（计算机应用技术专业论文）基于劫态阈值的切换时机优化.pdf

西华大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名：素掘埤 指导教师签名：乏 日期：扣! i ，廖 日期乡。l q 。1 2 - 西华大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于西华大学，同意学校保留并向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，西 华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。( 保密的论文在解 密后遵守此规定) 学位论文作者签名：杀插碑指导教师签名： 诤名衫 日期： 知o 胁 日埋。lq ，l 裔 u 西华大学硕士学位论文 摘要 随着各种无线网络技术的发展，以及市场需求和竞争的变革，下一代无线通信网络 将是各种无线接入技术并存并协同工作的全i p 融合的异构网络。而各种无线网络的融 合必然会带来许多技术兼容的难题，这就对异构无线网络在任何时间任何地点向任何人 提供有质量保证的服务提出了挑战。因此垂直切换作为异构无线网络融合的关键技术之 一已经成为研究的热点问题，也成为未来无线通信网络的核心技术和关键特征。本文对 异构无线网络中垂直切换的切换时机问题进行了研究并提出了基于动态阈值的切换时 机优化算法。本文的主要特色在于： l 、设计了一种由w l a n 和u m t s 网络重叠覆盖的区域作为切换的场景。同时将典型 的无线移动网络的应用类型分为两个大类：有o o s 保证的服务即q g 应用和对q o s 要求 灵活的服务即q f 应用。 2 、本文在综合考虑了网络方的信息、移动终端的信息以及用户的需求和偏好的基 础上，利用机会约束规划的理论构造阈值函数来进行切换时机的优化。 3 、本文提出用机会成本的概念来选择切换时机，并且进一步对切换时机模型进行 了改进。实验证明，本文所提出的算法能够很好地选择出最佳的切换时机，从而在保证 用户获得良好的q o s 的同时并在一定程度上减少了耗费。 关键词：垂直切换；动态阀值；切换时机；机会约束规划；机会成本 基于动态阅值的切换时机算法研究 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fw i r e l e s sn e t w o r kt e c h n o l o g ya n dt h et r a n s f o r m a t i o no fm a r k e t d e m a n da n dc o m p e t i t i o n ，t h en e x tg e n e r a t i o no fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nn e t w o r k sw i l lb e c o m e t h ei n t e g r a t e dh e t e r o g e n e o u si pn e t w o r k si nw h i c ha l lk i n d so fw i r e l e s sa c c e s st e c h n o l o g i e sa l e c o e x i s t e n c ea n dt h e yc a nc o o p e r a t ew i t he a c ho t h e r 1 1 l ci n t e g r a t i o no fd i f f e r e n tw i r e l e s s n e t w o r k sw i l ll e a dt om a n yt e c h n i c a lc o m p a t i b l ep r o b l e m s a sar e s u l t ，i ti sag r e a tc h a l l e n g e f o ru st or e a l i z et h a ts o m em e a s u r e ss h o u l d b et a k e nt os a t i s f ya n y o n ea ta n y t i m ea n da n y w h e r e i nh e t e r o g e n e o u sw i r e l e s sn e t w o r k s t h e r e f o r e ，v e r t i c a lh a n d o f f , w h i c hi sr e g a r d e da so n eo f t h ec o r et e c h n o l o g yt oi n t e g r a