CSFB原理及优化介绍

日常优化工作流程

优化工作流程安联信通信技术有限公司网管优化部 [回到网络优化主页] [日常维护] 1.断站处理：断站是影响网络性能的重大因素，对网络的拥塞、掉话、切换等都有重大的影响，虽然对断站的处理主要由维护部门完成，但我们也应该密切跟踪断站的情况。断站处理的方法可参看优化详细流程。 2.每天对所负责区域的重大告警进行观察和处理，处理原则是配合维护部门，及时解决网上出现的重大问题； 3.统计组每天取全网、BSC、BTS性能统计，如果全网或部分BSC性能出现明显恶化时要及时上报综合办公室，并进行力所能及的分析； 4.每天观察基站性能，对性能异常，如掉话、拥塞等突然上升，并有较大影响的基站要及时处理。规划优化人员在对问题进行深入分析的基础上，根据需要进行频率、邻区、覆盖、参数等的重新规划与调整，需要与其它部门合作的应通过合理的渠道及时进行沟通，协同解决问题； 5.及时处理用户投诉。针对所反应的问题，性能测试组首先对投诉进行分析和测试，对于需要深入分析的问题，可与优化组合作解决。对于用户投诉，应本着对用户负责的原则，在不影响全网性能的前提下，尽量解决或缓解用户所反应的问题。 6.对所负责区域内的测试工作做好安排，要做到测试目的明确、测试工具和路线合理、及时分析测试结果，尽量做到每次测试都有一定的结果； 7.根据新开站流程，规划优化人员应该对新开站的位置、所属MSC、BSC、开站条件等进行确认，拿到新站的详细资料，包括天线高度、周围环境、物业管理等信息，在此基础上进行频率和参数的规划，同时对临近基站的覆盖（天线、倾角）、邻区等进行必要的调整。数据录入人员应按规定时间录入新开基站的数据，并进行开站配合。优化人员应对新入网基站进行设备运行状况和性能的跟踪，并根据运行情况对规划数据做必要的调整； 8.天线调整人员根据规划和优化的需要，重新对天线型号、方位角、下倾角进行设计、调整，同时与规划优化人员一起对调整效果进行跟踪；日常维护工作是每个负有责任的工程师每天工作的最基本部分，是一切工作的基础，也是整个网络正常工作的前提。 [一周工作]

