信道容量,提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈,使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务,反之则提供较多的功率进行服务,从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比,在有2、3和4个中继节点时,信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统总的信道容量,而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。
参考文献
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3.
优化Linux网络处理性能的软中断处理机制
熊安萍 韩松 蒋溢
计算机应用 2010, 30 (
1
): 104-107.
摘要
(
1363
)
PDF
(747KB)(
950
)
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软中断在Linux内核中,作为一种对时间要求最为严格的中断下半部处理机制,在处理网络数据包的过程中发挥着无可替代的作用,而软中断处理函数采用固定的循环检测次数,以至于系统可能在网络负载高的情况下对数据包不能进行及时有效处理。提出了一种最大循环检测次数可动态变化的方法来优化软中断处理机制,实验表明,相比现有的软中断机制而言,在同样的环境下可以处理更多的软中断例程,表现为捕获更多的网络数据包,提升了系统处理软中断的能力,进而在系统级上优化了Linux网络处理性能。
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4.
基于关联度函数的决策树分类算法
韩松来;张辉;周华平
计算机应用 2005, 25 (
11
): 2655-2657.
摘要
(
1428
)
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1642
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为了克服决策树算法中普遍存在的多值偏向问题,提出了一种新的基于关联度函数的决策树算法——AF算法,并从理论上分析了它克服多值偏向的原理。通过实验发现,与ID3算法比较,AF算法不仅克服了多值偏向问题,而且保持了较高的分类正确率。
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