t eh e t e r o g e n e o u sw i t l e s sn e t w o r k sh a sb e e nn o to n l yas t u d y h o t s p o tb u ta l s ot h ec o r et e c h n o l o g ya n dk e yf e a t u r eo ft h en e x tg e n e r a t i o no fw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o nn e t w o r k s t l l i sp a p e rs t u d i e st h eh a n d o f fo p p o r t u n i t yo fv e r t i c a lh a n d o f fi n h e t e r o g e n e o u sw i r e l e s sn e t w o r k sa n dp r o p o s e st h eo p t i m i z a t i o no fh a n d o f fo p p o r t u n i t y a l g o r i t h mb a s e do nd y n a m i ct h r e s h o l d n em a i nc h a r a c t e r i s t i co ft h i sp a p e rc a l lb ed e s c r i b e d a sf o l l o w s ： f i r s t l y ，w ed e s i g na no v e r l a pa r e aw h i c hi sc o v e r e db yw l a n a n du 邪弱t h es c e n a r i o f o rs e l e c t i n go p t i m a lh a n d o f fo p p o r t u n r y f o l l o w i n gt h a t ，w ed i v i d et y p i c a lw i r e l e s s a p p l i c a t i o n si n t ot w oc a t e g o r i e s ：o n eh a ss t r i c tr e q u i r e m e n t sf o rq o s ，i e q ga p p l i c a t i o n ，a n d t h eo t h e rh a sf l e x i b l er e q u i r e m e n t sf o rq o s ，i e q fa p p l i c a t i o n s e c o n d l y ，t h i sp a p e rs y n t h e t i c a l l yc o n s i d e r st h ei n f o r m a t i o no fn e t w o r k s ，m o b i l es t a t i o n s a sw e l la su s e r sr e q u e s t sa n dp r e f e r e n c e b a s e do i lt h a t , t h i sp a p e rp r o p o s e sat h r e s h o l df u n c t i o n i nw h i c ht h et h e o r yo fc h a n c ec o n s t r a i n e dp r o g r a m m i n gi s a p p l i e dt oi m p l e m e n t t h e o p t i m i z a t i o no fh a n d o f fo p p o r t u n i t y t h i r d l y ，t h i sp a p e ru t i l i z e so p p o r t u n i t yc o s tt os e l e c to p t i m a lh a n d o f fo p p o r t u n r ya n dw e h a v ef u r t h e ri m p r o v e dt h em o d e lo fh a n d o f fo p p o r t u n i t y e x p e r i m e n t a lr e s u l t sp r o v et h a to u r p r o p o s e da l g o r i t h mb a s e d o nd y n a m i ct h r e s h o l dc a l ls e l e c to