分布式算法

摘要： 为了满足无线电区域定位系统(Radio Local Positioning System,RLPS)空间基准自主建立技术高精度、高效率、高鲁棒性的要求,在交替坐标下降法(Alternating Coordinate Descent,ACD)的基础上进行了改进,提出了一种分布式的空间基准自主建立技术.通过关联节点局部优化与系统全局优化,利用坐标下降法实现了分布式高精度定位.在算法收敛约束分析的基础上,通过寻找节点拓扑独立集,提出了系统并行策略,缩短了定位耗时.同时,将测距信息与锚点信息深度融合,对优化模型进行了更新,提出了分布式的节点绝对坐标获取方法.通过仿真和实验验证,所提分布式算法在获取高精度定位结果的同时,有效缩短了定位耗时.

摘要： 本文针对血管内超声回波信号频率下移存在干扰和噪声的特点,设计了一种FIR型动态滤波器,采用分布式算法选择有限冲激响应滤波器实现带通滤波,利用MATLAB获取带通滤波器的参数,通过FPGA进行硬件仿真实验,实验结果表明:设计的动态滤波器能够很好的实现带通滤波,消除噪声干扰信号,提高信号处理速度,从而提高超声图像的分辨率,增强了系统的实时性和准确性。

摘要： Lasso是机器学习中比较常用的一种变量选择方法,适用于具有稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分布式计算是减少计算时间提高效率的重要方式之一.本文在给出Lasso模型等价优化模型的基础上,将ADMM算法应用到此优化变量可分离的模型中,构造了一种适用于Lasso变量选择的分布式算法,证明了该算法的收敛性;同时,我们通过数值实验,将本文构造的分布式算法与循环坐标下降法和ADMM算法进行了比较分析,结果显示在处理样本集大的稀疏性回归问题时,本文提出的算法的计算时间和误差都小于其他两种算法.

摘要： 大规模无线传感器网络中节点定位问题可以归结为高度非线性非凸的优化问题。该问题在大规模无线传感器网络中难以直接求解,因此提出了一种新的传感器节点分布式定位算法。首先将大规模无线传感器网络构成的全局无向图分解为一系列部分重叠的子图,进而将全局的优化问题分解为一系列小规模的子图内优化问题,每个子图内的优化问题可以独立进行迭代求解。新的传感器节点分布式定位算法每步迭代包含两个步骤,首先使用Barzilai-Borwein梯度法估计出划分好的部分重叠子图中节点的位置,使用的Barzilai-Borwein梯度法具备收敛速度较快,计算复杂度较低的特点,然后再对不同部分重叠的子图内的同一个传感器节点进行融合求平均。通过理论分析和仿真结果表明,新的传感器节点分布式定位算法与已有算法相较,具有较高的扩展性,在大规模无线传感器网络中有较高的定位精度,能满足大规模的无线传感器网络节点的定位需求。

摘要： 针对不同利益主体的微电网与电动汽车充换储一体化电站(CSSIS)采用非合作博弈方式协调多方利益无法实现系统社会收益最优,无法保证利润公平合理分配的问题,本文提出了基于纳什议价博弈的分布式优化调度模型。首先建立了基于Stackelberg博弈的上下层主从博弈模型,然后以Stackelberg博弈均衡解作为纳什议价博弈的初始分歧点,将存在耦合约束的纳什议价问题分解为两个关于微电网和CSSIS经济运行的独立子问题,进而利用交替方向乘子法对各子问题进行分布式迭代求解。仿真算例表明:相比非合作博弈模型,该模型不仅能进一步提升各博弈参与方的收益,达到互利共赢的局面,同时还能更合理调度系统内资源,实现系统社会收益最优。

摘要： 针对多能源协同规划、共同运行的能源系统发展趋势,提出了一种含有电能、热能和氢能的综合能源市场交易机制,以促进综合能源系统的发展。市场参与者为拥有可以供给多类型能源的能源转化设备的综合能源服务商和具有灵活需求响应能力的用户。为解决市场参与方和参与者之间相互竞争博弈问题,建立了上层为综合能源服务商之间的对能源销售价格竞争的非合作博弈,下层为多用户之间的演化博弈的双层博弈模型。同时,根据综合能源服务商与用户间的交易次序,构建了二者之间的Stackelberg主从博弈模型。通过算例分析验证了该综合能源交易机制不仅可以使市场交易在多能源之间得到耦合,提高能源使用效率,还可以促进用户负荷的灵活响应,降低负荷峰值,提升用户效益。

