交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Techn...交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。展开更多
以整体优化抬落道量最小为目标进行纵断面重构时,由于纵断面整体优化中各线元数学模型不同,拟合后的线元连接处会存在错位现象,不满足相邻线元首尾相接的平顺性条件。因此,本文提出了利用引入相切条件的方向加速(Powell with Tangent Co...以整体优化抬落道量最小为目标进行纵断面重构时,由于纵断面整体优化中各线元数学模型不同,拟合后的线元连接处会存在错位现象,不满足相邻线元首尾相接的平顺性条件。因此,本文提出了利用引入相切条件的方向加速(Powell with Tangent Condition,PTC)法来重构纵断面线形。首先利用方向加速(Powell)法进行各线元拟合优化,然后对竖曲线圆心坐标进行调整,通过调整后的圆心坐标重新计算纵断面竖曲线半径及直圆点和圆直点坐标,使竖曲线与左右两侧相邻直线坡段相切。对比利用PTC法与传统的曲率分段结合最小二乘法重构线形的抬落道量,结果表明,PTC法对线路重构的扰动更小,优化效果更好,在减小抬落道方面有显著优势。通过动力学仿真对比Powell法和PTC法优化线形后的车体动力学指标,结果表明,PTC法重构纵断面所得的线元连接处平顺性显著提高,各车体动力学性能指标明显减小,车辆运行的安全性和舒适性得到明显改善。展开更多
文摘交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。
文摘以整体优化抬落道量最小为目标进行纵断面重构时,由于纵断面整体优化中各线元数学模型不同,拟合后的线元连接处会存在错位现象,不满足相邻线元首尾相接的平顺性条件。因此,本文提出了利用引入相切条件的方向加速(Powell with Tangent Condition,PTC)法来重构纵断面线形。首先利用方向加速(Powell)法进行各线元拟合优化,然后对竖曲线圆心坐标进行调整,通过调整后的圆心坐标重新计算纵断面竖曲线半径及直圆点和圆直点坐标,使竖曲线与左右两侧相邻直线坡段相切。对比利用PTC法与传统的曲率分段结合最小二乘法重构线形的抬落道量,结果表明,PTC法对线路重构的扰动更小,优化效果更好,在减小抬落道方面有显著优势。通过动力学仿真对比Powell法和PTC法优化线形后的车体动力学指标,结果表明,PTC法重构纵断面所得的线元连接处平顺性显著提高,各车体动力学性能指标明显减小,车辆运行的安全性和舒适性得到明显改善。
文摘为实现集成楼宇的电-热综合能源系统(integrated electric-heat system,IEHS)灵活运行,该文提出一种计及楼宇高度的IEHS分布式能量管理策略。首先,基于建筑的热惯性和垂直供热结构,构建考虑楼宇高度的建筑热动态模型,并通过综合考虑电力与热力系统约束将其集成至IEHS运行模型;然后,利用围护结构的蓄热特性和热源的互补特性,以总能源消耗成本最低为目标,提出计及楼宇高度的IEHS能量管理策略;最后,为提升系统求解效率并保障不同主体间调度信息的隐私性,提出三阶段加速交替方向乘子法(three-stage accelerated alternating direction method of multipliers,TSA-ADMM),将原优化问题分解为配电网与供热网的子问题进行分布式求解。结果显示,所提策略反映了建筑供热过程中的垂直失调现象,并在保障用户舒适温度需求及不同主体信息隐私性的基础上,实现集成楼宇集群的IEHS全局最优能量管理。