最优化原理大作业

基于粒子群算法的神经网络在电液伺服系统中的应用摘要：由于人工神经网络在解决具有非线性、不确定性等系统的控制问题上具有极大的潜力，因而在控制领域正引起人们的极大关注，并且已在一些响应较慢的过程控制中获得成功应用。由于电液伺服系统属于非线性系统，因此本文利用神经网络控制电液伺服系统，并利用粒子群优化算法训练该神经网络的权值。通过对神经网络的优化实现对电液伺服系统的控制。关键词：神经网络电液伺服系统粒子群算法优化近年来，由于神经网络具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非线性及自组织自学习自适应能力，所以已成功地应用于众多领域。但在具有复杂非线性特性的机电设备的实时控制方面，虽然也有一些神经网络技术的应用研究，但距实用仍有一段距离。电液伺服系统就属于这类设备[1]。神经网路在用于实时控制时，主要是利用了网络所具有的其输人——输出间的非线性映射能力。它实际上是通过学习来逼近控制对象的动、静态特性。也就是构造实际系统的神经网络模型[2]。本文利用神经网络控制一电液伺服系统，并利用粒子群优化算法训练该神经网络的权值，将结果与BP神经网络控制该系统的结果进行比较。从而得在电液伺服系统中引入神经网络是可行的。 1、粒子群算法粒子群优化算法(Particle Swarm optimization, PSO)是一种进化计算技术, 由Eberhart博士和kennedy博士发明, 源于对鸟群捕食的行为研究, 粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解[3]。算法最初受到飞鸟和鱼类集群活动的规律性启发，利用群体智能建立了一个简化模型，用组织社会行为代替了进化算法的自然选择机制，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索[4]。在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置 v[]=v[]+c1*rand()*(pbest[]-present[]) + c2*rand()*(gbest[]-present[]) present[]=persent[]+v[] 式中ω为惯性权重，ω取大值可使算法具有较强的全局搜索能力，ω取小值则算法倾向于局部搜索。一般的做法是将ω初始取0.9并使其随迭代次数的增加而线性递减至0.4，这样就可以先侧重于全局搜索，使搜索空间快速收敛于某一区域，然后采用局部精细搜索以获得高精度的解；c1、c2为两个学习因子，一般取为2；randl和rand2为两个均匀分布在(0，l)之间的随机数；i=1，2，?，m；k=1，2，?，d。另外，粒子在每一维的速度Vi都被一个最大速度Vmax所限制。如果当前粒子的加速度导致它在某一维的速度超过该维上的最大速度Vmax，则该维的速度被限制为最大速度[5]。粒子群算法流程如下： (一)初始化粒子群。设群体规模为m，在允许的范围内随机设置粒子的初始位置和速度。 (二)评价每个粒子的适应值。 (三)调整每一个粒子的位置和速度。 (四)如果达到最大迭代次数genmax或误差达到最初设定数值终止迭代，否则返回(2)。 2、神经网络神经网络一般由输入层、隐含层、输出层组成。对于输入信号，先向前传播到隐节点，经过节点作用函数后，再把隐节点的输出信息传播到输出节点，最后输出结果。节点的作用函数通常选取S 型函数f（x）=1/（1+e-x）。神经网络算法的学习过程分为正

北航最优化方法大作业参考

1 流量工程问题 1.1 问题重述定义一个有向网络G=(N,E)，其中N是节点集，E是弧集。令A是网络G的点弧关联矩阵，即N×E阶矩阵，且第l列与弧里(I,j)对应，仅第i行元素为1，第j行元素为-1，其余元素为0。再令b m=(b m1,…,b mN)T，f m=(f m1,…,f mE)T，则可将等式约束表示成： Af m=b m 本算例为一经典TE算例。算例网络有7个节点和13条弧，每条弧的容量是5个单位。此外有四个需求量均为4个单位的源一目的对，具体的源节点、目的节点信息如图所示。这里为了简单，省区了未用到的弧。此外，弧上的数字表示弧的编号。此时，c=((5,5…,5)1 )T， ×13 根据上述四个约束条件，分别求得四个情况下的最优决策变量x=((x12,x13,…,x75)1× )。 13 图 1 网络拓扑和流量需求

1.2 7节点算例求解 1.2.1 算例1（b1=[4;-4;0;0;0;0;0]T）转化为线性规划问题： Minimize c T x1 Subject to Ax1=b1 x1>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x1*=[4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x1=20 1.2.2 算例2（b2=[4;0;-4;0;0;0;0]T） Minimize c T x2 Subject to Ax2=b2 X2>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x2*=[0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x2=20 1.2.3 算例3（b3=[0;-4;4;0;0;0;0]T） Minimize c T x3 Subject to Ax3=b3 X3>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x3*=[4 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x3=40

中国联通CSFB测试的主要流程信令

中国联通FDD_LTE的CSFB测试和分析一、前言本文主要针对联通FDD-LTE网络，使用华星FLY6.0进行CSFB测试和分析；CSFB 涉及4G侧(LTE)、3G侧（WCDMA）和MSC核心网侧三方的配合。以下主要是针对测试和事件消息流程进行分析和说明。二、CSFB测试流程 CSFB测试过程主要是主叫4G手机、被叫4G手机分别驻留LTE网络中，连接FLY6.0测试软件，进行主叫4G手机拨打被叫4G手机，主叫4G手机和被叫4G手机分别回落至WCDMA网络进行通话的过程。 CSFB测试流程主要分为测试准备、测试过程和测数据统计三个部分：