p t i m a lh a n d o f fo p p o r t u n i t y a sa r e s u l t ，i te n s u r e st h eu s e r st oo b t a i nb e t t e rq o sa n dd e c r e a s e sc o s tt os o m ee x t e n t k e yw o r d s ：v e r t i c a lh a n d o f f ；d y n a m i ct h r e s h o l d ；h a n d o f fo p p o r t u n i t y ；c h a n c e c o n s t r a i n e dp r o g r a m m i n g ；o p p o r t u n i t yc o s t 西华大学硕士学位论文 目录 摘要i a b s t r a c t i i 】【 绪论1 1 1 研究背景与意义。1 1 2国内外现状3 1 2 1 水平切换决策机制3 1 2 2 垂直切换决策机制4 1 3 论文主要内容7 2 随机规划和机会成本理论基础。8 2 1 期望值模型8 2 1 1 期望值模型发展以：8 2 1 2 期望值算子8 2 1 3 期望值模型9 2 2 机会约束规划理论基础1 1 2 2 1 机会约束规划发展1 1 2 2 2 机会约束规划的模型1 1 2 3 相关机会规划理论基础。1 3 2 3 1 相关机会规划发展1 3 2 3 2 事件和机会函数1 3 2 3 3 相关机会目标规划模型。1 4 2 4 机会成本理论1 6 2 4 1 机会成本的概念和条件1 6 2 4 2 机会成本的应用1 7 3 基于动态阈值的切换时机算法1 8 3 1 切换时机模型1 8 3 1 1w l a n 与u m t s 覆盖网络切换场景。1 8 3 1 2 基于机会约束的动态阈值时机模型。1 8 3 1 3 机会成本函数模型2 4 3 1 4 算法描述。2 5 3 2 切换时机模型的改进2 6 m 基于动态阈值的切换时机算法研究 3 2 1 性能函数的改进2 6 3 2 2 机会成本函数的改进2 8 3 2 3 算法描述_ 2 8 4 仿真实验3 0 4 1 参数设置3 0 4 1 1 对q g 应用相关参数的设置3 1 4 1 2 对q f 应用相关参数的设置。3 1 4 2 实验结果3 2 4 2 1q g 应用的切换时机3 2 4 2 2q f 应用的切换时机3 7 结论z l ：! 参考文献：4 3 攻读硕士学位期间发表学术论文情况4 7 致谢4 8 i v 西华大学硕士学位论文 1绪论 1 1 研究背景与意义 随着移动通信和和宽带无线接入的飞速发展，人们意识到未来移动通信发展的趋势 已经不再是某种技术一统天下，而是多种无线接入技术共存，相互补充，共同发展，共 同实现无缝的移动性，有效地满足个人通信和信息获取的需求。 目前，通过移动和无线通信系统接入i n t e r n e t 的方式可分为两大类，一类是基于蜂 窝的接入技术，如c d m a ，g p r s ，e d g e 等；一类是基于局域网的技术，如i e e e8 0 2 1 1 w l a n ，b l u e t o o t h ，h o m e r f 等。w l a n 等局域网技术可以提供较高的带宽，但是其物 理覆盖范围非常有限。而g p r s 、c d m a 等广域接口具有消耗电量少，覆盖面积大的优 点，网络连接基本上是随时可得的，但是所提供的带宽却比较低。目前没有哪一种无线 技术可以向移动用户同时提供低延迟、低功耗、低成本、高带宽以及高覆盖率的服务。 因此，应该利用无线网络的融合来提高无线传输性能。 下图是各种无线网络技术融合的一个典型场景： p 一”， 一“”h ，“p “ 图l1 无线网络技术融合场景 f i g 1 1t h es c e n a r i oo ft h ed i f f e r e n tw i r e l e s s n e t w o r k s 不同的无线网络技术之间的融合将面临诸多的技术问题，如无缝移动性管理，融合 网络架构，异构无线资源管理，端到端的重配置技术以及端到端的q o s 保障等【u 。 在异构网络融合的场景之下，我们的最终目标是实现：任何人在任何时间，任何地 点都能获得具有较好的q o s 保证的服务。目前能够实现q o s 保证的关键技术研究主要 基于动态闺值的切换时机优化 包括以下几个方面：呼叫准入控制算法、切换控制算法、异构资源分配算法等无线 资源管理算法。 异构无线网络融合的场景为切换控制的设计提出了新的挑战。由于异构网络环境 中，不同的接入技术在接收信号强度方面不具可比性，所以，传统的水平切换控制策略 无法体现异构网络之间切换的特点和需求，不能从根本上解决接入网络间的切换问题。 