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随机分配算法的Matlab代码-OffloadingMechanisms:与我论文相关的代码

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简介:
本段代码为实现随机分配算法在离负荷机制中的应用而编写,适用于相关学术研究及仿真分析,直接关联于我的毕业论文内容。 随机分配算法的MATLAB代码用于硕士论文《联合异构边缘与雾系统的资源分配:匹配博弈方法》。此项目包含多个文件来处理不同的机制: - DataGenerator.java: 生成用户设备(UE)请求及服务器容量,同时创建评估所需的成本和评价。 - Main.java: 实现了一种无需货币兑换的多对一匹配算法。四种主要算法如下: - 延迟接受算法:适用于文中提到的Intra-EFS卸载机制。 - 随机分配算法:纯粹随机选择服务器来处理请求。 - 波士顿机制: 作为对比,与Intra-EFS卸载机制进行比较的一种方法。 - 没有内部EFS卸载:仅最近的服务器能够响应请求。 由于偏好函数定义的不同,这些算法的结果会有所差异。因此,在代码中存在一个可以调整偏好功能的部分供有兴趣的研究者查看和修改。 - Main2.java: 同样实现了一种多对一匹配算法但加入了货币兑换机制,并且需要添加epsilon值来调节。 - PerformanceEvaluation.java 和 PerformanceEvaluation2.java:用于评估不同方法的性能。

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客服
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  • Matlab-OffloadingMechanisms
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    本段代码为实现随机分配算法在离负荷机制中的应用而编写,适用于相关学术研究及仿真分析,直接关联于我的毕业论文内容。 随机分配算法的MATLAB代码用于硕士论文《联合异构边缘与雾系统的资源分配:匹配博弈方法》。此项目包含多个文件来处理不同的机制: - DataGenerator.java: 生成用户设备(UE)请求及服务器容量,同时创建评估所需的成本和评价。 - Main.java: 实现了一种无需货币兑换的多对一匹配算法。四种主要算法如下: - 延迟接受算法:适用于文中提到的Intra-EFS卸载机制。 - 随机分配算法:纯粹随机选择服务器来处理请求。 - 波士顿机制: 作为对比,与Intra-EFS卸载机制进行比较的一种方法。 - 没有内部EFS卸载:仅最近的服务器能够响应请求。 由于偏好函数定义的不同,这些算法的结果会有所差异。因此,在代码中存在一个可以调整偏好功能的部分供有兴趣的研究者查看和修改。 - Main2.java: 同样实现了一种多对一匹配算法但加入了货币兑换机制,并且需要添加epsilon值来调节。 - PerformanceEvaluation.java 和 PerformanceEvaluation2.java:用于评估不同方法的性能。
  • MATLAB光谱匹及NIST数测试:MATLAB
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    本资源提供了一套用于进行光谱匹配的MATLAB代码,并包含了基于NIST标准的随机数生成与测试程序,适用于科研人员和工程师对数据质量的评估。 美国国家标准技术研究院(NIST)开发了15种测试来评估随机数生成器的随机性特性。我已经在MATLAB环境中实现了这些测试,并且它们可以在预设条件下运行。 用于密码学应用的随机及伪随机数生成器需要通过统计检验套件进行验证,而这些由NIST制定的15个测试则被视为衡量真正随机性的权威标准。这15项具体测试包括: - 频率(单比特)测试 - 块内频率测试 - 运行测试 - 二进制矩阵秩检验 - 离散傅立叶变换(频谱)分析 - 不重叠模板匹配检测 - 重叠模板匹配检测 - 毛勒的“通用统计”测验 - 线性复杂度评估 - 连续序列测试 - 近似熵检验 - 累积总和(Cusums)分析 - 随机游走检查 - 随机游走变量验证 我已完成了编号为1、2、3、4、5、6、11、12、13和15的测试。
  • 于SURF