4、从主被叫的CSFB信令流程来看，主被叫的CSFB信令流程是否正常？一定要查看主被叫的CSFB的起呼、4G 网络RRC释放、4G重选至3G、3G的RRC\RAB\Alerting的完整起呼流程。验证完全完整后，才算合格。数据统计1、单站报告中CSFB成功率统计 2、CSFB的log记录备份 3、若存在测试不成功现象，可初步按照第4节指导进行初步分析原因，待调整后复测分析原因一定要细分类，描述清晰，复测一定要确定故障消除三、正常CSFB信令流程 3.1.主叫主要流程当开机做主叫时，UE首先在FDD_LTE注册（attach）,完成注册后进行拨号；通过E_nodeB上发CSFB请求；其主要流程如下： 3.1.1开机注册（attach）注册请求消息Attach Request(层三消息RRCConnectionRequest)由UE发出（消息属NAS层），请求中包括UE注册的小区，UE支持的加密算法和方式；联合注册的4G（TAC）和3G(LAC/RAC)及ClassMark;

最优化方法及其应用 - 更多gbj149 相关pdf电子书下载

最优化方法及其应用作者：郭科出版社：高等教育出版社类别：不限出版日期：20070701 最优化方法及其应用的图书简介系统地介绍了最优化的理论和计算方法,由浅入深,突出方法的原则,对最优化技术的理论作丁适当深度的讨论,着重强调方法与应用的有机结合,包括最优化问题总论,线性规划及其对偶问题,常用无约束最优化方法,动态规划,现代优化算法简介,其中前八章为传统优化算法,最后一章还给出了部分优化问题的设计实例,也可供一般工科研究生以及数学建模竞赛参赛人员和工程技术人员参考, 最优化方法及其应用的pdf电子书下载最优化方法及其应用的电子版预览第一章最优化问题总论1.1 最优化问题数学模型1.2 最优化问题的算法1.3 最优化算法分类1.4

组合优化问題简卉习题一第二章最优化问题的数学基础2.1 二次型与正定矩阵2.2 方向导数与梯度2.3 Hesse矩阵及泰勒展式2.4 极小点的判定条件2.5 锥、凸集、凸锥2.6 凸函数2.7 约束问题的最优性条件习题二第三章线性规划及其对偶问题3.1线性规划数学模型基本原理3.2 线性规划迭代算法3.3 对偶问题的基本原理3.4 线性规划问题的灵敏度习题三第四章一维搜索法4.1 搜索区间及其确定方法4.2 对分法4.3 Newton切线法4.4 黄金分割法4.5 抛物线插值法习题四第五章常用无约束最优化方法5.1 最速下降法5.2 Newton法5.3 修正Newton法5.4 共轭方向法5.5 共轭梯度法5.6 变尺度法5.7 坐标轮换法5.8 单纯形法习題五第六章常用约束最优化方法6.1外点罚函数法6.2 內点罚函数法6.3 混合罚函数法6.4 约束坐标轮换法6.5 复合形法习题六第七章动态规划7.1 动态规划基本原理7.2 动态规划迭代算法7.3 动态规划有关说明习题七第八章多目标优化8.1 多目标最优化问题的基本原理8.2 评价函数法8.3 分层求解法8.4目标规划法习题八第九章现代优化算法简介9.1 模拟退火算法9.2遗传算法9.3 禁忌搜索算法9.4 人工神经网络第十章最优化问题程序设计方法10.1 最优化问题建模的一般步骤10.2 常用最优化方法的特点及选用标准10.3 最优化问题编程的一般过程10.4 优化问题设计实例参考文献更多最优化方法及其应用相关pdf电子书下载

