导读:本文包含了平均资源分配法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超密集网络,平均场理论,平均场近似,平均场博弈
平均资源分配法论文文献综述
王孟哲[1]（2019）在《超密集网络中基于平均场理论的资源分配研究》一文中研究指出随着用户数据量需求的急剧增长,网络容量提升的需求不断地被提出。为了应对这样的挑战,无线网络密集化已经被提出,并且被视为满足5G所保证的一千倍的容量提升的关键实现方案。然而,超密集网络优化却面临着大规模网络的挑战,这是传统的网络资源分配方法不足以应对的。为了应对大规模网络中庞大的设备数目带来的挑战,图论、稀疏优化、分组/集群等方法已经纷纷被提出。但这些方法仍然无法解决庞大的设备数量导致的严重的信道测量和信道反馈问题。针对这些挑战,平均场(Mean-Field,MF)理论是非常有前景的解决方案。基于MF理论,可以将超密集网络中数目庞大的设备之间的相互作用转化为一个设备和其它全部设备构成的群体之间的相互作用,由此可以对严重耦合的超密集网络进行解耦,从而大幅降低资源分配算法的复杂度。论文围绕超密集网络中基于MF理论的无线资源分配及网络优化进行研究,包括以下两个方面:第一,在超密集小区网络中OFDM场景下,本文提出了基于平均场近似(Mean-Field Approximation,MFA)方法和李雅普诺夫DPP(Drift-Plus-Penalty)方法的混合时间尺度联合功率、子载波分配和用户调度机制。针对全部基站通过下行链路干扰严重耦合的问题,采用MFA方法将系统解耦,从而对干扰实现了低复杂度的计算。针对系统队列稳定性约束的时间相关性问题,采用DPP方法将原优化问题转化为每个时刻各自的优化问题,从而得到了兼顾队列稳定性和网络吞吐量优化的用户调度机制。仿真结果表明,采用MFA方法能够实现网络平均状态的快速收敛,并且在超密集场景下采用MFA方法得到的吞吐量明显高于自适应传输方法。且采用李雅普诺夫DPP方法得到的系统队列稳定性明显优于比例公平调度方法。第二,在超密集缓存网络中,本文提出了基于平均场博弈(Mean-Field Game,MFG)方法和李雅普诺夫DPP方法的混合时间尺度联合缓存和删除机制。考虑到求解随机微分博弈(Stochastic Differential Game,SDG)的纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)的复杂度极高,提出基于MFG的迭代求解NE的算法,实现了基站最优缓存策略的低复杂度的求解。利用李雅普诺夫DPP方法,针对系统的缓存和删除稳定性约束构建虚拟队列,推导出依照虚拟队列的兼顾节约网络开销和网络缓存和删除稳定性的删除机制。仿真结果表明,采用MFG方法能够实现网络最优控制策略的快速收敛,并且在超密集场景下采用MFG方法得到的网络开销明显低于基本缓存方法;且采用李雅普诺夫DPP方法能够实现兼顾节约网络开销的网络缓存和删除稳定性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌[2]（2019）在《无线虚拟网络中基于自回归滑动平均预测的在线自适应虚拟资源分配算法》一文中研究指出该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年01期）
杨明,刘元安,马晓雷,李立[3]（2009）在《基于加权平均的网格资源分配与定价》一文中研究指出针对网格资源分配中现有组合双向拍卖模型以资源包平均价格定价的不足,提出以各类资源的单价定价的算法.根据组合双向拍卖和网格信任理论,提出基于加权平均算法的网格资源分配与定价策略,以信任度阈值的加权平均鉴别恶意节点,以归一化报价和信任度的加权平均衡量正常节点的价格及信任综合竞争力.仿真结果表明,该算法交易率较高,可防范恶意节点,交易效用可激励正常节点以提高其综合竞争力.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2009年06期）
李斌[4]（2004）在《科技资源分配将打破平均主义》一文中研究指出发展快先支持，发展好多支持。中科院资源配置制度将发生重大变化：竞争能力强、创新贡献大的组织单元和优秀团队将获得更多的科技资源。 中国科学院院长路甬祥认为，中科院要在资源配置制度改革、评价体系建(本文来源于《中国改革报》期刊2004-03-24）
平均资源分配法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
平均资源分配法论文参考文献
[1].王孟哲.超密集网络中基于平均场理论的资源分配研究[D].北京邮电大学.2019
[2].唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌.无线虚拟网络中基于自回归滑动平均预测的在线自适应虚拟资源分配算法[J].电子与信息学报.2019
[3].杨明,刘元安,马晓雷,李立.基于加权平均的网格资源分配与定价[J].北京邮电大学学报.2009
[4].李斌.科技资源分配将打破平均主义[N].中国改革报.2004