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    本文及附带代码深入探讨并实现了SURF(Speeded Up Robust Features)算法,一种用于计算机视觉中物体识别和场景匹配的强大特征检测技术。 SURF(加速鲁棒特征)是由Bay在2006年首次提出的图像匹配技术,在计算机视觉领域有着广泛应用,如物体识别和3D重构。这项技术基于SIFT算子改进而来,并且通常比标准的SIFT算子快好几倍,同时具备更好的多图处理能力。 SURF的核心优势在于它采用了Harr特征以及积分图像(integral image)的概念,这使得程序运行效率大大提升。
  • MATLAB中pinv函数-Refl_L1:数据
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    本项目包含用于支持论文研究的MATLAB代码及数据集,重点展示如何使用pinv函数进行计算。代码位于Refl_L1文件夹内,适合深入探究线性代数和数值分析的研究者。 在MATLAB中使用pinv函数进行颜色再现的光谱反射率重建,并采用L1范数惩罚的方法可以参考斯蒂芬·韦斯特兰教授编写的色彩科学工具中的代码和数据。此外,Chenmo博士为《Pattern Recognition》一书编写了名为PRMLT的MATLAB代码。 提供的数据包括: - poly.txt:所有聚酯样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 - paper.txt:同上。 - cotton.txt:同上。 - nylon.txt:所有尼龙样品通过分光光度计测量得到的31维光谱数据。 另外还有: - poly_resp.txt,paper_resp.txt,cotton_resp.txt,nylon_resp.txt:MSI(多光谱成像系统)响应数据。这些是16维的数据。 代码中有一个重要的脚本段落件名为one_vs_3_method.m,用于运行比较分析。
  • DNN MATLAB-MATLAB器学习
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    这段资料提供了一系列用于在MATLAB环境中操作深度神经网络(DNN)的代码。它包含各种实用工具和脚本,适合进行机器学习项目的开发与实验。 本段落件夹中的程序包括BPNN(反向传播神经网络)、DBN(深度信念网络)以及DNN(深层神经网络)三个深度学习模型的MATLAB代码。主函数为nnmain,其中包含一个switch结构接口用于选择具体使用的模型。 《传递函数》文件夹中主要包括了各种可选的传递函数子程序,如常用的sigmoid、tanh和ReLU等; 《模型搭建与训练程序》文件夹包含了构建不同神经网络架构以及进行预训练和BP(反向传播)训练过程中所需的各个子程序; 《数据处理程序》文件夹则主要包含用于数据归一化、预处理及结果可视化输出的各类子函数; 另外,《结果保存》文件夹专门用来存放模型在训练阶段得到的各种参数与性能指标,以便后续分析和调优使用。 而《data》文件夹的主要用途则是存储供网络进行训练和测试的数据集。
  • Matlab
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    本代码实现基于Matlab的相位相关算法进行图像配准,适用于计算两幅图像之间的相对平移变换。 这段文字介绍了一个基于相位相关算法的图像配准Matlab源码,并且代码包含详细的注释,适合大家学习使用。
  • 于二十中MATLAB数生成方
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    本论文探讨了在广州市第二十中学教育背景下,利用MATLAB软件进行高效随机数生成的方法,并附有实现相关算法的源代码。 随机数在数值计算、随机抽样等领域扮演着重要角色,在密码学及信息安全领域更是备受关注的研究方向。特别是在数字加密、密钥获取以及身份验证等方面,其作用尤为关键。随机数主要分为伪随机数和真随机数两类。 现阶段的伪随机数生成器产生的序列虽然能够避免明显的周期性,并通过特定数学变换满足统计规律的要求,但它们与真正的随机源相比,在可预测性方面存在显著差异。对于伪随机数而言,输入相同的情况下输出也是固定的。 在获取真正意义上的随机数时,目前的方法主要依赖于物理世界的真随机源,这通常需要借助专门的实验设备来实现。此外,有研究指出可以利用生物行为作为随机源生成真随机数,并认为这种方法产生的数据同样具备真正的随机性特征。 本段落将简要介绍现有的几种随机数获取方法,并提出一种新的思路。该新思路主要关注于确定何种环境条件下能够产生真正意义上的随机数,这与以往侧重寻找物理世界中的真实随机来源有所不同。通过这种视角的转变,可能会带来全新的实现方案——基于人类行为自主性和计算机网络结合的方式尝试生成高质量的随机数据,并给出一些具体的实施建议。
