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水资源调度优化模型的构建水是生命之源，对于人类社会的生存与发展至关重要。
随着人口增长、经济发展以及气候变化等因素的影响，水资源的供需矛盾日益突出。
为了实现水资源的合理分配和高效利用，构建水资源调度优化模型成为解决这一问题的关键手段。
水资源调度优化模型旨在根据不同地区、不同部门的用水需求，结合水资源的供给情况和相关约束条件，制定最优的水资源分配方案。
其目标是在满足各类用水需求的前提下，最大限度地提高水资源的利用效率和效益，同时保障水资源的可持续利用。
构建水资源调度优化模型需要综合考虑多个方面的因素。
首先是水资源的供给情况，包括地表水、地下水、雨水等各种水源的水量和水质。
这需要对水文地质条件进行详细的勘察和分析，掌握水资源的时空分布规律。
其次是用水需求，包括农业灌溉、工业生产、居民生活、生态环境等各个方面。
不同部门的用水特点和需求差异较大，需要进行准确的预测和评估。
此外，还需要考虑水资源的传输和存储设施，如渠道、水库、泵站等，以及相关的运行管理成本和约束条件。
在模型的构建过程中，数学方法是核心工具。
常用的数学方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等。
以线性规划为例，其基本思想是在一定的约束条件下，寻求目标函数的最大值或最小值。
在水资源调度优化中，可以将水资源的分配量作为决策变量，用水需求和供给作为约束条件，水资源利用效益作为目标函数，建立线性规划模型。
通过求解该模型，可以得到最优的水资源分配方案。
然而，实际的水资源系统往往具有复杂性和不确定性。
例如，气候变化可能导致降水和径流的变化，从而影响水资源的供给；经济社会的发展可能导致用水需求的增加或变化；水资源管理政策的调整也会对调度方案产生影响。
为了应对这些不确定性因素，需要在模型中引入概率分析、风险评估和情景分析等方法。
概率分析可以用于评估不确定性因素发生的概率和影响程度；风险评估可以帮助确定可能的风险和损失，并制定相应的应对措施；情景分析则可以通过设定不同的未来发展情景，探讨不同情景下的水资源调度策略。
任务调度大模型的应用任务调度是指根据一定的策略和算法，将系统中的任务分配给不同的处理单元执行的过程。
在大型模型中，任务调度扮演着关键的角色，它能够有效地提高系统的资源利用率和性能，保证任务按时完成，并提高系统的可靠性和可扩展性。
大型模型通常包含大量的任务，这些任务可能是并发的、异步的，而且需要在不同的处理单元上执行。
任务调度的目标是通过合理地分配任务，使得每个处理单元的负载均衡，并且能够有效地利用系统的资源。
任务调度需要考虑多个因素，包括任务的优先级、处理单元的负载情况、任务的依赖关系等。
任务调度的算法有很多种，常用的包括最短作业优先（SJF）、先来先服务（FCFS）、最高优先级优先（HPF）、时间片轮转（RR）等。
这些算法根据不同的策略和需求来选择合适的任务执行顺序，以达到最优的调度效果。
在大型模型中，通常会结合多种算法来进行任务调度，以满足不同任务的需求。
除了算法之外，任务调度还需要考虑任务的依赖关系。
在大型模型中，任务之间可能存在着依赖关系，即某些任务需要在其他任务完成后才能执行。
任务调度需要考虑这些依赖关系，并保证任务按照正确的顺序执行，以避免出现错误或数据不一致的情况。
在大型模型中，任务调度还需要考虑系统的可靠性和可扩展性。
可靠性是指系统能够在出现故障或错误的情况下，保证任务的正确执行。
可扩展性是指系统能够根据任务的增加或减少，动态地调整任务的分配和调度策略，以适应系统的变化。
为了提高任务调度的效率和性能，大型模型通常会使用分布式任务调度系统。
这种系统可以将任务分配给多个处理单元，并通过网络进行通信和协调，以实现任务的并行执行和负载均衡。
分布式任务调度系统可以根据任务的需求和系统的资源情况，动态地进行任务调度，以实现系统的最优性能。
任务调度在大型模型中起着至关重要的作用。
它能够合理地分配任务，提高系统的资源利用率和性能，保证任务按时完成，并提高系统的可靠性和可扩展性。
通过合理选择调度算法和考虑任务的依赖关系，以及使用分布式任务调度系统，可以进一步提高任务调度的效率和性能。
电力系统调度的优化模型及算法研究随着电力行业的快速发展和用电需求的增加，电力系统的调度变得越来越复杂和困难。
为了保证电力系统的运行安全和经济性，研究者们致力于开发和优化电力系统调度的模型和算法。
本文将探讨电力系统调度的优化模型及相关算法的研究进展，并介绍一些经典的优化模型和算法。