因此为了区别于传统的水平切换策略，垂直切换技术应运而生。 切换技术主要分为两个大类：水平切换和垂直切换。发生在同种技术网络之间的切 换称之为水平切换；采用不同技术的网络间的切换称之为垂直切换【2 1 。 在无线异构网络环境下垂直切换的整个过程可以分为三个不同的阶段：切换信息收 集，切换决策阶段以及切换的执行阶段。 切换信息收集阶段主要是用来收集可以初始化切换的一些必备的信息，这个阶段也 可以称为切换初始化或是系统发现阶段。切换决策阶段通过选择最适合的网络来决定是 否应该进行切换或是如何进行切换，与此同时此阶段也会给执行阶段一定的指引，切换 决策的依据包括接收信号强度、链路质量、资费和用户偏好等，决策的内容包括目标网 络的选择、切换机制的选择和切换时间的选择。它有时也被称为网络或是系统选择阶段。 切换执行阶段是指根据决策阶段的相关信息进行切换的具体工作过程【3 l 。 图1 2 垂直切换包括的三个不同阶段 f i g 1 2t h et h r e ep r o c e s s e sc o m p o s e di n v e r t i c a lh a n d o f f 2 西华大学硕士学位论文 现有的研究表明，当前的垂直切换的研究主要是通过移动终端的运动趋势并结合相 关的网络参数进行最优化网络的选择。也就是说，在异构网络垂直切换的整个过程中， 研究最多的就是垂直切换算法，它们均考虑在垂直切换的决策阶段。而我们的研究主要 是针对异构无线网络覆盖区域，在移动用户已经决定进行垂直切换的时刻，与移动用户 真正切换到新网络中那一时刻之间存在一个短暂的时间段，称之为预切换阶段，它属于 垂直切换过程中的切换执行阶段。如何选择一个切换时机，结合相关参数设计和选择一 个动态的阈值，使得我们的用户在切换的过程当中，能够达到较低丢包率，较高的切换 成功率，并能够节约功耗的无缝切换是我们的主要研究目的和研究的意义所在。 1 2 国内外现状 移动通信系统的重要功能之一就是切换，但是随之而来的面临的新的挑战就是如何 进行切换控制的设计。切换又分为水平切换和垂直切换两类，而目前的研究主要集中在 水平切换技术上，而对于垂直切换的研究还不够深入，而垂直切换面临的技术挑战也极 大的制约了关于它研究的进步与发展。 1 2 1 水平切换决策机制 传统的水平切换决策机制1 2 卅主要分为以下三种典型的策略： ( 1 ) 基于接收信号强度的水平切换策略：在这种切换策略当中，时刻对接收信息强 度进行监测，我们进行切换的目标是选择信号强度最强的基站或是网络进行接入操作。 如图1 3 所示，当b s 2 的接收信号强度超过b s l 的接收信号强度的时候，切换就发生。 ( 2 ) 基于接收信号强度力n f - j 限值的水平切换策略：此种切换方法是引入一个门限值 来减少乒乓效应的发生。如图所示，切换将在下列条件满足的时候发生，如果b s l 的接 收信号的强度比这个门限值小，并且b s 2 的接收信号强度值比b s l 的大。 ( 3 ) 基于接收信号强度n f - j 限值和滞后余量的水平切换策略：这种技术在门限值的 基础上，又加入了一个滞后余量来控制切换的发生。在图中，当b s l 的接收信号强度值 比门限值t 1 小，并且b s 2 的接收信号强度值比b s l 加上h 的滞后余量还要大的时候， 切换发生。也就是说，如果我们选择一个值比t 1 小且比r r 2 大，那么切换将会在图1 3 中的c 点发生。 3 基于动态阈值的切换时机优化 图1 3 终端在切换过程中的移动过程 f i g 1 3m o v e m e n to fa nm s i nt h eh a n d o f fz o n e 1 2 2 垂直切换决策机制 未来的无线通信网络朝着高速化，宽带化和泛在化的方向发展，各种无线接入技术 使得未来网络的异构性更加突出。在异构无线网络的环境下，如何保证用户在任何时间， 任何地点都能获得具有q o s 保证的服务已经被进行了广泛的研究【8 j 。 在文献【5 】中，提出了一个w l a n 和w m a n 交互的系统架构，并研究了q o s 相关 的问题。从q o s 映射和信号处理方面来考虑。通过几个典型的场景的设立对q o s 性能 进行了分析，并证明了无缝会话的连续性。在文献【6 】中，本文提出了一个w i m a x 3 g 蜂 窝网进行融合的全i p 互联网络，在性能评估中所用到的参数有切换时延，短暂数据包 丢失率，抖动以及信号耗费等，通过对移动性的管理证明了此种网络架构在垂直切换算 法中的有效性。在文献【7 】中，提出在垂直切换的过程中，保证无缝地切换是第一步要求。 文章在8 0 2 2 1 协议的基础之上l 引，提出了一个协议栈结构，然后通过路由算法来进行不 同网络之间的垂直切换，从而达到无缝切换的要求。