  • 矩阵
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    这段代码包含了多种高效的矩阵运算算法实现,适用于大规模数据处理和科学计算场景。 矩阵算法相关的C++实现代码涵盖行列式、加法、乘法、转置和求逆等功能。
  • 动态-操作系统
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    本资源提供多种动态分区分配算法的实现代码,包括首次适应、最佳适应和最差适应等方法,适用于深入理解操作系统内存管理机制的学习与研究。 实现对存储器动态分区分配算法的理解,并掌握首次适应、循环适应、最坏适应以及最佳适应四种内存分配方法的流程与策略。 1. 首次适应(First Fit):空闲分区链按照地址递增顺序排列,当进行内存分配时从链首开始查找。一旦找到一个足够大的空闲分区,则根据作业需求从中划出相应大小的空间,并将剩余部分继续连接到空闲分区链中。 2. 循环首次适应(Next Fit):与首次适应不同,在寻找可分配的空闲分区时,不是每次都从头开始搜索,而是以上次找到的位置为起点进行查找。这种策略可以减少对整个列表的反复扫描次数。 3. 最佳适应(Best Fit):该算法要求将所有未使用的内存区域按照从小到大的顺序排列形成链表。每当有新作业需要分配空间时,则从链首开始寻找最接近所需大小的空间来满足需求,使得每次都能获得与任务尺寸最为匹配的分区。 4. 最坏适应(Worst Fit):相反地,该算法是将所有空闲区域按照由大到小排列组织成列表。每当有内存分配请求时只需查看链表中的第一个元素即可决定是否能满足当前作业的需求。这种方法倾向于优先使用最大的未用空间来满足较大任务的需要,并且可能有助于减少碎片化现象的发生。
  • 于着色问题(附MATLAB
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    本论文探讨了几种经典的图像着色问题及其解决方案,并提供了解决这些问题的有效算法。同时,文中还包含了详细的MATLAB代码实现,以供读者参考和实践。 本段落档将深入探讨“着色论文及算法”,涵盖图像着色和图像处理相关的理论、方法以及MATLAB代码实现。图像着色是计算机图形学领域的重要课题之一,旨在为黑白或低色彩的图片增添丰富的颜色,使其更加生动逼真。这一技术广泛应用于视频编辑、电影制作、游戏开发以及其他视觉艺术创作中。 算法的核心原理在于:在时间和空间上接近且灰度值相近的像素应具有相似的颜色。这种假设有助于创建自然连贯的色彩过渡,避免突兀的变化,并提高图像的整体视觉效果。通常采用邻域分析和颜色传播策略来实现这一目标,即通过比较相邻像素之间的灰度值差异来推断它们应有的颜色信息。 文档中包含的关键文件包括: 1. `example_marked.bmp` 和 `example.bmp` 可能分别为未着色及已着色的示例图像,用于展示算法处理前后的对比效果。 2. `example_res.bmp` 是经过算法处理的结果图样,展示了该技术的应用实例。 3. 多个C++源代码文件如 `tensor3d.cpp`, `tensor2d.cpp`, `mg.cpp`, `getVolColor.cpp`, 和 `fmg.cpp` 包含了着色算法的核心逻辑。其中的两个三维和二维张量处理程序可能涉及色彩空间转换;多级迭代格式实现则用于优化计算过程;而获取或计算图像颜色的函数由另一文件提供。 4. 头文件如 `mg.h` 则包含了上述代码中使用的数据结构及功能声明。 5. 动态链接库(DLL)文件,例如 `getVolColor.dll`, 包含了一些预编译的功能模块,供其他程序调用执行特定任务。 这些组件共同构成了一套完整的图像着色系统。从输入的灰度图开始到输出最终着色后的图片,整个过程都由上述算法和代码实现支持。MATLAB脚本或界面可能被用于测试、验证或者演示该技术的效果,使得用户可以方便地调整参数并观察结果变化。 在实际应用中,图像着色算法需要考虑许多因素如色彩模型的选择(例如RGB, HSV等)、光照条件建模以及边缘检测和颜色一致性等问题。此外,为了提高计算效率,也可能采用诸如并行处理或快速傅里叶变换(FFT)的技术手段来优化性能。这些细节在代码中都有所体现,并通过阅读理解可以深入了解图像着色的实现流程和技术要点。