1. 电力系统调度的目标电力系统调度的主要目标是保证电力系统的运行安全和经济性。
安全性是指在各种异常情况下保证电力系统的稳定运行，如电力设备的故障或突发负荷变化等。
而经济性则是指在满足电力供需的前提下，尽量减少电力系统的成本，包括燃料成本、电力损耗和环境污染等。
2. 电力系统调度的优化模型为了实现电力系统调度的优化，研究者们提出了多种优化模型。
常见的电力系统调度优化模型包括经济调度和可靠性调度。
经济调度模型的目标是在满足电力需求的条件下，以最低的成本来安排电力系统的发电机组运行状态和出力。
该模型考虑了电力机组的运行成本、供需平衡和发电机组的运行限制等因素。
经济调度模型通常采用线性规划、整数规划和混合整数规划等方法进行求解。
可靠性调度模型的目标是在保证电力系统的稳定运行和供电可靠性的前提下，合理安排电力机组的运行状态和出力。
该模型考虑了电力设备的故障、停运和负荷变化等因素，以确保电力系统具有足够的备用容量和备用能力。
可靠性调度模型通常采用概率技术和可靠性评估方法进行求解。
以上两种模型都有各自的优缺点，根据实际情况选择合适的模型进行调度决策。
3. 电力系统调度的优化算法为了解决电力系统调度的优化问题，研究者们提出了多种优化算法，如基于遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法的求解方法。
遗传算法是模拟自然进化过程的一种优化算法，通过模拟生物遗传学中的基因交叉和变异等操作来寻找问题的最优解。
在电力系统调度中，遗传算法能够有效地搜索调度问题的解空间，并找到全局最优解。
通过不断迭代和优化，遗传算法能够逐步改进调度方案，并提高电力系统的经济性和可靠性。
并行机调度问题数学模型并行机调度问题是指如何分配和安排一台并行计算机的任务和资源，以最大化计算机的利用率和性能。
在这个问题中，需要考虑的因素有任务数量、任务之间的依赖性、CPU速度、CPU核心数量、内存大小等等。
由于并行计算机结构较为复杂，使得这个问题的规模也相对较大，需要采用数学模型来解决。
1. 目标函数在并行机调度问题中，我们希望最小化任务完成时间或系统的空闲时间，以达到最优的利用率和性能。
因此，我们可以将问题转化为一个最小化目标函数的问题：minimize f(x)其中，x为任务分配和安排方案，f(x)为要最小化的目标函数，可以表示为任务完成时间或系统的空闲时间。
2. 变量定义定义以下变量：C_i：第i个任务的完成时间，也就是从该任务开始到完成该任务的时间。
S_i：第i个任务的开始时间，也就是在并行计算机上开始执行该任务的时间。
P_i：第i个任务的处理器数量，也就是需要多少个CPU核心来执行该任务。
D_(i,j)：任务i和任务j之间的依赖关系，也就是任务i必须在任务j之前执行。
T：任务的总数。
3. 约束条件在模型中，我们需要考虑任务之间的依赖关系和CPU资源分配的限制。
因此，我们可以列出以下约束条件：①任务完成时间C_i的计算任务完成时间C_i可以通过如下公式计算：C_i = S_i + P_i其中，S_i表示第i个任务的开始时间，P_i表示第i个任务需要的处理器数量。
②任务开始时间S_i的计算任务开始时间S_i可以通过如下公式计算：S_i = max{C_j | D_(j,i) = 1}其中，C_j表示任务j的完成时间，D_(j,i)表示任务j和任务i之间的依赖关系。
③ CPU资源限制CPU资源限制可以表示为：∑_{i=1}^T P_i ≤ K其中，K是CPU的核心数量。
④任务依赖关系任务依赖关系可以表示为：S_j + P_j ≤ S_i (D_(i,j) = 1)其中，S_i和S_j表示任务i和任务j的开始时间，P_j表示任务j需要的处理器数量。
调度问题中的模型求解方法研究一、调度问题概述在生产和制造过程中，调度问题指的是对系统中资源进行优化配置的问题，以满足生产效率和成本控制的要求。
调度问题可以分为许多不同的类型，例如：单机调度问题、车间调度问题、流水线调度问题等等。
二、调度问题中的模型求解方法1. 图论与网络流模型调度问题中的图论模型主要利用流程图表示整个流程，网络流算法负责优化流程。
其主要思路是将资源、生产机器、需求等元素表示为节点，通过带权重的边连接起来，建立一个图，然后通过最大流、最小割等算法优化调度问题。
近年来，在图论算法中应用较多的有弧松弛算法（Arc Relaxation Algorithm）、缩放式求解算法（Scaling Algorithm）等。