人力资源总部业务流程优化方案

人力资源总部内部业务流程优化方案人力资源总部二OO一年九月二十八日

目录一、人力资源总部现有业务流程 1、人力资源总部组织机构 2、人力资源总部管理业务流程 3、人力资源管理各环节管理流程图二、人力资源总部现有业务流程中存在的问题 1、从部门内部角度看反映的问题 2、从公司角度反映的问题 3、招聘与开发 4、员工培训 5、业绩考评与激励机制 6、信息共享方面 7、制度制订与落实问题三、人力资源总部内部业务流程优化方案 1、宗旨 2、组织及实施 3、优化方案具体内容

人力资源总部现有业务流程（一）人力资源总部现有组织机构和管理模式人力资源总部是公司人力资源规划、开发、管理中心和人力成本中心。核心职能是通过对人力资源的引进、开发及管理来建立一个结构合理的分工协作化组织，以完善公司内部的人力资源结构，发挥人力资源的最大的效应。（1）、组织机构设置人力资源总部下设综合部、薪酬部、开发部、人事信息部、培训中心，共五个部门。其职责如下：综合部：人力资源需求分析、公司内外部招聘、试（录）用，部门内综合行政事务处理、对外发文起草工作。薪酬部：研究及拟订员工薪酬、福利等分配激励制度体系与保险制度体系，并组织具体实施，员工考勤、休假管理。开发部：研究、制订及组织实施公司员工绩效考评方案；人力资源开发，包括管理人员需求分析、储备管理人才的发现及开发、管理干部的任期考核及任免；员工调配及外事管理。人事信息部：公司员工信息档案的建立及管理、员工信息数据库管理、人才信息收集及反馈；员工户籍管理等。

培训中心：公司培训需求评估分析、制定公司培训计划、培训方式研究、培训工作的具体组织实施、培训效果评估、培训基地管理。公司人力资源管理组织结构图（2）管理模式人力资源总部采取分工合作、集中统一的管理体制，坚持分工不分家，协同作战的工作方式；在总经理领导下，各部门交叉运作，相互沟通，保障人力资源运作体系的畅通。人力资源总部由公司总裁直接分管，总经理全面负责，内设五个部门负责人分管各项工作。（二）、人力资源总部管理流程按公司人力资源管理的特点，以“人”为核心，自员工进入公

最优化理论与方法

课程报告题目最优化理论与方法学生姓名学号院系专业二Ｏ一二年十一月十日

最优化理论与方法综述最优化方法是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。这就是我理解的整个课程的流程。在这整个学习的过程当中，当然也会遇到很多的问题，不论是从理论上的还是从实际将算法编写出程序来解决一些问题。下面给出学习该课程的必要性及结合老师讲解以及在作业过程中遇到的问题来阐述自己对该课程的理解。 20世纪40年代以来，由于生产和科学研究突飞猛进地发展，特别是电子计算机日益广泛应用，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此最优化理论和算法迅速发展起来，形成一个新的学科。至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网络流等许多分文。最优化理论与算法包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、参数线性规划、运输问题、线性规划路径跟踪法、信赖域方法、二次规划路径跟踪法、整数规划和动态规划等内容。最优化理论所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。这类问题普遍存在。例如，工程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案满足设计要求，又能降低成本；资源分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获得好的经济效益；生产评价安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润；原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，降低成本；城建规划中，怎样安排基本单位的合理布局，才能方便群众，有利于城市各行各业的发展；农田规划中，怎样安排各种农作物的合理布局，才能保持高产稳产，发挥地区优势；军事指挥中，怎样确定最佳作战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，有利于战争的全局；在人类活动的各个领域中，诸如此类，不胜枚举。最优化这一数学分支，正是为这些问题的解决，提供理论基础和求解方法，它是一门应用广泛、实用性强的学科。一、最优化学习的必要性最优化，在热工控制系统中应用非常广泛。为了达到最优化目的所提出的各种求解方法。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，使经济效果达到最大，或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。

