基于能效优化的 Macro/Femtocell 异构网络子载波分配

东方国信：大数据助力联合利华提升能效 东方国信，作为中国大数据领域的领军企业，凭借其自主研发的技术和丰富的行业经验，为全球众多客户提供大数据产品与服务。其业务范围涵盖商业智能、客户关系管理、能效管理、数据库以及大数据解决方案等，服务领域涉及通信、金融、智慧城市、公共安全等多个行业。 东方国信旗下全资子公司科托帕希，专注于为全球工业客户提供能效管理大数据服务，涵盖软硬件安装、调试和管理等环节，帮助客户实现节能降耗的目标。其核心产品Strata能效管理软件，基于先进的工业大数据、网络通讯和云存储技术，实时采集工业现场数据，并进行分析和优化，助力企业提升能源使用效率。

利用现网A-GPS定位功能，结合大数据技术与精准分析系统，对测量数据进行统计、定位和回放，获取精准的用户级位置信息。 在此基础上，可以实现： 精准评估和监控网络质量。 实现“众筹式”网络优化评估。 快速分析和响应突发网络事件。 减少路测和室内定点测试，降低资源投入，提升工作效率。

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

资源概览 该资源提供了一种利用鱼群算法解决无线电功率分配问题的Matlab实现。中包含完整的Matlab源代码，并附带代码运行结果图，方便用户直观了解算法性能。

在数据仓库项目中，解释了如何优化异构数据导入Oracle的方法。

介绍了基于自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，用于多智能体任务分配的方法。该方法由李昕在上海海事大学水下航行器与智能系统实验室开发。

提供了用于热化学储能系统的神经网络 MATLAB 代码，该代码结合了神经网络自回归外生输入 (NARX) 模型和受物理启发的误差计算。该存储库包含四个代码文件： PINN_TCES.m：主脚本 plot_best_worst.m：绘图功能 computePHYLOSS.m：物理误差的损失函数计算 computeJPHY.m：物理误差雅可比行列式的计算 默认情况下，MATLAB 神经网络工具箱的训练脚本位于 c:/Program Files/MATLAB/ ' version ' /toolbox/nnet/nntrain。建议创建该文件夹的副本，因为需要对其进行修改。此外，请将复制文件夹的位置添加到优先级较高的 MATLAB 搜索路径中。 所使用的训练算法包含在脚本 trainbr.m 中，有两个选项：直接修改此脚本或创建此脚本副本并使用不同的文件名。在 trainbr 脚本（或副本）中，请相应地调整 initializeTraining、trainingIteration 和 computeDX 函数。 注意：原始脚本是针对“MSE + L2”正则化方法开发的，请根据需要进行调整。

这是我在MATLAB中编写的载波锁相环跟踪程序，希望能为大家提供帮助。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。