✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍计算机网络是指相互连接的计算设备这些设备能够彼此交换数据并共享资源。这些联网设备采用一套称为“通信协议”的规则体系通过物理或无线技术来传输信息。节点与链路是计算机网络的基本构建单元。节点指代数据通信设备例如调制解调器、集线器、交换机或数据终端设备如两台或更多台计算机或打印机链路可以是物理链路如电缆或光纤或无线网络。在实际运行的计算机网络中所有节点都必须遵循特定的协议以便通过该协议发送或接收数据。存在多种可供遵循的传输协议其中之一是CSMA即广为人知的“载波侦听多路访问”协议。CSMA是一种用于载波传输的网络协议运行于介质访问控制MAC层。该协议会侦听或监听共享传输信道是否处于占用状态若信道未被占用则进行数据传输。从广义上讲节点通常仅通过单一信道尝试传输数据然而在本作业中CSMA方案被设计为在多个信道上运行。这种多信道CSMA方案与现有的单信道操作方式截然不同。本文采用Bethe闭式近似法计算发射强度。Bethe闭式近似法及其意义此前用于计算CSMA方案中调度及其他最优参数的主要技术是 MCMC马尔可夫链蒙特卡洛方法。但该方法的主要问题在于其收敛速度缓慢这是由于其对网络配置的适应性较差所致。即使在小型网络中也需耗费大量时间才能确定节点的行为。总之所有先前的CSMA算法都隐式或显式地存在收敛速度慢的问题。在CSMA网络中我们可以利用物理学和概率论中称为马尔可夫随机场MRF的概念来理解网络行为我们将此模型称为CSMA- MRF 。在该模型中网络中的每条链路表示为一个顶点而存在干扰的链路则通过边连接。链路的活动水平对应于该 MRF 模型中的参数。每条链路的服务速率则等同于该链路在CSMA- MRF 中处于活动状态的概率。在MRFs的研究中诸如“吉布斯自由能”和“Bethe自由能”等概念被用于计算这些概率。研究表明寻找Bethe函数的最小值点或零梯度点可为我们提供这些概率的近似值。该方法已在计算机视觉、人工智能和信息论等领域取得成功。该方法的关键优势在于它提供了一种以较低计算复杂度确定概率与 MRF 参数之间关系的方法。采用Bethe近似法比其他先验算法更为简便因为在此方法中我们仅计算复杂网络中特定感兴趣的链路簇或单个链路。我们始终将其他干扰链路的强度纳入考量以确定目标链路的最优参数因为干扰链路之间的相关性对这些目标链路的性能至关重要。因此Bethe近似法是一种迭代方法类似于马尔可夫的迭代法。⛳️ 运行结果 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心