此外，e t s i 提出了异构网络中的 两种融合模式即是松耦合和紧耦合。在松耦合模式中，两个网络是相互独立的，互不影 响的，采取第三方网络辅助完成两个网络的互联互通，实现两个网络融合的技术相对较 低；在紧耦合模式中，可以采用统一的接入服务器为两个网络提供接入服务，这两个网 络可以位于同一个管理域，由同一运营商统一维护和管理【1 0 1 。目前i e e e 8 0 2 1 1 和3 g 网 络的融合方案常常采用松耦合模式，因为该模式为w i a n 网络与3 g 网络的互联互通提 供了极大的灵活性并且松耦合相对紧耦合而言，具有很多结构上的优势。在文献【1 1 1 2 1 中，也提到了这两种耦合类型的相关结构及其应用。 4 西华大学硕士学位论文 为了实现更好的q o s 服务，在w l a n 网络中，需要进行接入控制的研究。在文献 【1 3 1 0 0 ，针对8 0 2 1 l e 的多跳网络，提出了一个接入控制算法。算法首先用一张竞争图 来模拟多跳w l a n 中的竞争场景，如果网络容量允许，新的数据流将被接入。此算法 支持静止和移动的节点，也支持切换和新的连接。实验证明此算法能够针对现有的语音 和视频提供q o s 保证。文献 1 4 1 提出了一种联合性的呼叫接入控制算法，此算法不仅仅 负责决定是否应该允许会话的接入；同是还负责决定针对当前的会话服务，哪一个接入 网络是最优的。针对无线网络中r a t 接入选择方法，把j c a c 算法分类为八种，分别 讨论了它们的优点和缺点，但是它没有考虑融合或是分配用户偏好和操作者偏好的权重 问题。在文献 1 5 1 6 1 q u ，提出了一种接入控制的算法，其中研究的区域称之为软切换区 域，在此区域当中，文章还提出了最短驻留时间的概念，此时间的长短取决于以下的两 个事件之间的间隔：一是移动终端已经决定要进行切换的时刻，二是移动终端接入到新 的网络当中去，并发送一个消息断开与原网络的连接。文中设置了接入控制算法来对驻 留时间进行优化，并达到了降低阻塞率和丢包率的效果。 在水平切换的基础上，起初的垂直切换的研究就集中在基于信号强度的比较以及设 定相关的阈值来进行网络之间的判决策略。在文献 1 7 1 d 0 ，首先讨论了硬切换和软切换 之间的区别和软切换区域的概念，然后为了增进t c p 的性能提出了一个能够快速估计 可用带宽的方法，t c p 通过重新调整慢阈值，来进行拥塞控制提高整体上的性能。在文 献 1 8 1 q u 提出的算法是基于r s s ，w l a n 阈值和l i f e t i m e 估计，并用m a t l a b 进行仿真 计算，性能的评估用到的指标有：切换的次数，不必要的切换的次数，切换时延，通过 实验证明了切换时延与用户的移动速度有关。文献1 1 9 1 中提出的是基于r s s 的快速傅立 叶变换的垂直切换算法，其中对平均值和相应的样本振幅作了对比。并引进了一个阈值， 此值随着样本的不同而不同，这个是最不同于传统切换的地方。文献f 2 0 1 提出了一个垂 直切换算法来最大化质量等级。在其中设置了一个最优化的速率阈值。还有其它的相关 文献通过不同的方法对信号强度和阈值的设定方法进行了讨论【2 1 l 。 对于垂直切换的研究的另一个方面是基于人工智能模糊逻辑以及灰度关联等算法， 结合几种参数，如网络条件和移动性特征等来设计多维判决策略。在文献 2 4 1 q u ，针对 移动子系统提出了一个切换算法，该算法用a p 的接收信号强度，a p 的已用能量与最 大可用能量之比，移动节点相对a p 所拥有的运动方向和速度为条件，运用模糊系统的 相关理论进行判决，最后，算法实现了最小的切换次数和最小的呼叫阻塞率。文献1 2 5 1 中，为了让用户能够在任何的时间和任何的地点保证q o s 服务和节约耗费。考虑到频率 复用就是一个比较好的选择，并把干扰与交互引入了垂直切换中，在此基础上提出了一 个基于模糊逻辑的切换决策算法，判决所用到的标准包括数据率，接收信号强度因子， 5 务应用，并用g r a 来对网络选择目标进行分类处理。 还有一种研究是基于移动终端的切换方法，综合考虑业务类型，接入费用等判决因 子，通过构建相应的代价函数，来选择最优的切换目标网络。 在文献 3 5 1 中，引入了一个新的算法，它的目标是为用户提供更好的q o s 并最大化 用户的收益，文章中网络收益函数和用户操作模型来平衡双方的利益。网络收益函数基 于用户的偏好，并把一种与时间相适应的控制机制加入到了收益函数当中，由此我们的 算法在性能评估的各个不同的方面都表现出了较大的优势。在文献【3 6 】中，运用了一个 网络选择函数来进行切换判决的识别，此函数考虑了带宽和花费参数策略，它的一个重 要不同之处是网络服务的计算放在了目标网络方而不是移动终端上。 