摘要： 本文基于幂律算法研究了多智能体系统的固定时间和指定时间优化问题。在成本函数强凸的条件下,提出一种分段幂律算法,保证了智能体先达到固定时间一致再实现固定时间优化。此外,通过设计分段控制协议研究了指定时间优化问题,其中优化完成时间可以根据实际需求任意指定。最后,通过两个数值实例验证了所提算法的有效性。

摘要： 随着电动公交数量的迅猛增加以及光伏能源的大力发展,建设光储充电站成为了更好的方案。针对电动公交大规模接入的同时提高光伏储能的回报率和减少充电站的成本问题,建立了以公交充电成本最低和光储联合收益最高为目标的光储电动公交充电站优化模型,引入交替方向乘子算法(ADMM)将集中优化问题转换为以公交车和光储为主体的子优化问题求解,减少了计算复杂度。通过真实数据进行仿真,结果表明所提模型在减少充电成本的同时可以有效地最大化光储的回报率,相比集中式优化算法收敛更加迅速。

摘要： 水面无人艇因其成本低、速度快、体积小、运动灵活等优势,在军用和民用领域应用日益广泛,如何提高多无人艇在大范围水域协同警戒执行效率已成为该领域的研究重点。本文提出基于人工势场的多无人艇分布式算法,为多无人艇大区域巡逻警戒与跟踪监视问题提出解决方案,降低了无人艇受损后对任务执行产生的不利影响,也为多无人艇大范围水域灵活部署以及任务执行效率提高等应用提供参考。

摘要： 为了解决常规的能源协调控制系统存在的调度延时过长问题,提高能源协调控制效果,需要基于分布式算法,设计新的能源协调控制系统。硬件部分设计了ULN2003驱动继电器、ST M74HC164M1R移位寄存器以及RD8800能源控制记录仪。软件部分首先构建了分布式综合能源协调控制框架,其次基于分布式算法构建了综合能源控制调度模型,最后设计了能源综合控制功能模块,从而实现了分布式综合能源协调控制。对设计的系统进行测试,结果表明,设计的综合能源分布式协调控制系统的能源调度延时较低,控制效果较好,有一定的应用价值,为后续的能源综合调度作出了一定的贡献。

摘要： 针对随机部署的有向传感器节点,建立基于有向传感器节点的感知概率模型.采用分布式算法,通过节点间的联合感知概率移动有向传感器节点,提高待监测区域内目标点被感知到的概率.本文提出可移动的节点部署算法,该算法使用较少的节点实现对目标区域的合理覆盖,并提高总体覆盖效果.仿真结果表明,该算法有效地减少了有向传感器节点的使用,同时保证了较好的覆盖效果。

摘要： 本文提出了滚动的动态经济调度问题的分布式计算求解算法,该算法基于一致性的分布式原始对偶摄动方法,利用局部通信估计整体信息,实现了包含储能装置时间相关性的动态经济调度问题完全分布式求解方案.该算法仅要求局部通信的邻接矩阵具有随机性,而不是较为严苛的双随机性质,具有更为广泛的适应性.基于微网运行的实际数据分析,验证了该算法的具有较好的精度,满足微网运行的收敛速度以及参数选择较为容易的特点.

摘要： 由于再生资源的电能生成过程是不稳定的,并且用户对电能的需求具有时变性,因此,用户的电能需求和电能的实际供给量并不完全对等.为了满足用户的电力需求,电能从最初的能量生成点传输到第二级能量生成点.在传输过程中会产生能量损耗.为了解决该问题,本文提出了一种分布式算法.该算法中微型电网可以与邻居站点交换电能,以此降低智能电网中的整体能量损耗.此外,该方法还能进一步降低交互成本.通过实验模拟,验证了所提算法有效降低了全网能量损耗,同时降低了交互开销.

摘要： 覆盖问题是无线传感器网络完成目标监测和信息获取任务的前提.为了使传感器节点尽可能减少能耗,以延长网络的使用寿命,考虑对重点区域和普通区域进行不同精度的覆盖.采用了概率感知模型,将对被监测区域的覆盖问题转化为对可数个点目标的覆盖问题,然后利用点覆盖算法对区域的变精度覆盖问题进行了研究.最终通过仿真实验,对网络采用变精度覆盖与单重覆盖、多重覆盖的效果进行了比较,验证了区域变精度覆盖的优越性.

摘要： 在本文中,提出了一种新型的疏散系统:SIDES(Scalable Intelligent Emergency System).这个逃生系统具有高可靠性、高适应性、应用范围广的特点.本系统采用的传感器网络,能自主学习拓扑结构并动态生成最佳疏散方案.通过模型仿真以及实际测试应用来证实了它的可靠性.