最优化方法大作业答案

1.用薄钢板制造一体积5m 3，长度不小于4m ，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。确定货箱的长x 1、宽x 2和高x 3。试列出问题的数学模型。解：min 32312122x x x x x x z ++= s.t 5321=x x x 41≥x 0,,321≥x x x 2.将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解 max f=x 1+2x 2+x 3 s ．t ．2x 1+x 2-x 3≤2 -2x 1+x 2-5x 3≥-6 4x 1+x 2+x 3≤6 x i ≥0 i=1，2，3 解：先化标准形： Min 321x x x z -+= 224321=+-+x x x x 6525321=++-x x x x 646321=+++x x x x 列成表格：

1 2 1 610011460105122001112----- 可见此表已具备1°，2°，3°三个特点，可采用单纯形法。首先从底行中选元素-1，由2/2,6/2,6/4最小者决定选第一行第一列的元素2，标以记号，迭代一次得 1 2 1 2102310401162010021212 11-------- 再从底行中选元素-2/3，和第二列正元素1/2，迭代一次得 1 2 12 32 30 210231040116201002121211- ------ 再从底行中选元素-3，和第二列正元素2，迭代一次得 4 2 3 3 410120280114042001112--- 再迭代一次得 10 2 30 2 10 6 221023 1010213000421021013-- 选取最优解：

CSFB分析流程

一、CSFB基本原理无业务时候，MME通过SGs(MME与MSC之间的借口)进行CS域移动性管理。有语音业务时，MME将UE回落到GSM网络，通过GSM网络为UE提供语音服务。 Extend Service Request至Alerting信令之间的间隔即为CSFB呼叫时延。 RRCConnection Release至CM Service Request信令之间的间隔为CSFB回落时延。 Channel Release 至Tracking area update accept 信令之间的间隔为CSFB返回时延。二、CSFB信令流程 A.发起CSFB业务

UE向eNodeB 发起ExtendServiceRequest，此时说明开始发起CSFB业务。双击ExtendServiceRequest信令可以看到此时服务类型是service-type:mobile-originating-cs-fallback 即手机主叫CSFB（如图2红框所示） B.LTE重定向

如果CSFB业务可以正常进行，那么eNodeB会向UE发从RRCConnectionRelese信令，此时将进行LTE向GSM的重定向。双击此条信令，在msg中给定要重定向的频点，进行测量，如果符合重定向的条件，上报测量报告，实行重定向。

UE已经重定向GSM小区，双击SIT3消息看到UE重定向到GSM小区的CI为30893，LAC为14806。 C.重定向到GSM后进行语音业务双击Setup可以查看到被叫手机号码，此时被叫UE应收到Paging消息开始进行CSFB。

最优化方法大作业答案

武工院你们懂的 1.用薄钢板制造一体积5m 3，长度不小于4m ，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。确定货箱的长x 1、宽x 2和高x 3。试列出问题的数学模型。解：min 32312122x x x x x x z ++= s.t 5321=x x x 41≥x 0,,321≥x x x 2.将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解 max f=x 1+2x 2+x 3 s ．t ．2x 1+x 2-x 3≤2 -2x 1+x 2-5x 3≥-6 4x 1+x 2+x 3≤6 x i ≥0 i=1，2，3 解：先化标准形： Min 321x x x z -+= 224321=+-+x x x x 6525321=++-x x x x 646321=+++x x x x

列成表格： 00001216 100114 60105122001112----- 可见此表已具备1°，2°，3°三个特点，可采用单纯形法。首先从底行中选元素-1，由2/2,6/2,6/4最小者决定选第一行第一列的元素2，标以记号，迭代一次得 0000 1 2 121023 10 40116201002 1 21 211-------- 再从底行中选元素-2/3，和第二列正元素1/2，迭代一次得 1 002 1232 30210231 040116201002121211-- ----- 再从底行中选元素-3，和第二列正元素2，迭代一次得 4002 3 03410120280114042001112--- 再迭代一次得

