节点选择

摘要： 在机器人避障路径规划中,传统的RRT算法随机性过大,使得避障效率低下,同时存在部分狭窄空间难以规划的问题,依靠结合其他算法思想的方式,改进优化路径规划过程。设计了一种结合人工势场法思想的改进RRT算法,通过改进选点算法的方式,提出了一种改进后的增益复合选点函数,根据其受势力场和狭窄空间的综合影响,建立新的节点选择算法,有概率地生成节点,减少更多的无效选点,大大提高了整体的选点效率,节约了大量的时间,完成整个路径规划工作。实验采用Matlab数学仿真软件进行验证,采用多种针对性地图进行测试实验,在普通工作环境下成功率提高了13%,工作时间减少了67.6%;在复杂工作环境下成功率提高了16.5%,工作时间减少了22.1%。不论在哪种情况下,改进后的算法都大大增加了求解成功率和求解效率。

摘要： 由于耦合网络能够更加准确地刻画真实的交通系统,学者们对其中的交通拥堵问题进行了广泛而深入的分析和探索。为了提高耦合交通网络的通行能力,研究其结构对交通动力学特性的影响,提出了两种网络耦合机制:选择度大节点进行耦合和选择度小节点进行耦合。研究结果表明,选择度小节点进行耦合,其网络通行能力最大。

摘要： 针对异质能量约束的集群学习(Swarm Learning, SL)系统中的节点选择问题,提出了一种基于组合多臂赌博机(Combinatorial Multi-Armed Bandit, CMAB)的能量感知的节点选择(Energy Aware Node Selection, EANS)算法。EANS算法考虑了集群学习所在无线网络质量对传输的影响,结合模型训练时延设计基于时延的优化目标,利用CMAB理论将原节点选择问题转化为在线的最小化时延的形式。再结合李雅普诺夫优化(Lyapunov Optimization)定义能量消耗赤字队列来控制节点的能耗,通过同时最小化时延和能耗实现保证集群学习整体训练效率的同时不违背能量约束。实验结果表明,EANS算法较传统算法有更好的能耗表现。在最坏的情况下,EANS的能耗仅占传统算法的54.6%,且时延性能接近理论的最优算法。

摘要： 与传统机器学习相比,联邦学习有效解决了用户数据隐私和安全保护等问题,但是海量节点与云服务器间进行大量模型交换,会产生较高的通信成本,因此基于云-边-端的分层联邦学习受到了越来越多的重视。在分层联邦学习中,移动节点之间可采用D2D、机会通信等方式进行模型协作训练,边缘服务器执行局部模型聚合,云服务器执行全局模型聚合。为了提升模型的收敛速率,研究人员对面向分层联邦学习的网络传输优化技术展开了研究。文中介绍了分层联邦学习的概念及算法原理,总结了引起网络通信开销的关键挑战,归纳分析了选择合适节点、增强本地计算、减少本地模型更新上传数、压缩模型更新、分散训练和面向参数聚合传输这6种网络传输优化方法。最后,总结并探讨了未来的研究方向。

摘要： 为解决非高斯噪声背景下,基于贝叶斯Fisher信息矩阵和基于互信息的节点选择不一致的问题,该文提出一种基于多目标优化的节点选择方法.推导出节点噪声为混合高斯分布时的贝叶斯Fisher信息矩阵和互信息,将节点个数、选择的节点对应的Fisher信息矩阵和互信息共同作为优化的目标函数.提出利用基于分解的多目标优化方法寻找Pareto最优解,并采用与理想解相似的偏好排序技术(TOPSIS)从所有Pareto最优解中选择最终的节点选择方案.仿真实验结果表明,基于多目标优化的节点选择方法选择的节点具有更优更稳健的定位精度.

摘要： 协作网络中终端节点的广泛协作容易引起定位误差的大规模扩散和非线性累积.在非视距环境下,为了使待定位的终端节点可以从周围节点中选择最佳的节点进行协作,提出了基于费舍尔信息矩阵的协作节点选择算法.该算法所使用的节点评估标准可以衡量参考节点对待定位节点位置估计精度的影响,从而使终端节点可以选择合适的子集进行协作,以减小定位误差和定位消耗的系统资源,包括消耗的能量、信道利用率等.仿真验证了该选择算法通过选择少量的节点就可以实现高精度的定位,并提高了协作定位算法的收敛速度.