摘要： 当前人工智能取得突破的三大要素是:大数据、云和智能学习算法.智能化将会深刻影响社会经济变革,而互联网和大数据的新经济商业模式,也将从流量经济、共享经济过渡到算法经济时代.智慧城市的关键是智能算法,当前智慧城市解决方案一般都是把数据和计算汇聚到城市云中心,这种模式带来了巨大的数据存储、传输和计算成本,很不经济.

摘要： 当前人工智能取得突破的三大要素是:大数据、云和智能学习算法.智能化将会深刻影响社会经济变革,而互联网和大数据的新经济商业模式,也将从流量经济、共享经济过渡到算法经济时代.智慧城市的关键是智能算法,当前智慧城市解决方案一般都是把数据和计算汇聚到城市云中心,这种模式带来了巨大的数据存储、传输和计算成本,很不经济.

摘要： 当前人工智能取得突破的三大要素是:大数据、云和智能学习算法.智能化将会深刻影响社会经济变革,而互联网和大数据的新经济商业模式,也将从流量经济、共享经济过渡到算法经济时代.智慧城市的关键是智能算法,当前智慧城市解决方案一般都是把数据和计算汇聚到城市云中心,这种模式带来了巨大的数据存储、传输和计算成本,很不经济.

摘要： 当前人工智能取得突破的三大要素是:大数据、云和智能学习算法.智能化将会深刻影响社会经济变革,而互联网和大数据的新经济商业模式,也将从流量经济、共享经济过渡到算法经济时代.智慧城市的关键是智能算法,当前智慧城市解决方案一般都是把数据和计算汇聚到城市云中心,这种模式带来了巨大的数据存储、传输和计算成本,很不经济.

摘要： 关键节点发现是图分析中的一类重要问题,具有较强的理论价值与现实意义.桥接中心度是衡量网络图中节点重要性的一个常用指标.随着图规模的不断扩大,原有的基于单机实现的桥接中心度关键节点发现算法已很难满足需求.单机的内存大小限制了能够计算的图规模,而且单机的处理能力也影响了算法的计算速度.本文针对桥接中心度的计算特点设计了一种分布式的网络图关键节点发现算法(DABC),并基于Graphlab进行了实现.算法具有良好的扩展性,由于能够利用集群的内存资源,算法能处理的图规模与集群的大小成正比.并且算法利用并行处理大幅度提升了计算速度.实验表明,与传统的基于单机实现的关键节点发现算法相比,算法可以获得高达4倍的性能提升.

摘要： 本发明公开了加快一致性分布式算法收敛速度的网络拓扑优化方法。现有方法不能及高效解决网络拓扑参数发生改变的问题。本发明方法不改变网络拓扑连接边数目，使用网络拓扑的局部节点信息，调整节点之间的连接优化拓扑的连通性，首先计算原始网络拓扑的信息并初始化调整次数，然后使用局部节点(邻居节点)信息计算出各个节点的删边信息，随机选择一个节点的删边信息执行一次删边操作，使用局部节点信息计算各节点的加边信息，随机选择一个节点的加边信息执行一次加边操作，最后根据网络拓扑中的最大度与最小度的差值以及调整次数的上限结束优化。本发明方法操作简单，无需网络拓扑全局信息，能够加速一致性分布式算法收敛等优点。

摘要： 本申请公开了一种基于分布式算法的信号去噪滤波方法，该方法包括：步骤1，根据滤波器的滤波有效系数以及输入地址，计算滤波器的系数和，并与输入地址进行关联，生成一级查找表；步骤2，根据预设分组组数，将一级查找表平均分组，将分组后的一级查找表记作二级查找表；步骤3，根据预相加算法，计算待处理数据的和值，记作预相加数据，对预相加数据进行拼接，生成查找地址；步骤4，根据查找地址，在二级查找表中进行系数和查找，并根据查找地址在预相加数据中的数据位，对系数和进行左移位操作，并对移位结果进行累加，将累加结果记作待处理数据的滤波数据。通过本申请中的技术方案，有利于实现快速、高效的语音信号滤波操作。

摘要： 本发明涉及基于拉格朗日分布式算法的电动汽车有序充放电控制方法，属于新能源技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立电动汽车集群有序充放电边界条件；S2：建立电网侧及用户侧优化目标函数；S3：建立电动汽车集群调度约束条件；S4：通过不断更新拉格朗日乘子，获得最优解；S5：实现区域电动汽车集群有序充放电调度。本发明所提策略通过调整电动汽车集群的充放电时段，既能调度电动汽车实现削峰填谷，又可确保电动汽车获取合理收益。本发明提出的控制策略可确保电动汽车在参与V2G的同时，不影响电动汽车用户的行驶需求，有利于V2G技术的推广。