10 23021 062 21023 1010 213 000421 2 10 13- - 选取最优解： 01=x 42=x 23=x 3. 试用DFP 变尺度法求解下列无约束优化问题。 min f （X ）=4（x 1-5）2+（x 2-6）2 取初始点X=（8，9）T ，梯度精度ε=0.01。解：取I H =0,初始点()T X 9,8= 2221)6()5(4)(-+-=x x x f ??????--=?122408)(21x x x f ???? ??=?624)() 0(x f T x f d )6,24()()0()0(--=-?= )0(0)0()1(d x x α+= T )69,248(00αα--= ])669()5248(4min[)(min 2020)0(0)0(--+--?=+αααd x f )6()63(2)24()2458(8) (00)0(0)0(=-?-+-?--=+ααααd d x df 13077.013017 0≈= α ???? ??=???? ??--?+???? ??=21538.886153.462413077.098)1(x

优化工作流程图

优化工作流程图 2.1.项目总体工作流程东莞业务区采取贯穿上半年的网络外包优化方式，我们将从年初开始的网络评估、优化方案以及目标的制定、项目期间的各种优化方案均严格按照以下的工作流程进行具体实施。

2.2.网络评估流程图整个OMC的分析思路：从面到点地进行咨询题定位和分析。 ?系统性自上而下，从整体到局部 ?整体性查看一周以上的指标变化趋势和每天的变化趋势 ?相关性各种话务统计指标之间的联系指标名称和评估标准：如接入成功率、切换成功率、掉话率、等指标的优秀值、良好值、

较差值等（分PLMN和BSC级的分析）。网络指标评估应综合考虑每个系统的实际情形, 包括都市地理情形, 基站分布情形, 基站配置情形, 用户数量，用户行为，MSC负荷等因素. 以下值（系统忙时）为参考值: 要紧KPI指标 2.3日常指标优化流程优秀值良好值较差值 TCH拥塞率<1% 1%-3% >3% 接入成功率>95% 90%-95% <90% 掉话率<1.2% 1.2%-1.5% >1.5% 切换成功率>95% 90%-95% <90%

2.4.硬件优化流程工作目的：要紧为解决网络的容量、覆盖、指标等咨询题，对通过参数调整无法解决的网络咨询题，可考虑通过调整基站的硬件达到解决咨询题的目的，调整的内容包括基站主设备、天馈线等。 2.4.天线调整流程工作内容：依照话务统计或路测数据等判定天线的过覆盖或覆盖不足导致的咨询题(拥塞咨询题、切换咨询题、信号差等)，提出通过调整天线的参数(下倾角、方向角、高度)或更换天线等手段来操纵小区的覆盖，工作流程：

CSFB分析方法与实例

CSFB的分析方法及典型问题1 、CSFB问题处理思路 1、基本信息收集： ?CSFB问题发生地点 ?CSFB问题发生前后占用4G小区，TAC是否插花 ?CSFB回落前占用4G小区添加2G频点和2G邻区是那些 ?CSFB回落后占用的2G小区和频点 ?CSFB问题发生地点是否POOL边界 2、CSFB问题主要原因： ?功能开关CSFB功能没有打开 ?2G邻区或邻区频点没有添加 ?POOL边界问题 ?UE被寻呼期间位置更新时间过长超过10秒 ?4G弱覆盖/质差 ?2G小区本身故障/无线空口问题

2、信令流程解析

3、优化经验总结 1.1信令优化步骤 1、核对主被叫呼叫对应时间：由于手机时间不匹配，需核对时间确认主被叫寻呼对应 2、找到主叫CSFB业务扩展信息，确认主叫占用LTE小区，在RRC连接释放内找到回落GSM 小区的频点信息：

3、主叫发起寻呼，对应被叫收到寻呼Paging消息： 4、主被叫振铃后，在2G侧正常呼叫流程 1.2 日常CSFB分析优化处理经验总结日常优化工作主要从无线覆盖优化、参数优化、邻区优化，伪基站四个方面着手。