摘要： 如今医药供应链上的成员也变得复杂多样,医药供应链上不确定性因素也在逐渐增加,这给供应链系统中的成员带来了威胁和挑战;同时市场需求的不确定性也将会给医药企业的供应带来影响。因此在需求不确定因素的约束下如何建立有效的医药供应链网络是我们目前迫切需要去解决的问题。文中,我们首先对医药供应链现状进行了深入的研究,然后考虑以单一产品流通总成本最小为目标函数;建立在各阶段容量和生产量约束条件下的数学模型。最后我们通过算例验证算例的合理性和算法的可行性,得出了医药供应链上节点的正确选择。

摘要： 针对大规模无线传感器网络中目标跟踪时的节点选择问题,为了满足跟踪精度和实时性的要求,提出了一种自适应二进制灰狼优化算法,用于求解基于条件后验克拉美-罗下界构建的节点选择优化模型.该算法采用非线性动态自适应收敛因子,同时引入基于V型函数的位置更新原则.仿真结果表明,该算法能够有效完成目标跟踪的节点选择任务,与二进制灰狼算法和二进制粒子群算法对比,自适应二进制灰狼算法在搜索能力和收敛速度上有更好的表现,能够在满足跟踪精度的同时有效提高跟踪的实时性.

摘要： 为了应对设备差异化计算能力及非独立同分布数据对联邦学习性能的影响,高效地调度终端设备完成模型聚合,提出了一种基于深度强化学习的设备节点选择方法.该方法考虑异构节点的训练质量和效率,筛选恶意节点,在提升联邦学习模型准确率的同时,优化训练时延.首先,根据联邦学习中模型分布式训练的特点,构建基于深度强化学习的节点选择系统模型.其次,考虑设备训练时延、模型传输时延和准确率等因素,提出面向节点选择的准确率最优化问题模型.然后,将问题模型构建为马尔可夫决策过程,并设计基于分布式近端策略优化的节点选择算法,在每次训练迭代前选择合理的设备集合完成模型聚合.仿真实验表明,所提方法显著提高了联邦学习的准确率和训练速度,且具有良好的收敛性和稳健性.

摘要： 针对高质量车载应用海量增长的问题,结合车辆自身资源受限以及传统云计算资源使用成本高和时延高的问题,定义一种多云协同辅助车辆计算(multi-cloud collaboratively assisting vehicle computing,MCAVC)范式,提出基于对编码、交叉和变异操作做出改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)的节点选择和资源分配联合优化方案,目标是使任务完成时间和使用计算资源的货币成本降到最低.实验结果表明,所提方案在时间和资源成本的加权和方面优于现有方案,改进算法相比实数编码GA和传统GA性能更优.

摘要： 自适应副瓣对消(ASLC)作为较为成熟的抗干扰技术已被广泛应用于各种雷达系统中,但其在雷达信号处理流程中的实现节点选择尚无统一标准.首先分析了自适应副瓣对消实现原理,然后重点对比分析了脉压前实现ASLC、脉压后杂波抑制前实现ASLC以及杂波抑制后实现ASLC三种处理流程对干扰对消性能、CPI内脉间幅相一致性的影响,并通过仿真和某型雷达实测数据进行了分析论证,对工程应用具有较大的指导作用.

摘要： 为了优化多中继节点协同通信系统的性能，本文基于信道状态信息设计了一种中继选择策略，分析了源节点和中继节点之间的最优功率分配，提出了基于改进的子载波配对算法，在此基础上给出了一种综合考虑节点选择、功率分配和子载波分配的资源分配算法。仿真结果表明，本文给出的资源分配算法能有效提高系统频谱效率。

摘要： CollectCast中的节点选择算法是面向群组的,当网络中有新的节点加入或者旧的节点退出时,为保证其精准的特性,所有的步骤将重新执行一次,这样效率是比较低的.本文针对此算法的不足提出以"综合结点可用性分数"来统一衡量节点综合可用性的新节点评估方法。

摘要： 节点选择问题存在于无线传感器网的目标跟踪问题中,指依据获得最大信息量、消耗最少网络资源的准则,如何从多个传感器中选取合适节点跟踪当前目标。现有的基于后验概率描述信息量的节点选择法,选择精度高但计算量大,如熵值法；简化的信息量描述法,如马氏距离法选择精度好计算量小,但仅适用于测距节点。本文提出一种适用于测角传感器节点的信息量描述法将其用于节点选择问题,该算法利用目标状态预测的分布及节点的探测模型,从定位误差的角度推导出了一种简化的信息量表达式,这样避开了贝叶斯滤波,在减少计算量的同时具有很好的选择精度。仿真结果表明,本算法大幅度减少了计算量的同时能达到优于熵值法的跟踪定位效果。

摘要： 轴辐式物流网络将一个或几个物流节点设立为中心枢纽站,而将非中心枢纽站节点的货物流在此集中后再根据目的站进行集运.轴辐式区域物流网络是将区域物流网络中的一个或几个城市设为枢纽城市,货物流从出发地经此送达目的地.由于具有规模经济优势并能有效提高相关资源的利用率,带动节点城市及其所在区域的经济发展,该网络模型得到了广泛的应用.论文主要分析了轴辐式区域物流网络的构建及运作,并以湖北省为例,运用主成分分析法,从定量的角度探讨了现代区域物流网络节点的选择及等级划分方法,对如何从整体上优化湖北省区域物流网络提供了一定的理论指导.