摘要： 本发明提供了一种基于加权和策略分布式算法的ADHD病例分类方法及装置，涉及机器学习技术领域。包括：本发明使用fMRI数据与分类技术，并提出了一种基于加权策略的分布式多目标优化方法，并将其应用于二分类的ADHD软间隔支持向量机。利用加权和法将多目标支持向量机转化为单目标优化问题，然后利用分布式方法进行迭代求解，该方法能有效地处理多性能指标的SVM，通过多智能体系统之间的协作和协调提高优化效率，很好地对数据分布在不同服务主机下的ADHD分类问题进行求解。由于rs‑fMRI在精神疾病的分析中显示出其特有的优势，不仅可以用于ADHD的分类，还可以用于精神分裂症和老年痴呆症病例的分类。

摘要： 本发明属于信号处理领域，尤其涉及到电磁信号、声呐信号的波达方向估计，具体是一种基于分布式算法的子空间类波达方向估计方法，可用于无源定位和目标探测，包含以下步骤：S1、在接收端建立分布式阵列模型，S2、计算接收信号的信号子空间

摘要： 本发明属于信号处理领域，尤其涉及到电磁信号、声呐信号的波达方向估计，具体是一种基于分布式算法的稀疏表示类波达方向估计方法，可用于无源定位和目标探测，包含以下步骤：S1、在接收端建立分布式稀疏表示模型，S2、建立分布式DOA估计模型，S3、求解分布式模型得DOA值；本发明所提方法实现了算法的分布式求解，从而从本质上避免了集中式算法的缺点；同时，能够保持良好的估计性能，与集中式算法的估计性能保持类似；此外，在低快拍数下的适应性优于子空间类方法。

摘要： 本发明请求保护一种基于分布式算法的高吞吐量LMS自适应滤波器。主要包括3个部分：(1)基于DA的控制模块设计(2)基于DA的辅助模块设计(3)基于DA的滤波器模块设计。本发明目的在于针对LMS自适应滤波器，构建高吞吐量和低功耗的自适应滤波器结构。创新点在于相比较传统的LMS自适应滤波器结构，本发明提出了基于DA的辅助模块，该模块使用具有特殊寻址的辅助查找表，该查找表存储输入样本的所有可能的组合，克服了每次自适应滤波器运行时，都需要更新LUT的问题，同时相比较传统的MAC单元有着更高的吞吐量，且该设计可以很容易被重新配置，可以匹配广泛的性能要求。

摘要： 本发明公开了加快一致性分布式算法收敛速度的网络拓扑优化方法。现有方法不能及高效解决网络拓扑参数发生改变的问题。本发明方法不改变网络拓扑连接边数目，使用网络拓扑的局部节点信息，调整节点之间的连接优化拓扑的连通性，首先计算原始网络拓扑的信息并初始化调整次数，然后使用局部节点(邻居节点)信息计算出各个节点的删边信息，随机选择一个节点的删边信息执行一次删边操作，使用局部节点信息计算各节点的加边信息，随机选择一个节点的加边信息执行一次加边操作，最后根据网络拓扑中的最大度与最小度的差值以及调整次数的上限结束优化。本发明方法操作简单，无需网络拓扑全局信息，能够加速一致性分布式算法收敛等优点。

摘要： 本发明提供了一种基于Flink的探地雷达数据SVD分布式算法，使用Flume抽取海量探地雷达数据，利用分布式文件系统HDFS存储数据文件，再通过基于分布式计算引擎Flink的分布式SVD计算，建立一套规范的大数据框架处理探地雷达数据的基本流程，分析集群在计算时的性能及数据质量，在保证SVD滤波效果一致的前提下，通过Flink计算框架提高计算的效率，同时应用实际探地雷达数据，给出大数据集群的处理方案和基本流程。

摘要： 本实用新型涉及自组网终端设备技术领域，具体是一种基于FPGA的分布式算法的自组网终端，包括终端壳体和卡套，所述终端壳体套接于卡套的内壁，所述卡套的两侧外壁固定有凸杆，凸杆的一端转动连接有侧板，所述侧板的底端固定有底板，所述侧板的外壁固定有固定板，所述卡套的底部外壁设置有翻转机构，所述固定板的底部设置有固定组件，所述卡线辊的外壁设置有卡夹，本实用新型将线路卡入其靠近位置设置的卡夹的内壁中，使得线路可以被有效固定，避免线路散乱，且卡线辊可以发生转动，同时卡夹可在条形槽的内壁滑动，使得线路被固定之后其位置可以进行微调，避免线路被弯折或是对线路与终端壳体的接口处产生应力，避免对线路的接头处造成损坏。