matlab资源分配的代码基于机器学习的无线通信优化问题的论文和代码 这是使用基于机器学习的算法解决的无线通信优化问题论文/代码的集合。 任何贡献表示赞赏。 主要侧重于资源分配和信道分配。 特别寻找基于 PyTorch 的论文/代码。 TF=TensorFlow； PT=PyTorch 带代码的论文列表 纸 代码 无论文代码列表 代码

matlab资源分配的代码索拉尔 SORAL 是 Optimal Resource Allocation Library，一个程序员的优化算法 API，专为 Search And Rescue (SAR) 量身定制。 用 C++ 编写（快速） Python 和 Node 包装器 单一资源的 Charnes-Cooper 算法 Washburn 的多资源JOTA算法 JOTA算法也在 MATLAB 中 （MATLAB首先开发，来自JOTA论文和FORTRAN代码） 非常感谢 Alan Washburn 教授 手动（用户指定）“算法” 干净的面向对象结构允许插件算法 SORAL 是一个抽象的努力分配器：它决定了对每个区域应用多少努力，而不是如何应用它。 这些策略或路径规划留给调用程序或人类。 但是，SORAL 速度很快，可用于提供良好的起点或测试变体。 最终用户视角 SORAL是一个黑匣子，其功能是最好地跨区域分配一组SAR资源，其中“最佳”的意思是“最快找到迷路的人”。 开源意味着整个 SAR 和运营研究社区都可以潜在地审查和改进代码。 工作量分配需要丢失人员的初始概率图，以及关于每种搜

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matlab资源分配的代码用于功率分配的 DeepMIMO 这是一个从 DeepMIMO 修改而来的 MATLAB/Python 代码包，用于生成用于功率分配的真实信道。 该代码基于为毫米波和大规模 MIMO 系统中的深度学习应用发布的公开可用的 DeepMIMO 数据集。 这个MATLAB/Python代码包与以下文章有关： [1] Haoran Sun、Wenqiang Pu、Minghe Zhu、Xiao Fu、Tsung-Hui Chang 和 Mingyi Hong，“学习在情景动态环境中持续优化无线资源。” arXiv 预印本 arXiv:2011.07782 (2020)。 [2] Ahmed Alkhateeb，“DeepMIMO：用于毫米波和大规模 MIMO 应用的通用深度学习数据集”，Proc。 信息理论与应用研讨会 (ITA)，加利福尼亚州圣地亚哥，2019 年 2 月。 [3] 孙浩然、陈翔毅、史清江、洪明义、肖夫和 Nikos D. Sidiropoulos，“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络”，IEEE Transactions on Signal

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matlab资源分配的代码Nat-Commun-2018 该存储库包含用于在我们的论文“正交核糖体的动态分配促进共表达基因解偶联”中生成结果的 MATLAB 代码示例 接触 请通过 Github 联系 Alexander Darlington 以获取与此代码相关的查询。 抽象的 将合成回路引入微生物会在回路和宿主基因之间产生对共享细胞资源（如核糖体）的竞争。 这可能导致不同电路基因表达之间出现不需要的耦合，使设计过程复杂化并可能导致电路故障。 通过表达特异性改变的合成 16S rRNA，我们可以将核糖体池划分为宿主特异性和电路特异性活性。 我们在数学和实验上表明，可以通过将基因定位到不同的核糖体库来减轻资源竞争的影响。 这种分工可用于增加通过代谢途径的流量。 我们开发了一个细胞生理学模型，该模型能够捕获这些观察结果并使用它来设计动态资源分配控制器。 实施后，随着合成电路对翻译资源的需求增加，该控制器通过增加正交核糖体的产生来解耦基因。 参考 Alexander PS Darlington、Juhyun Kim、José I. Jiménez 和 Declan G. Bates “正交核

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matlab资源分配的代码加速_GBD 该存储库包含我们 TWC 工作“加速无线资源分配的广义 Benders 分解”的完整代码，可在 . 对于任何复制、进一步研究或开发，请引用我们的 TWC 期刊论文： M. Lee、N. Ma、G. Yu 和 H. Dai，“加速无线资源分配的广义 Benders 分解”，IEEE Trans。 无线通讯，卷。 20，没有。 2，第 1233-1247 页，2021 年 2 月。 如何使用？ 要求 以下版本已经过测试。 但是较新的版本也应该没问题。 复杂 12.9 Python 3.6 Matlab_R2017b 数据准备 运行“main_generate.m”。 跑步 运行主程序。 python main_train.py 笔记 该存储库包含“cut-classifier”的代码。 “cut-regressor”的代码类似，可以自己复制。

matlab资源分配的代码MassiveMIMO-SimulationCode-RuralScenario 提交给加泰罗尼亚理工大学巴塞罗那电信工程学院的学位论文。 部分满足电信技术和服务工程学位的要求 论文题目：多用户大规模多输入多输出系统的资源分配 提供的模拟代码参考了农村宏观环境 (RMa) 的第一个场景：“对称用户的系统评估”。 它已经完全在Matlab中开发。

matlab资源分配的代码Optimal-Resource-Allocation-with-Node-and-Link-Capacity-Constraints-unofficial-Matlab-code- 以下是 R. Li、Y. Xia 和 CK Tse，“复杂网络中具有节点和链路容量约束的最优资源分配”，2017 年 IEEE 国际电路与系统研讨会 (ISCAS)，2017 中定义的结果的实现，第 1-4 页。 这个 Matlab 代码不是论文的官方代码，只是数值优化技术大学项目的一部分