摘要： 论述了决策树分类算法中的ID3算法的基本内容及实现方法,分析了节点选择的方法,采用自顶向下递归的方法构造了员工考核的决策树模型,提高了工作效率,体现了ID3算法的优点。

摘要： 随着新业务的发展，ASON技术的引入是必然趋势，本文从ASON引入的层面、节点选择、业务保护类型、光链路层拓扑、终端电路方式及维护体制等方面进行分析研究，希望能为后期本地传输网中引入ASON技术带来一些启发。

摘要： 随着互联网网络带宽的不断提高,基于流媒体技术的视频应用越来越多,本文基于应用层组播思想,设计并实现了一个可支持大规模实时用户的流媒体应用层组播系统——MixCast.该系统采用双层架构,在大规模用户环境下具有良好的可扩展性；在转发树构造方面,采用了整体分层、局部集中的思想,结合最大链路带宽与最近网络拓扑策略进行节点选择,保证了构造的速度和可靠性；在转发树重构方面,通过链路预留技术和异常节点处理算法,有效地减少了节点失效后的重构时间.该系统支持IPV4/IPV6,通过测试,证明该系统占用的网络带宽和服务器资源较少,能够同时支持大规模用户,具有较高的实用价值.

摘要： 网络编码技术能够应用航空自组网中改善网络带宽受限、网络能耗分布不均匀、可靠性较低等问题,但改善网络的同时也会增加节点计算量.针对如何选出合适的网络编码节点,以数据收集型网络为模型,结合网络拓扑结构、编码结构模型,考虑节点进行编码和解码的通信代价,设计一种选择编码节点的方法.仿真结果表明,随着网络拓扑结构变化,该方法能够选出符合判定要求的编码节点.

摘要： 网络编码技术能够应用航空自组网中改善网络带宽受限、网络能耗分布不均匀、可靠性较低等问题,但改善网络的同时也会增加节点计算量.针对如何选出合适的网络编码节点,以数据收集型网络为模型,结合网络拓扑结构、编码结构模型,考虑节点进行编码和解码的通信代价,设计一种选择编码节点的方法.仿真结果表明,随着网络拓扑结构变化,该方法能够选出符合判定要求的编码节点.

摘要： 本发明提供一种路由节点选择方法、路由节点选择系统、控制装置、存储介质，在所述自组网中的各节点中，筛选符合通信能力条件的作为备选路由节点，并将其余节点作为Mesh节点；在所述备选路由节点有多个的情况下，将其中满足最优节点选择条件的作为最优路由节点。解决了单频或多频内组网无法自动获取最优广播路由，造成信号通路浪费、组网时间长等问题。

摘要： 本发明公开了一种网关节点选择方法、节点及装置、介质，包括：簇首DS节点通过邻居监控信息获得局域信息，构建局域3跳拓扑，其中，所述DS节点是在自组织网络中，通过簇首选择算法选举出的DS节点，其他节点均为1个或者多个簇首节点的1跳邻居；DS节点根据连接信息为严格2跳DS邻居选择网关CS节点后，为严格3跳DS邻居节点选择CS节点，其中，所述节点的严格2跳DS邻居是指距离节点的最短通信距离为2跳的DS节点，所述节点的严格3跳DS邻居是指距离节点的最短通信距离为3跳的DS节点；由DS节点和CS节点构成了连通支配集。采用本发明，可以减少冗余网关节点的数量。

摘要： 本发明公开一种多节点计算机系统内中继节点选择和资源分配方法，涉及计算机技术领域，根据系统需求，任意选取主节点用来发送数据到目的节点；若不存在转发节点，则系统直接建立主节点到目的节点的链路；若存在转发节点，则将此转发节点选为备选中继节点，并且系统根据链路情况和剩余节点能量确定转发节点的优先级，选择出最佳中继节点；主节点和目的节点通过最佳中继节点来传输数据；当系统存在多个目的节点时，根据中继节点不同的优先级顺序按不同时间对中继节点进行上电，保证系统功率最小，防止出现系统功率过大造成系统中节点死机现象。

