Advertisement

基于Matlab的KSP-FF-RSA算法在弹性光网络中的应用代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本段落介绍了一种名为KSP-FF-RSA的算法,并提供了其在Matlab环境下的实现代码。该算法专门应用于弹性光网络中,旨在优化资源分配与路径选择过程。通过结合最短路径、自由空间及随机搜索策略,有效提升了网络性能和灵活性。 弹性光网络中的KSP-FF-RSA算法的Matlab代码经过实测有效,考虑了K最短路径、首次命中以及调制格式选择等因素,并能输出网络阻塞率。此外,该代码还提供了多个候选网络拓扑进行测试,并且备注非常详细。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MatlabKSP-FF-RSA
    优质
    本段落介绍了一种名为KSP-FF-RSA的算法,并提供了其在Matlab环境下的实现代码。该算法专门应用于弹性光网络中,旨在优化资源分配与路径选择过程。通过结合最短路径、自由空间及随机搜索策略,有效提升了网络性能和灵活性。 弹性光网络中的KSP-FF-RSA算法的Matlab代码经过实测有效,考虑了K最短路径、首次命中以及调制格式选择等因素,并能输出网络阻塞率。此外,该代码还提供了多个候选网络拓扑进行测试,并且备注非常详细。
  • 节点安全频谱分配
    优质
    本研究提出了一种新的频谱分配算法,旨在提升弹性光网络的安全性和灵活性,特别关注节点层面的安全防护机制。 针对弹性光网络中的业务选路与频谱分配问题进行了研究,并考虑了物理节点对业务安全性的影响。建立了以满足最低安全级别要求为约束条件、以最小化网络中最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型。为了有效求解该模型,设计了一种全局优化算法。将疏导后的业务按照特定排序策略进行排列,为每个业务选择K条符合其最低安全级别的路径。采用改进遗传算法来确定最优路由和频谱分配方案,以确保网络中最大占用频谱号最小化。通过在不同拓扑结构的网络环境中进行了仿真测试,证明了该算法的有效性与高效性能。
  • -概述
    优质
    弹性光网络是一种先进的通信技术,通过灵活配置波长资源,实现高效的数据传输和网络管理,支持多样化业务需求。 弹性光网络是一种灵活且高效的通信技术,能够根据需求动态调整带宽资源,适用于多种应用场景,如数据中心互联、云计算服务以及大容量数据传输等。这种网络架构通过采用先进的波长复用技术和智能控制平面来实现资源的高效利用和快速响应能力。
  • BP神经参数MATLAB-Artificial_Neural_Network_BP_FC_MATLAB: BPANN...
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的人工神经网络(ANN)中BP算法的完整代码,旨在优化全连接层神经网络的参数设置。适用于深度学习初学者研究与实践。 在MATLAB代码文件Aritficial_Neural_Network_BP_FC_MATLABANN中的“my_ANN.m”节点的输入参数包括每层(包括输入层和输出层)的神经元数量;网络层数M(包含输入层和输出层);输入数据X(列向量形式);目标输出T(列向量形式)以及学习率alpha。 同样,在“my_ANN_momentum.m”节点中,除了上述参数外还增加了一个动量参数eta。
  • MATLABL1QC_LOGBARrier压缩感知
    优质
    本简介介绍了一种名为L1QC_LOGBARrier的算法,并提供了其在MATLAB环境下的实现代码。该算法应用于压缩感知领域,有效提升了信号恢复的效率和精度。 压缩感知代码使用了matlab的l1qc_logbarrier方法。
  • Matlab遗传神经-遗传神经示例.rar
    优质
    本资源提供基于MATLAB的遗传算法优化神经网络的实例代码。通过该示例,用户可学习如何结合遗传算法调整神经网络参数以改善模型性能。 论坛里有许多人询问关于使用遗传算法优化神经网络的问题,但都没有得到满意的答案。这里分享的是某篇硕士论文中的源代码,希望能给大家提供一些参考!希望对大家有所帮助!我已经验证过该代码的遗传算法部分没有问题,但在用BP训练时遇到了错误,请各位帮忙解释一下!特别感谢“书童”提供的帮助和支持!
  • GRNN神经及其MATLAB
    优质
    本文章介绍了GRNN(General Regression Neural Network)神经网络的基本原理,并详细探讨了其算法在MATLAB软件环境下的实现与应用。 基于MATLAB的GRNN分类器实现的代码可以帮助用户在模式识别、数据挖掘等领域进行高效的分类任务。通过使用径向基函数神经网络(GRNN),该方法能够提供快速且准确的结果,适用于处理各种复杂的数据集。此代码为希望深入研究机器学习和智能计算的学生及研究人员提供了宝贵的资源。
  • PythonGN社团发现
    优质
    本研究探讨了利用Python编程语言实现GN算法在识别网络结构中社团模式的有效性与精确度,为复杂网络分析提供新视角。 利用Python编写的GN算法可以发现网络中的社团结构,该算法采用模块化系数作为评价标准,具体内容可参考相关博客文章。
  • BP神经Matlab
    优质
    本项目提供了一套基于BP(Backpropagation)神经网络算法的MATLAB实现代码。通过优化训练参数和结构设计,该程序能够有效解决分类与预测问题,并具备良好的泛化能力。 BP神经网络的算法matlab代码,包括实验报告和源代码,可以直接运行。
  • RSA盲签名程序
    优质
    本项目探讨了基于RSA算法的盲签名技术的应用与实现。通过编写具体代码,深入研究其在确保用户隐私的同时提供安全认证服务的作用机制和应用场景。 密码学--基于RSA的盲签名程序代码已编译成功。