通过以上的研究显示，要实现用户服务的无缝连续性，也就是实现无缝切换是在异构 网络环境下进行切换的首要目标，而要获得服务的连续性必须满足三个方面的要求：1 ) 一种可交互的网络体系结构2 ) 从人的感觉而言，系统之间的快速切换3 ) 对于一些实时 性的服务，在两个切换的网络之中有比较满意的q o s 服务【3 7 0 8 1 。 6 西华大学硕士学位论文 1 3 论文主要内容 无缝切换是进行不同网络之间切换首先要考虑的问题。本文中基于w l a n 和u m t s 的混合覆盖区域，对切换过程中的最佳的切换时机进行研究。 首先，我们设定了一个切换时机选择的场景，它是由w l a n 和u m t s 网络共同组 成的，也就是这两种网络的重叠覆盖区域，假设此时的移动终端要选择一个时间执行切 换，求出这个时间，也就是我们所说的最佳的切换时机。 其次，在进行切换时机研究的过程当中，我们先把常见的不同的应用类型分为两个 大类：一类是对时延和抖动参数要求很严格的q g 应用，即是有q o s 保证的服务；另一 类是对时延和抖动参数基本上没有要求的q f 应用，即是对q o s 需求比较灵活的服务； 之后引入了机会约束规划的理论对各类应用的服务质量进行约束和保证。 再者，本文在进行切换时机的选择时，不但考虑了网络方的信息，例如：时延，带 宽，丢包率等，还考虑了移动终端和用户的需求信息，综合考虑三方面的信息来进行时 机的选择。在具体的实施过程中，我们把移动性和网络信息定义为性能函数，把费用信。， 息当成代价函数，并根据不同的用户需求和用户偏好，分别赋予相应的权值，构造一个 阈值函数进行切换时机的选择。 最后，论文通过引入经济学原理中机会成本的概念来选择我们的切换时机。如果把 阈值函数作为收益函数，那么选择每一个切换时机都会相应的产生一个机会成本，而在 经济学领域，进行投资决策时应该选择机会成本值最小的作为决策目标，所以我们的切 换时机也应该选择机会成本值最小的作为切换的最佳时机。在此基础上还对机会成本进 行了归一化处理。实验证明我们提出的方法能够很好的选择出最佳的切换时机，从而使 得用户获得良好的q o s 保证，并在一定程序上减少耗费，从而达到无缝切换的要求。 7 基于动态闽值的切换时机优化 随机规划和机会成本理论基础 随机规划是对含有随机变量的优化问题建模的有效的工具，它的历史已有一个世 随机规划是处理数据带有随机性的一类数学规划方法，它与确定性数学规划最大的 在于其系数中引进了随机变量，这使得随机规划比起确定性数学规划更适合于实际 。在管理科学、运筹学、经济学、最优控制等领域，随机规划有着广泛的应用。目 随机规划方法主要分为三类，它们分别是：期望值模型，机会约束规划和相关机会 。下面就对它们进行详细的介绍： 期望值模型 1 期望值模型发展 1 9 5 5 年，美国经济学家丹泽提出一种方法，用于最优计划的制定。它指的是在期望 束下，使得目标函数的期望值达到最优的数学规划模型，称之为期望值模型【5 伽。 2 期望值算子 假定用驴皓) 来表示t 维随机向量亭的概率密度函数，那么随机向量亭的期望值定义 e 陪 一正，如倍p 亭， 一般情况下，期望值也被叫做均值。 如果我们定义一个r 上的实函数厂， 面的公式来计算： e 洮) = 正，胎勋( 亭亭， ( 2 1 ) 那么厂倍) 是一个随机量，它的期望值可以通 ( 2 2 ) 下面介绍几个和期望值算子最相关的性质。 1 ) 如果，7 ；口亭+ 6 ，则有：e b = 口e 陪卜6 ，其中的a ，b 都是一个常数。 2 ) 假设有1 1 个随机向量氧，邑，色，并且它们各自的期望值都是存在的，分别为： e 亭i l i ：1 ，2 ，甩，贝。有： 爵+ 岛+ + 色】= e 陵】+ e 陆：】+ + e 陵】 ( 2 3 ) 对于更一般的情况，若是岛，邑，色之间是相互独立的，那么有： e 陵亭：”岛 = e 陵】e 陪z 】压陵】 ( 2 4 ) 8 西华大学硕士学位论文 2 1 3 期望值模型 期望值模型可以分为两个，就是单目标期望模型和多目标期望模型。 1 单目标期望值模型： 其一般形式可以表示为： 。 m a x e ，b ，亭) 】 i s j 。2 k ；g ，孝) 1 ：主0 ，j f 。1 , 2 ，p ( 2 5 ) ie k b ，亭) 一0 , k = 垅，鼋 上式中的x 是一个1 1 维的决策向量，驴倍) 是t 维随机向量亭的概率密度函数，g ，宇) 是目标函数，随机约束函数有两个，分别是： g i b ，亭) 和魄b ，亭) ，其中 _ 11 , 2 ，p ，七= 1 , 2 ，g ，e 表示的是期望值算子。因此会有： e 【，b ，亭卫= 厶，g ，亭切皓地 e k ，g ，亭) = j lg ，b ，亭b 售宇，j 一1 ，2 ，p ， e 防tg ，亭) 】= 正，吃b ，亭勋皓p 亭，七一1 , 2 ，鼋， 如果上式中的亭是一个离散型随机变量并亘它的分布函数是： 式中的i 表示序号集合，那么有下面的等价公式： p r ( 亭= 参) = 佛，i g l ， e 【，k ，亭卫= yo , t ( x ，亭) ， e k g ，亭) 】= 三b g ，b ，毒l j 。