论文研究-基于公平原则的应急物资分配模型与算法.pdf,  灾害发生后, 灾区第一时间的自救和互救对于救灾工作至关重要. 本文考虑自然灾害发生后, 外界的救灾物资没有到达 受灾地区的这段时间内, 灾区的各个地区基于相互救援的应急物资分配问题. 在考虑地区之间物资分配公平性的基础上,本文建立了一个双目标优化模型, 模型的目标函数是最大化地区的物资的满足量, 以及最小化最大运送时间. 进一步地, 本文提出了一个改进的差分进化算法求解该双目标优化模型, 计算结果从计算时间和解的质量两个方面验证了算法的有效性; 同时, 本文通过一组例子验证了公平性约束的合理性. 最后, 本文通过一组算例分析, 验证了改进的差分进化算法对大规模问题的有效性, 说明救灾物资的最大允许运输时间和地区间合作的关系. 论文的研究成果对基于属地管理的灾区自救和互救决策具有重要的理论和实践指导价值.

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在现有网络数据流标记器基础上提出了一种改进的公平标记器即区分标记器(Differenti- ated Three Color Marker,DTCM)。DTCM对具有不同速率要求的流使用不同的标记概率,使得网络更好地保证各流聚集在共享带宽资源上的公平性,且标记器实现简单。仿真结果表明,DTCM能很好地保证流聚集之间的带宽共享公平性。

综合考虑我国应急管理实践、应急响应时间限制以及应急物资分配中的公平要求, 在三级应急物资运输网 络的基础上, 建立了以系统损失最小为目标的应急物资运输和分配决策模型. 针对模型的整数非线性规划的特点, 提 出了改进粒子群(PSO) 算法, 通过在不同维度上确定不同学习对象, 加强了粒子的空间搜索能力. 数值算例验证了模 型和算法的有效性.

Fair Distributor 一个用于公平分配任务的python模块

由于在认知无线电网络中主用户与认知用户共存，如何在不对主用户造成干扰的前提下，对认知用户进行合理的资源分配显得尤为重要。以纳什协调解为优化目标，并考虑功率约束，提出一种公平信道分配算法。在仿真中，对以吞吐量最大化为目标的Maximal-Rate策略和考虑公平的Max-Min策略进行了对比，仿真结果表明，本算法有着与Maximal-Rate策略相当的吞吐量和比Max-Min策略更高的数据速率，因此本算法在效率和公平上作了很好的折中。

针对传统基于图论着色原理的频谱分配算法公平性较差问题进行研究，提出一种在最大效益准则下基于分配公平性改进的CSGC频谱分配算法。该算法在最大化系统效益准则下，充分考虑了用户对频谱资源占用因素，改进了原有CSGC算法。尤其是在频谱资源紧张情况下，保证了分配的公平性，保障了弱势用户的需求。MATLAB仿真实验结果表明，该算法在保障系统效益牺牲不大的前提下，提高了频谱资源分配公平性。

在认知无线电网络的频谱分配过程基础上,提出了一种基于干扰消减的频谱分配算法。该算法通过将可用频谱分配给能够同时无干扰地接入同一频谱的所有认知用户来提高授权频谱的使用率。同时,该算法参考各个认知用户在初始阶段的可用频谱数量来为未分配到频谱资源的认知用户进行频谱分配,对频谱分配过程的公平性进行了优化。仿真结果表明,该算法能够在认知用户数量较多、可用频谱紧张的情况下获得较高的吞吐量。

~摘 要：为解决水下无线传感器网络中由于水声信道的特殊性引起的空间公平性问题、长传播延迟导致的三重终端问题，并有效实现多信道机制，提出了一种基于单收发器的水下多信道MAC协议——SFM-MAC。该协议融合了水下定位信息，无需采用全网时间同步机制，通过多信道的RTS/CA/CL/CTS握手机制来解决相关问题。采用马尔科夫链构建了控制信道的预约模型，给出了多信道吞吐量的理论分析，得到了考虑预约碰撞条件下的多信道MAC协议的理论吞吐量。通过仿真实验验证了SFM-MAC的实际性能。仿真结果表明：SFM-MAC能提高网络的公平性，并能达到较高的网络吞吐量。

IEEE802.11中多速率多节点公平的数据分组长度调整策略