2. 模拟退火算法模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）是一种全局优化算法。
其基本思想是从一个初始解出发，通过模拟物质退火的过程，不断地从解空间中跳出来，以概率接收劣解以防止算法卡在局部最优解中。
3. 遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟进化过程的搜索算法。
其基本思想是通过将可行解作为个体，通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断地生成新的个体，最终获取全局最优解。
4. 粒子群算法粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化方法，基于每个解作为“粒子”位置的“迁徙”过程，通过群体中的个体互相通信、分享信息来搜索最优解。
5. 线性规划模型线性规划模型是调度问题中应用较为广泛的一种优化方法，主要利用线性规划模型描述问题并进行求解。
在线性规划模型中，将调度问题表示为一组线性等式和不等式，最终通过线性规划求解器求得最优解。
三、模型求解方法选择与评价在调度问题中，不同模型求解方法的选择和评价主要考虑以下几点：1. 模型的可行性求解方法的可行性是判断一种方法是否能够解决特定问题的前提，需要根据算法处理问题的概念和流程来确定方法的可行性。
港口物流调度优化模型港口物流调度优化模型是指通过数学建模和优化算法，对港口物流调度过程中的资源分配、任务调度、路线规划等进行优化，以提高物流效率和降低成本。
下面将从问题描述、数学建模和优化算法三个方面展开，详细介绍港口物流调度优化模型。
问题描述：港口物流调度过程中存在着资源有限、任务繁多、调度复杂等问题。
港口内有若干装卸区、堆场、码头等不同资源，需要合理分配和调度，以满足货物的装卸、仓储和运输需求。
同时，港口物流调度还需要考虑船舶的到港时间、装卸时间、货物的优先级、空闲资源的利用率等约束条件。
数学建模：1.港口资源建模：将港口的装卸区、堆场、码头等资源抽象成容量、服务能力等属性的数学模型。
例如，装卸区的容量可以表示为变量x，堆场的容量可以表示为变量y，码头的服务能力可以表示为变量z。
2.任务建模：将需要完成的装卸、仓储和运输任务抽象成数学模型。
例如，货物的数量可以表示为变量a，装卸所需的时间可以表示为变量b，运输所需的时间可以表示为变量c。
3.约束条件建模：根据实际情况，建立港口资源和任务之间的约束关系。
例如，装卸区的容量不能超过一定的阈值，堆场的容量不能超过一定的阈值，码头的服务能力不能超过一定的阈值。
4.目标函数建模：根据优化目标，建立港口物流调度优化问题的目标函数。
例如，最小化货物的装卸时间和运输时间，最大化空闲资源的利用率。
优化算法：1.贪心算法：贪心算法是一种简单且高效的算法，可以用来解决港口物流调度中的资源分配和任务调度问题。
该算法通过每次选择当前最优的分配或调度策略，逐步构建最终的解。
例如，可以先按照货物的优先级进行装卸区的分配，再按照装卸时间进行堆场的调度，最后根据运输时间进行码头的分配。
2.遗传算法：遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，可以用来解决大规模和复杂的港口物流调度问题。
该算法通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，得到最优解。
例如，可以将港口资源和任务分别表示为染色体的基因，通过交叉和变异操作生成新的染色体，并通过适应度函数评估染色体的优劣。
航班运输调度优化模型的求解与评估研究摘要：航班运输调度是航空公司运营中的一项重要任务，它直接关系到航班的效率、安全性以及成本控制。
为了提高航班调度的效率，研究者们提出了各种优化模型和算法。
本文将介绍航班运输调度优化模型的求解与评估研究，并探讨它们在实际应用中的效果和局限性。
一、引言航班运输调度是指根据乘客的需求和航空公司的资源情况，合理安排航班的起飞和降落时间，以及机场的跑道资源分配等。
航班调度的目标是提高航班的准点率、降低延误时间，并使得航空公司的运营成本最小化。
为了优化航班调度，研究者们提出了各种数学模型和算法。
二、航班调度优化模型的求解方法1. 整数规划模型整数规划模型是研究航班调度问题较为常用的方法之一。
它将航班调度问题转化为一个整数规划问题，并通过求解该问题的最优解得到最佳的航班调度方案。
整数规划模型的优点是可以确保得到最优解，但在大规模的航班调度问题中，求解时间可能会很长。
2. 启发式算法启发式算法是一种通过不断迭代近似求解最优解的方法。