1 , 2 ，p ， ( 2 7 ) e 防。b ，宇) 】= 岛吮g ，氧) ，七一1 , 2 ，g ， 综上所述，当且仅当b ，g ，亭) j so ，j = 1 ，2 ，p 和e h 。g ，亭) s0 , k = 1 2 ，q 时，才说 一个解x 是可行解。如果对于任意的可行解x ，都有e l 厂b ，宇) j e s ( x ，亭) 成立，那么期 望值模型的一个可行解就是工。 、 2 多目标期望值模型： 多目标期望值模犁可以表示成： m a x e f 。( x ，亭) 1 e 厂2 g ，亭) l ，e 阮b ，亭) 卫 s i e k g ，亭) 】so ，j 。1 2 ，p ( 2 8 ) 阪g ，宇) 】一o , k = - 1 , 2 ，口， 9 可以将这个随机决策系统转 ( 2 9 ) ( 2 1 0 ) d f ：目标i 偏离目标值的负偏差，定义为： d f ；0 ，小1 坐譬，紫 (211，l 口j 2 b i e 五g ，亭) l e g ，亭) 】 p m 。 1 0 西华人学硕十学位论文 2 2 机会约束规划理论基础 2 2 1 机会约束规划发展 机会约束规划是由查纳斯( a c h a r n c s ) 和库伯( w w c o o p e r ) 于1 9 5 9 年提出的， 它是在一定的概率意义下达到最优的理论，主要是针对约束条件中含有随机变量，且必 须有观测到随机变量的实现之前做出决策的情况【5 0 】。 2 2 2 机会约束规划的模型 机会约束规划模型被认为是目标规划模型的一个扩展。下面让我们来考虑一个有意 义的随机规划是如下的机会约束规划模型( c c p ) 【4 ， m a x f p r 厂g ，宇) 之于 乏卢 ( 2 1 2 p r 台；b ，亭) so ，一1 ，2 ，p ) 之a 其中p r ) 表示 ) 中的事件成立的概率，口和声分别是事先给定的约束条件和目标 函数的置信水平。 一个点x 是可行的当且仅当事件 引g 。g ，亭) so ，j = 1 , 2 ，p ) 的概率测试不小于口， 即违反约束条件的概率小于( 1 口) 。无论何种随机参数亭和什么样的函数形式，对 每一个给定的决策量x ，i ( x ，亭) 是随机变量，其概率密度函数用妒，b ，纠( 厂) 表示，这样可能 会有多个厂使得p r 厂b ，亭) 厂 2 声成立。如果要把目标值，最大化，那么此函数值应 lj 该是目标函数厂g ，亭) 在保证置信水平大于等于时所取得的最大值，也就是： f ：m a x ip r f ( x ，宇) ，) 卢) ( 2 1 3 ) 有时为了能更加准确和方便的表示机会约束规划的模型，我们可以把联合的机会约 束规划分为几个独立的机会约束规划，如下所示： p r 括j b ，亭) so 芑口f ，_ j a1 ，2 ，p 其中置信水平为口，j ；l 2 ，p 还有更加一般化的表示形式： 基于动态闽值的切换时机优化 【；台，g ，亭) so , j ：屯。+ l 也一。+ 2 ，p ) 2q 其中有约束条件：1 墨k l 七2 p + l ； u 盯：对应优先因子j f 的第f 个目标正偏差的权重因子； ：对应优先因子j 的第f 个目标负偏差的权重因子； d ，：目标f 偏离目标值的正偏差； 矗_ ：目标f 偏离目标值的负偏差； x ：咒维决策向量； 五：目标约束中的机会函数或是普通的是实值函数； g ；：不确定环境中的实值函数； 抚：目标i 的目标值； z ：优先级的个数； m ：目标约束的个数； 在相关机会目标规划求解的过程当中，首先要解决的问题就是对于一个给定的z ， 计算出所有的五b ) 。 在上式的第一个优先级中，如果我们假定目标有t 个，分别是： 五b j + d f - a ：= b i ，i = 1 , 2 ，t ( 2 2 5 ) 如果有些实值函数是存在于厂1 g ) ，2 g ) ，f b ) ，中，那么我们就可以立即得到它们 的对应偏差。现在，我们假设这些函数都是机会函数，则事件e 的概率可以用机会函数 五b ) 来表示。记为： e ；e 1f l e 2i 1 r l e t 和 v ( e ) - v ( e 。) u v ( e ：) u u v ( v ，) 首先要考虑的是尽可能地满足优先级较高的目标，所以有： 1 ，万量i = 1 , 2 ， x 的约束表示为： ( 2 2 6 ) ( 2 2 7 ) 在上式的第二个优先级中，假设机会函数为：正+ 。b ) 无+ ：b l 工+ 。