典型文献
基于进化遗传算法的铁路通信承载网资源分配研究
文献摘要：
为了提高铁路通信承载网资源分配和优化调度能力,提出基于进化遗传算法的铁路通信承载网资源分配方法.采用Voronoi多边形拓扑结构建立铁路通信承载网的资源分布拓扑结构,通过拟合估计和数据更新的方法,实现对铁路通信承载网资源的时间序列重组,提取铁路通信承载网资源流的统计特征量和高阶累积量,结合进化遗传的学习算法实现对铁路通信承载网资源信息流模糊聚类处理,根据特征聚类和收敛度分析,采用稀疏散乱性特征检测的方法,实现对铁路通信承载网资源分配和数据结构优化配置.仿真结果表明,采用该方法进行铁路通信承载网资源分配的信道均衡性较好,收敛性较好,分配误码率最低值为2％,提高了铁路通信网的资源优化配置和调度能力.
文献关键词：
进化遗传算法;铁路通信承载网;资源分配;统计特征量;聚类
中图分类号：
作者姓名：
安然
作者机构：
中铁第一勘察设计院集团有限公司,西安710043
文献出处：
引用格式：
[1]安然-.基于进化遗传算法的铁路通信承载网资源分配研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(11):51-54
A类：
B类：
进化遗传算法,铁路通信承载网,分配研究,提高铁路,优化调度,资源分配方法,Voronoi,多边形,拓扑结构,资源分布,过拟合,数据更新,资源流,统计特征量,高阶累积量,算法实现,资源信息,信息流,模糊聚类,特征聚类,疏散,散乱,乱性,特征检测,数据结构,信道均衡,均衡性,收敛性,误码率,最低值,铁路通信网,资源优化配置
AB值：
0.222567
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