【摘 要】
：
与以往研究随机无线传感器网络拓扑控制时基于网络全连通的思路不同,本文利用几何随机图大连通分支理论提出了一个新的最优能效模型.在几何随机图已有结论的基础上,结合我们
【机 构】
：
中国科学院研究生院数学科学学院,北京100049
论文部分内容阅读
与以往研究随机无线传感器网络拓扑控制时基于网络全连通的思路不同,本文利用几何随机图大连通分支理论提出了一个新的最优能效模型.在几何随机图已有结论的基础上,结合我们的理论研究和方法,得出大规模随机无线传感器网络的大连通分支阶的近似分布和取值,由此求解出使网络能效达到最优时的传输半径.仿真实验表明,我们的结论比以往的研究成果具有更高的能量效率、准确率和更好的实用性,为无线传感器网络的实际设计和布网提供了理论依据,也为传感器网络的研究提供了新的方法.
其他文献
本文提出了一种利用低秩分解求解临近支撑向量机的方法.理论上给出了近似解的误差估计.我们将算法推广到处理多类问题,并给出了其并行实现.数值实验验证了算法的正确性和有效
本文对来自二次特征值问题的一类二次矩阵方程的Newton法和Bernoulli迭代法进行了分析.在一定的条件下得到上述两类迭代方法都收敛到二次矩阵方程的最大非负解.数值试验验证
这篇文章主要刻画了盒子约束或双值约束的非凸三次优化问题全局最优性条件.数值实例将会表明我们所给出的条件能够有效地判定此非凸优化问题的全局最优解.
在许多实际优化问题中,目标函数往往来自于庞大的模拟系统而因此不可导且计算花时间.对中小规模问题而言Powell的UOBYQA算法是最有效的直接方法之一.它基于对目标函数的多变
DC规划是一种非常重要的非线性规划,大量的优化问题都可以转化为DC规划问题,本文基于DCA算法及分枝定界策略,利用分离凹函数的特殊性质和最大距离对分法,提出一种求解特殊DC
本文对于一般半定规划问题,基于Log-sigmoid函数给出了一个非线性Lagrangian算法,简记为Log-sigmoid乘子法.并证明了在适当条件下,由此算法产生的序列Q-超线性收敛于原问题的
本论文结合仿射均衡尺度方法与中心路径跟踪方法,提出一个求解不等式约束线性规划问题的内点算法.通过对约束矩阵进行LU分解来保持矩阵的稀疏性,然后构造一系列的障碍子问题,
讨论把3m项任务指派(安排)给m台平行机的问题.已知任务j在任意一台机器上的加工时间是pj,j=1,2,…,3m,怎样分派任务,使在总完工时间最小的条件下最大完工时间最小.
广义分式规划问题是求有限个比率最大值函数的最小值问题,这种规划问题通常是非凸的,因而难以求解.本文考虑一种特殊情况,即比率是二次函数与凹函数之商.利用Fenchel-Rockafe
本文把离散半方差模型投资组合问题,推广到连续时间情形.引进恰当的状态约束,将原问题简化为一个有状态约束的随机最优控制问题.利用经典Lagrange理论,将其进二步转化为无约