常用的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
这些算法通过引入随机性和变异性来避免陷入局部最优解，提高了求解效率，但无法保证得到全局最优解。
3. 模拟仿真方法模拟仿真方法是通过建立航班调度模型，并通过大量的仿真实验来验证和评估不同调度策略的效果。
这种方法可以考虑到不同因素的相互影响，如飞机的燃油消耗、航班时刻表的紧张程度等。
但由于仿真实验的时间和成本较高，模拟仿真方法在实际应用中受到限制。
三、航班调度优化模型的评估方法1. 准确率评估准确率评估是对航班调度优化模型解决结果的客观评价。
通过与实际数据对比，计算模型解决方案的准确率，即解决方案与实际情况的一致性。
准确率评估可以帮助研究者们了解模型的实用性和可行性。
2. 效率评估效率评估是对航班调度优化模型求解过程的评价。
通过比较不同模型的求解时间和迭代次数等指标，研究者们可以评估模型的求解效率。
第19卷第1期2009年1月 中国安全科学学报China Safety Science JournalVol.19No.1Jan.2009大规模突发事件应急物资调度的过程模型3唐伟勤1,2 副教授 张 敏1 张 隐1(1华中科技大学管理学院,武汉4300742中南财经政法大学安全科学与管理学院,武汉430073)学科分类与代码:620.2030 中图分类号:X928.03;F273.2 文献标识码:A基金项目:国家自然科学基金重点项目(70332001);国家教育部人文社科重大招标项目(05JJ D840145)。
【摘 要】 指出现有关于应急物资调度文献的不足,给出大规模突发事件的定义;结合我国近年来几起大规模突发事件总结出该事件的特征;分析大规模突发事件应急物资调度的特征,从应急物资的调度准备、调度实施、调度评估3个阶段进行设计并解释了大规模突发事件应急物资调度的全过程模型。
该模型为大规模突发事件应急物资调度决策提供理论依据和方法指导,对当今的公共安全和社会稳定具有重要价值和现实意义。
【关键词】 大规模突发事件; 应急物资调度特征; 应急物资调度过程模型; 调度准备;调度实施; 调度评估Pr ocess Model for Materials D is patching in Large2scale EmergenciesTANG W e i2q i n1,2,A ssoc.Prof. ZHANG M i n1 ZHANG Y i n1(1School of Manage ment,Huazhong University of Science&Technol ogy,W uhan430074,China2School of Safety Science&Manage ment,Zhongnan University of Econom ics&La w,W uhan430073,China)Abstract: The insufficiency of literature about e mergency materials dis patching is pointed out and the definiti on of large2scale e mergency is p resented.Based on the characteristics of the past large2scale e mer2 gencies occurring in China,the characteristics of materials dis patching in large2scale e mergencies are ana2 lyzed.The p r ocess model f or material dis patching is designed and exp lained fr om the p reparati on,i m p le2 mentati on and app raisal of e mergency material dis patching.This model p r ovides theoretical basis and di2 recti ons f or the decisi on2making of materials dis patching in large2scale e mergency and has extre mely i m por2 tant p ractical significance t o public