b ) ， 那么我们要做的，除了用e e ln e 2n n e ，n 巨+ ln n e “ 和y 伍) = v ( e 。) u v ( e ：) u u v ( e ，) u v ( e ) u uv ( e m ) 去取代前面所列的e 之 外，经过上面过程的处理，也可以得到其它的偏差。这样，决策向量x 中所有满足机会 函数无+ ，g ) ，五+ ：o ) ，厂f + 。g ) ，对应事件的分量就构成了一个集合：仁m ，e m ，e + 。 。 需要特别注意的是，之前在第一优先级中我们已经得到满足事件巨，e ：，e ，的决策 分量，因此，我们的当前决策必须要用到上一级中的决策分量。 用以上的过程进行迭代，一直到把所有的机会函数和常规的实值函数计算完成为 止，如此，对于任意给定的决策向量x ，就能够得到它相应的偏差。把以上的过程和非 线性目标规划求解的技术结合起来，就可以得到相关机会目标规划的模型。 2 4 机会成本理论 2 4 1 机会成本的概念和条件 1 机会成本的概念 机会成本是指做一个选择后所丧失的不做该选择而可能获得的最大利益。换句话 说，如果把一定资源投入某一用途后，机会成本就是指所放弃的在其他用途中所能获得 的利益。对商业公司来说，机会成本就是用一定的时间或资源生产一种商品时，而失去 的利用这些资源生产其他最佳替代品的机会。 1 6 两华大学硕士学位论文 从机会成本的概念当中，可以看出，在某种稀缺资源的使用过程中，均会形成“机 会成本”。如：一个投资者现在手上有一笔资金，如果把这笔资金购买股票，每年得到 股息3 0 0 0 元，如果用来购买设备，当年可盈利6 0 0 0 元，那么3 0 0 0 元即为购买设备的 机会成本。同理，若将这笔资金购买股票，就会损失因购买设备可获得的利润6 0 0 0 元， 6 0 0 0 元即购买股票的机会成本，在经济决策中决策者应该选择机会成本较小的方案作为 最佳方案。因此上面的例子中，投资者应该将这笔资金来购买设备，年获利6 0 0 0 元。 2 机会成本的两个条件 ( 1 ) 经济资源的稀缺性 所谓稀缺性是指将某一经济资源投入一种用途时就不能同时用于其他用途。资源所 有者只能获得其中一种用途所产生的收益而必须放弃其它用途的收益，这样产生损失。 ( 2 ) 经济资源的多用性 所谓多用性是指对于同一种经济资源可以有多种用途，而不同的用途带来的经济效 益也不一样，这就是机会成本。如果某种经济资源的用途是唯一的，那么就不存在选择 的问题。 事实上，几乎所有的经济资源都具有稀缺性和多用性，因此人们在选择经济资源的 最终用途时就必须要考虑机会成本。 2 4 2 机会成本的应用 机会成本作为经济决策中一个重要的，不可忽略的决策因素，目前已经得到了比较 广泛地应用。文献【4 3 】提出了一个基于机会成本概念的动态路由选择算法，在模型中， 建立多条路径，通过对机会成本的分析，求出最小机会成本路径，作为决策的最佳选择。 此算法能够提供快速，准确的实时在线拥塞信息数据，在不同的网络环境下，具有良好 的健壮性和可扩展性。在文献 4 4 1 中提到，传统的最优化方法主要是集中在概率对齐以 及正确选择最好的设计上面的概率上，而考虑到在衡量每一个选择的性能好坏的时候用 经济术语比用工程术语来描述可能会更加切合实际情况，于是在本论文中就提出通过引 用机会成本的理论来指导选择抽样过程，以期达到较好的结果，实验证明，这种方案是 可行的。 文献f 4 5 】以q o p s 框架为基础，分析了接受一项工作的机会成本对计算机中心整体 获益所产生的影响，并运用相关预测性技术来减小其中的机会成本，文中对设计方案进 行了详细分析，并通过模拟实验证明了能够达到预期的效果。此外，机会成本的应用情 况在其它相关文献中也有提及【4 6 4 7 1 。 1 7 基于动态闽值的切换时机优化 3基于动态阈值的切换时机算法 3 1 切换时机模型 3 1 1w l , e d 、l 与u m t s 覆盖网络切换场景 本文以w l a n 与u m t s 网络融合为例，我们将无缝切换过程分成切换初始化、切 换准备和切换执行三个阶段。假设移动节点准备从w l a n 切换到u m t s 网络，已经完 成了切换初始化和切换准备，从t 1 时刻开始进入切换执行阶段( 如图3 1 所示) ，一直 到t 2 时刻，移动节点将同时保持与原网络w l a n 和目标网络u m t s 的连接状态。从t 2 时刻开始移动节点断开与原网络w l a n 的连接，只保持与目标网络u m t s 的连接。到 t 3 时刻整个切换执行阶段结束。从图3 1 可知，在时段1 ( 即从t 1 时刻到t 2 时刻) ，移 动节点需要同时保持与w l a n 和u m t s 网络的连接，如果与原网络连接断开太早，容 易因切换不稳定而造成多次切换或者因过早切换而影响服务质量，反之如果断开太晚， 则用户费用、能耗以及链路资源等造成浪费，因此需要找到一个最佳的切换时机t 2 时刻， 在保证q