摘要： 提供了父节点选择方法及网络节点，使得6LoWPAN能快速稳定的形成平衡的无线网状网络。方法包括：网络节点获取多个候选父节点中的每个候选父节点的标识，每个候选父节点已接入的子节点的个数，以及每个候选父节点的RANK；分别获取与每个候选父节点对应的所述网络节点的候选RANK；根据每个候选父节点的标识以及与每个候选父节点对应的该网络节点的候选RANK，结合第一预设规则，从多个候选父节点中确定第一候选父节点集合；根据该第一候选父节点集合中每个候选父节点已接入的子节点的个数，将该第一候选父节点集合中已接入子节点的个数最小的候选父节点确定为该网络节点的目标父节点。

摘要： 本发明提供一种簇头节点选择方法、节点分簇方法和簇头节点选择装置，属于无线传感器网络技术领域。本发明的簇头节点选择方法，包括：接收各节点发送的剩余能量；根据所述剩余能量判断各节点是否满足预设的簇头竞争条件；若所述节点满足所述簇头竞争条件，则获取所述节点的相关数据；所述相关数据包括：中心度、担任簇头的历史时长；根据所述相关数据和所述剩余能量选择出最佳节点作为簇头节点。

摘要： 本发明公开了一种节点选择方法，该方法包括：获取当前容器的中央处理器CPU历史利用率和各备选节点上各容器的CPU历史利用率；对于每一所述备选节点，根据所述当前容器的CPU历史利用率和当前备选节点上各容器的CPU历史利用率，确定所述当前容器与当前备选节点上各容器之间的相似度；对于每一所述备选节点，根据所述当前容器与当前备选节点上各容器之间的相似度，确定当前备选节点的平均相似度；将所述各备选节点中平均相似度最小的备选节点确定为所述当前容器的目标安装节点。能够避免节点出现瞬时高负载的情况，提高容器集群的服务质量。本发明还公开一种节点选择设备。

摘要： 本发明提供一种路由节点选择方法、路由节点选择系统、控制装置、存储介质，在所述自组网中的各节点中，筛选符合通信能力条件的作为备选路由节点，并将其余节点作为Mesh节点；在所述备选路由节点有多个的情况下，将其中满足最优节点选择条件的作为最优路由节点。解决了单频或多频内组网无法自动获取最优广播路由，造成信号通路浪费、组网时间长等问题。

摘要： 本发明公开一种云存储系统中考虑节点选择机制的故障节点数据重构方法，首先采用软件定义网络技术，高效的测量网络状态等信息；然后通过决策选择出参与构建修复树的供给数据节点及待定新生节点；接着通过为待定新生节点之间建立最大生成树，并结合决策选择出的供给数据节点到新生节点之间的路径共同构建出最优修复树；最后各供给数据节点按照构建出的最优修复树结构将存储的原数据块传至根节点进行数据重构，降低了修复过程中数据传输的时间，提高了修复效率。

摘要： 本发明公开了一种网关节点选择方法、节点及装置、介质，包括：簇首DS节点通过邻居监控信息获得局域信息，构建局域3跳拓扑，其中，所述DS节点是在自组织网络中，通过簇首选择算法选举出的DS节点，其他节点均为1个或者多个簇首节点的1跳邻居；DS节点根据连接信息为严格2跳DS邻居选择网关CS节点后，为严格3跳DS邻居节点选择CS节点，其中，所述节点的严格2跳DS邻居是指距离节点的最短通信距离为2跳的DS节点，所述节点的严格3跳DS邻居是指距离节点的最短通信距离为3跳的DS节点；由DS节点和CS节点构成了连通支配集。采用本发明，可以减少冗余网关节点的数量。

摘要： 一种网络节点选择方法，包括：获取历史代理节点的连接信息；根据连接信息，对历史代理节点进行遍历，并向每个历史代理节点发送第一连接请求；若第一连接请求均响应失败且遍历结束，确定等待时间；在等待时间到达时，对多个第二网络节点进行遍历，并从多个第二网络节点中选择当前代理节点；向当前代理节点发送第二连接请求；在接收到针对第二连接请求的确认响应时，与当前代理节点建立连接；将第一网络节点的第一地址信息更新为当前代理节点的第二地址信息，并在分布式哈希表DHT网络中，广播第一网络节点的第二地址信息。本发明还提供一种网络节点选择装置、第一网络节点及存储介质。本发明能解决如何选择代理节点的技术问题。