safety and s ocial stability.Key words: large2scale e mergency; characteristics of e mergency materials dis patching;p r ocess model f or e mergency materials dis patching; dis patching p reparati on;dis patching i m p le mentati on; dis patching app raisal0 引 言大规模突发事件越来越频繁的袭击人们生存的世界,2008年我国遭受了雪灾、手足口病、地震3起大规模突发事件的袭击,给人民的生命、财产和身心健康造成了巨大的伤害,应急管理因此成为继“S ARS”以后我国政府、学术界又一次高度关注的焦点。
医院床位优化调度方法与模型研究随着人口增长和医疗需求的不断增加，医院床位的充足性和合理调度成为热议的话题。
在医院管理中，床位优化调度方法和模型的研究对于提高医院资源利用率、改善患者就医体验具有重要意义。
本文将探讨医院床位优化调度的研究方法和模型，并讨论其应用前景和挑战。
第一部分：医院床位优化调度方法床位优化调度是指根据医院的实际情况和患者的需求，通过合理安排床位使用，以提高床位利用率和患者满意度。
以下是几种常见的床位优化调度方法：1. 长短期床位需求预测：通过分析历史数据和趋势，预测不同时间段的床位需求，以便提前做好准备和调配。
2. 床位分配算法：根据患者的病情和就诊需求，将床位分配给最需要的患者，例如重症患者优先、急诊患者优先等。
3. 床位转移策略：当某科室床位紧张时，可以考虑将稳定病情的患者转移到其他科室，以腾出床位给更需要的患者。
4. 床位协调机制：不同科室之间的床位协调往往能更好地满足患者的需求，通过合理协调不同科室之间的床位使用，提高医院整体床位利用效率。
第二部分：医院床位优化调度模型在床位优化调度的研究中，建立合适的数学模型对于分析和优化调度问题非常重要。
以下是几种常见的床位优化调度模型：1. 静态优化模型：通过数学规划方法，根据床位使用规则和限制条件，确定各个时间段的床位分配方案，以最大程度满足患者需求和医院资源限制。
2. 动态优化模型：考虑到患者需求和医院资源的动态变化，在不同时间段动态调整床位分配，以提高床位利用效率和患者满意度。
3. 混合整数规划模型：结合床位分配、床位转移、患者排队等因素，通过建立混合整数规划模型，以最小化患者等待时间、最大程度利用床位资源。
4. 仿真模型：通过建立患者流动的仿真模型，模拟不同床位调度策略的效果，评估不同策略对床位利用和患者满意度的影响。
第三部分：应用前景和挑战床位优化调度方法和模型的研究在改善医院床位利用和提高患者就诊体验方面有着广阔的应用前景。
公车调度问题的数学模型班级：信息1102学生：汤韩瑜学号：07111082研究概述•1研究背景•2研究意义•3论文结构•4研究内容•公交车调度问题的背景是某大城市公交部门提出的一个实际科研课题。
该课题要求对一条确定的公交路线,解决三个方面的问题:•第一, 根据历史积累和必要的补充调查数据,提出沿路各站来站与离站的乘客分布规律;•第二, 研制一个模拟该线路公交运行过程的数学模型;•第三, 在前两条的基础上为该线路提出一个配备车辆和司( 机) 售( 票员) 人员数目的方案,以及一个在通常情况下车辆的运行时间表。
•从历史积累和必要的补充调查数据中,提出公交车沿路各站来站与离站的乘客分布规律将实际问题转化为数学模型进行具体化的解答有数学模型解答出的答案制定司售人员的工作安排的正常情况下的车辆时间安排3论文结构•第一部分：论文题目•第二部分：摘要•第三部分：关键词•第三部分：正文•第四部分：结论•第五部分：致谢•第六部分：参考文献4研究内容•首先，选择了该市一条比较典型的公交线路, 沿线上行方向共14 站, 下行方向共13站,根据多年来沿线各站乘客来、离站的人数调查数据,给出了该线一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量按时间的分布。
•其次，根据上述数据,在尽可能适当考虑公交社会效益和公交公司利益的目标下,为该线路设计一个便于操作的全天( 工作日) 的公交车调度方案,即两个起点站的发车时刻表,并指出实现这个方案至少需要配备多少辆车; 给出这种方案照顾乘客和公交公司双方的利益程度的数量指标,从而将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,并指出求解模型的方法。
