This text is written to teach the theory of Lyapunov drift and Lyapunov optimization for stochastic network optimization. It assumes only that the reader is familiar with basic probability concepts (such as expectations and the law of large numbers). Familiarity with Markov chains and with standard (non-stochastic) optimization is useful but not required. A variety of examples and simulation results are given to illustrate the main concepts. Diverse problem set questions (several with example solutions) are also given. These questions and examples were developed over several years for use in the stochastic network optimization course taught by the author. They include topics of wireless opportunistic scheduling, multi-hop routing, network coding for maximum throughput, distortion-aware data compression, energy-constrained and delay-constrained queueing, dynamic decision making for maximum profit, and more.

实现BP神经网络自动控制PID三个参数，并用附加动量项和自学习速率法来改进BP神经网络容易掉入局部极小值的缺点

第一讲 人工智能概述 第二讲 Python语法串讲 第三讲 Tensorflow框架 第四讲 神经网络优化 第五讲 全连接网络基础 第六讲 全连接网络实践 第七讲 卷积网络基础 第八讲 卷积网络实践

基于遗传算法的BP神经网络优化算法,MATLAB智能算法30个案例分析的例程，正确完整

保留原有所有功能，新增直接从mapinfo图层输出googleearth kml文件的工具。 Mapinfo 2 Googleearth 将ADA_CDMATool基础上生成的CDMA_Cell_Map_NB图层直接转为googleearth的kml文件。 kml保留扇区的三叶草图形，全向站用六边形标识。 ///////原有功能///////// ADA CDMA Tool Help 扇区信息表格式 扇区信息表：CdmaCellInfo.xls。 “Bearing”列为方位角，“radius”列为半径，“FREQ”列为不同频率，“H_BeamWidth”为扇区水平瓣宽，“Longitude”经度，“Latitude”纬度。 “扇区类型”列用“射频拉远”标识是否RRU站。 “基站名”列标识站名或者射频拉远站的施主站名。 “物理地址”列标识实际站点站名。 “NeighborNumber”列保存对应扇区的邻小区数。 “N01”记录第一个邻小区的小区号，必须放在第24列。 Make Cell 用来生成扇区结构的mapinfo图层，用不同的方位角和半径来区分同一物理地址不同频点的扇区。 扇区信息表：CdmaCellInfo.xls，放在和本插件同一目录下。 并在同一目录下生成图层CDMA_Cell_Map_NB。 下图即为生成的基站扇区图，圆形为全向站（包括室分系统） 注：以下所有的工具均需要在生成的CDMA_Cell_Map_NB图层上工作！ RRU Line 用来生成RRU站和施主站之间的连线。 用箭头工具点击扇区，如果扇区是RRU站则画出其与施主站之间的连线。 用RECT工具进行区域选择，程序会将区域范围内的RRU站与施主站之间连线。 Draw RRU Line all 一次性生成CDMA_Cell_Map_NB图层中所有RRU站与其施主站间的连线。 注：生成全网的RRU联线，所需时间较长。 Find PN 用来查找CDMA_Cell_Map_NB图层中所有指定PN的扇区，填充颜色并标注PN。 可以用此来检查PN复用距离。 下图为find PN 274的结果，标注PN 274 并红色填充对应扇区。 NB Check 显示所选择扇区的所有邻小区并用颜色填充。 可以用此来查看是否有明显的PN漏配。 如果点击选择的位置有多个扇区时，会弹出选择对话框供用户确定扇区。 PN One Way Check 点击图层，输出所点击扇区的邻小区重复PN信息，或者多余邻小区信息（多余邻小区为小区号已经不在现网中）。 注：PN One Way 和 Two way与某一地点的覆盖有很大关系，并不仅仅是邻小区设置的问题，程序中只是检查了基站邻小区的PN是否有重复 PN Two Way Check 检查所点击扇区的邻小区、所有二次邻小区（邻小区的邻小区）之间的PN是否有重复。如果二次邻小区PN重复，则可能存在PN Two way的风险 print出PN Two way点位的Cell信息，在map上连线，显示造成Two way 的邻小区路径。 注：此程序运行时间视邻小区个数与PN重复数有关，在2min~10min左右 注：PN One Way 和 Two way与某一地点的覆盖有很大关系，并不仅仅是邻小区设置的问题，程序中检查了基站邻小区、所有二次邻小区的PN是否有重复 PN Two Way Check 2 检查所点击扇区的邻小区与二次邻小区之间的PN复用关系，不检查二次邻小区之间的复用关系。 用不同的颜色填充和连线显示出可能存在的PN Two Way，此工具检查出来的PN Two Way结果比PN Two Way Check检查出来的结果更有风险。 话统数据分析 选择需要分析的数据列，或者输入需要分析的数据列（输入的列名要与CdmaCellInfo.xls中的列名完全一致），输入分析数据的最大值和5类层级的填充颜色和范围。用不同的颜色标识属于不同范围的扇区，并用图示标识出来。

图与网络优化 对策论 动态规划 运输问题 目标规划

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用遗传算法对BP神经网络进行优化，达到了减少BP神经网络算法前期盲目搜索的过程，使得算法更有目的性，最后达到的效果要比单独的BP算法要好