研究方法•建立数学模型•具体步骤：•1.建立数学模型•（1）运行模型及其求解•（2）配车模型及其求解•2.得出结论主要结论•根据所给数据中始发站的上车人数, 确定早、晚高峰时段为:早高峰6 ∶40 ～9 ∶40 ;晚高峰15 ∶50 ～18 ∶50 。
基于LTE的系统级仿真平台设计 许猛 北京邮电大学信息与通信工程学院WCSN实验室，北京（100876） Email: xumengbupt@gmail.com 摘 要：在无线通信系统实际部署之前，要对它进行充分的研究与评估，系统级仿真是全面
考察系统整体性能的最常用手段。本文主要讨论了系统级仿真的基本方法，介绍了系统级仿真的分类：静态仿真和动态仿真，并对系统级仿真的原理进行了详尽的阐述，给出了系统级仿真与链路级仿真的接口的设计。以LTE系统为例，介绍了系统级仿真的基本流程，给出了系统级仿真的各个模块的基本模型，如小区模型、天线模型、路径损耗模型、调度模型、链路自适应模型等，详细阐述了系统级仿真的整个过程。 关键词：LTE；系统级仿真；调度 中图分类号：TN92
1．引言 近年来，移动通信的发展十分迅速，人们的需求从以简单的语音通话，慢慢向着多媒体方向转变，如数据、图像、传真等。随着用户需求的转变，新的通信系统层出不穷。从第一代的模拟通信系统，发展到第二代的窄带数字移动通信系统，如GSM，CDMA等，再到第三代的宽带移动通信系统（3G），如TD-SCDMA、WCDMA及CDMA2000，以及下一代移动通信系统LTE，每一阶段都极大改善了用户的服务质量，提供了更加丰富的业务。[1]
通信系统部署之前，需要对其进行充分的评估，掌握系统的整体性能，才能更好的部署，提供更好的通信服务。系统级仿真提供了评估系统性能的一个很好的平台。利用系统级仿真平台模拟系统的工作过程，可以得到系统的网络容量、覆盖分析等指标，从而合理的估计网络的规模及投资的规模，控制建设成本。[2]
LTE(Long Term Evolution,长期演进)项目是3G的演进，始于2004年3GPP的多伦多会议。LTE并非人们普遍误解的4G技术，而是3G与4G技术之间的一个过渡，是3.9G的全球标准,它改进并增强了3G的空中接入技术，采用OFDM和MIMO作为其无线网络演进的唯一标准。在20MHz频谱带宽下能够提供下行326Mbit/s与上行86Mbit/s的峰值速率。改善了小区边缘用户的性能，提高小区容量和降低系统延迟。本文主要以LTE系统为背景，介绍了系统级仿真的原理与方法。[5]
2 .系统级仿真原理及仿真框架 系统级仿真是对用户和系统行为的拟合，是从整个系统（包含多个小区和用户）的角度分析系统的覆盖、容量和系统的性能，对于系统的参数设置给予定量的分析，为无线网络的规划优化提供依据。[2]
系统级仿真方法有两种，分别为静态仿真（Static Simulations）和动态仿真（Dynamic Simulations）。静态仿真通过需要对快照（Snapshot）的分析来了解网络性能，他需要一定数量的网络快照。动态仿真就是让真实环境中用户和系统采取的主要行为方式在系统级仿真中都得到具体的模仿性体现。比如用户的起呼，掉话，行进，转弯，切换等，在这些动态行为的基础上，用统计的方法计算所要求的参数和结果。[2]
系统级仿真结果要依赖与链路级仿真的结果。链路层接口将系统级结果映射到物理层参数上去，有两种常用的方法：一种是链路级和系统级联合仿真，对系统信息进行实时的处理，
http://www.paper.edu.cn 中国科技论文在线 提供实时的误码块（BLER）。这样仿真需要花费的时间很长，复杂度太高；另一种是查表法，链路级和系统级分开仿真，通过统计特性得到链路级和系统级的接口（BLER），以此作为系统级的映射接口，这样可以大大的降低系统的复杂度，是比较常用的仿真方法。[3]
2.1 系统级仿真框架 LTE系统仿真框架如图1所示，主要包括小区模型及用户模型的建立，信干扰比（SINR）的计算，链路自适应，资源分配，信道反馈等。通过一定数量的仿真帧数，得到统计意义上的仿真结果。
图1 LTE系统级仿真框架 2.2 小区模型 小区采用六边形蜂窝式结构，分为19个三扇区基站，57个小区。 2.3 天线模型 基站天线采用三个扇区化天线，每扇区的天线方向图在图3中给出。宏小区的BS天线高度和天线增益如表1所示。
http://www.paper.edu.cn 中国科技论文在线 ()23min12, where 180180mdBAAθ
θθ
θ
⎡⎤⎛⎞
⎢⎥=−−≤≤
⎜⎟
⎢⎥⎝⎠
⎣⎦
（公式1）
其中，dB3θ是3dB的波束宽度，这里取65度，m
A=20dB是最大损耗。
-25-20-15-10-50
-180-150-120-90-60-300306090120150180Horizontal Angle - Degrees
Gain - dB
图2 扇区天线方向图 表1 宏小区的BS天线高度和天线增益 城区 郊区 900 MHz 2000 MHz 900 MHz BS天线增益 (dBi) (包括线路损耗) 15 15 12
天线高度 (m) 45 30 30
2.4 路径损耗模型 根据3GPP36.942协议，宏小区传播环境分为城区环境和郊区环境。城区环境的传播损耗公式为： 310101040*(14*10*)*log()18*log()21*log()80LDhbRDhbfdB−=−−++
（公式
2） 其中，L表示路径损耗，单位为分贝（dB） Dhb表示基站天线离屋顶的高度，单位为米（m） R表示基站与用户之间的距离，单位为千米（km） f表示载波频率，单位为兆赫兹（MHz） 郊区环境的传播损耗公式为：
http://www.paper.edu.cn 中国科技论文在线 1010101021010
69.5526.16*log()13.82*log()[44.96.55*log()]*log()...4.78*(log())18.33*log()40.94LfHbHbRff=+−+−−+−（公式3） 其中，L表示路径损耗，单位为分贝（dB） Hb表示基站天线离地面的高度，单位为米（m） R表示基站与用户之间的距离，单位为千米（km） f表示载波频率，单位为兆赫兹（MHz） 本文仿真中选用城区传播环境，载波频率选择为2000MHz，天线高度是高于平均屋顶水平15米。传播损耗模型公式如下所示：
10128.137.6*log()LR=+（公式4）
其中R表示基站到用户的距离，单位为千米（Km）。[4]
2.5 调度模型 资源调度可以提高频谱效率和系统吞吐量，LTE采用动态资源调度的方式，保证边缘用户的数据速率，提高系统容量。常用的调度算法有：轮询调度算法（RR，Round Robin），最大载干比调度算法（Max C/I）和比例公平调度算法（PF，Proportional Fair）。 轮询调度的优先级计算函数为：1,2,...argmax{()}jjKkTt==。它可以保证均等的为所有用户
提供资源，保证用户占有资源的公平性； 最大载干比调度的优先级计算函数为：1,2,...argmax{()()}jjKCktI==。它可以保证信道条件
好的用户占有资源，提高系统的吞吐量； 比例公平调度算法的优先级计算函数为：1,2,...()argmax{()}()jjKjrtkRt==，其中，
()1(1)(1)*()jjjccrtRtRtTT+=−+。它可获得用户间的公平性与系统吞吐量的折中。
[6]
3．仿真参数及仿真结果 仿真的一些模型及条件已经在前面介绍了一些，具体的仿真参数设置如表2所示： 表2 系统仿真条件及参数 参数 设定值
小区拓扑 正六边形，三扇区天线，57个扇区 载频 2000MHz 系统带宽 5MHz 站址间距 1732m
大尺度传播损耗 10128.137.6*log()LR=+
天线模型 ()2
3min12, where 180180mdBAAθ
θθ
θ
⎡⎤⎛⎞
⎢⎥=−−≤≤
⎜⎟
⎢⎥⎝⎠
⎣⎦
http://www.paper.edu.cn 中国科技论文在线 Am = 20 dB 阴影衰落的标准方差 10dB 信道估计 理想 用户在小区的分布 随机分布 每个小区的用户数 4个 调度算法 轮询/最大载干比/比例公平 子信道大小 12个子载波
不同调度算法下，用户吞吐量曲线如图3所示：
012345600.10.20.30.40.50.60.70.80.91
UE Throughput in MbpsCDF of UE Throughput RRPFmaxC2I
图3用户吞吐量PDF曲线 4．总结及展望 本文系统的阐述了系统级仿真的原理及实现的基本框架，给出了小区模型、天线模型、路径损耗模型和调度模型等系统级仿真采用的模型。对于不同的调度算法，本文给出了其优先级公式，并仿真了不同调度算法下的用户吞吐量曲线。在未来，可以在现在的基本框架的基础上，进一步的完善系统级仿真，如增加链路自适应，采用不同的接收机模型，采用其他的调度算法等，更好的研究系统的整体性能。可以研究各个模型下，不同的算法的性能，评估更加适合系统的优秀算法。
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