3 案例分析 3.1 TAU流程冲突导致未接通案例1：被叫收到寻呼消息，LTE重选发起TAU请求【问题描述分析】主叫在11:52:50正常完成呼叫建立流程，被叫占用LTE小区沙坪坝饮水村-HLHA（TAC：13153）收到寻呼消息上发ESR（携带mobile terminating CS fallback or 1xCS fallback消息）和RRC Service Request的同时小区重选到沙坪坝饮水村2号-HLHA（TAC:13113）发起TAU流程，流程冲突导致回落流程失败至TDS小区导致未接通。

最优化方法大作业

发动机空燃比控制器引言：我主要从事自动化相关研究。这里介绍我曾经接触过的发动机空燃比控制器设计中的优化问题。发动机空燃比控制器设计中的最优化问题 AFR =a f m m && (1) 空燃比由方程（1）定义，在发动机运行过程中如果控制AFR 稳定在14.7可以获得最好的动力性能和排放性能。如果假设进入气缸的空气流量a m &可以由相关单元检测得到，则可以通过控制进入气缸的燃油流量f m &来实现空燃比的精确控制。由于实际发动机的燃油喷嘴并不是直接对气缸喷燃油，而是通过进气歧管喷燃油，这么做会在进气歧管壁上液化形成油膜，因此不仅是喷嘴喷出的未液化部分燃油会进入气缸，油膜蒸发部分燃油也会进入气缸，如方程（2）。这样如何更好的喷射燃油成为了一个问题。 1110101122211ττττ?? ?? -?? ??????????=+????????-????????????-???? ? ??? ?? ????????? ?f f f v X x x u x x X x y =x && (2) 其中12、,==ff fv x m x m &&=f y m &,=fi u m &这里面，表示油膜蒸发量ff m &、fv m &表示为液化部分燃油、fi m &表示喷嘴喷射的燃油，在τf 、τv 、X 都已知的情况下，由现代控制理论知识，根据系统的增广状态空间模型方程（3） 0000001 1 011011114.70ττττ????-?? ??????????=-+-??????????????? ??????????????? ?? ??=?????? f f v v a X X u +q q m y q x x x &&& (3) 其中()0 14.7?t a q = y -m &。由极点配置方法，只要设计控制器方程（4），就可以使得y 无差的跟踪阶跃输入，那么y 也能较好的跟踪AFR *a m /&。 12-- u =K q K x (4) 这里面的12、K K 确定，可由主导极点概念降维成两个参数12C ,C ，虽然都是最终稳态无差，但是目标是使得瞬态过程中y 和阶跃输入y r 的差异尽可能的小。所以原问

高级竞价员日常的工作时间安排流程

高级竞价员日常的工作时间安排流程生活中、学校里、职场上，总有那么一些人优秀得让人无法忽视。同样是竞价员，自己混了2-3年，还是一名普通员工，而那些人，只用了不到一年的时间就明白了竞价的内在逻辑，坐上了主管之位。为什么他们能脱颖而出？难道因为他们天资聪颖吗？其实不然。即使你的天赋再高，没有正确的学习方法，终归会像伤仲永般沦为平庸。我曾采访过很多工作2-3年还没有当上主管的竞价员：你是如何看待竞价的？答案无一例外。在他们的眼里，认为竞价不过就是调调价格、看看网址，聊会QQ，顺便调戏下竞争对手的妹子。对于一名竞价员而言，最需要掌握的能力不过两种：时间管理和专业能力。时间管理，指自身对日常工作内容的一个掌控。专业能力，指自身工作能力，像数据分析、账户优化等。在这，兔子向大家分享一套竞价员日常工作流程，让你自身工作更高效！ 9:00~9:30统计数据统计数据是每天首要、必要的工作。只有将数据统计完善，才能跟昨天的账户效果做对比，确定今天账户的优化方向。通常，可通过营销流程表对展现、点击、点击率、平均点击价格、对话等进行统计，并结合《搜索词报告》、《关键词报告》等一些数据表进行数据分析。比如下图，是一个营销流程表的模板，我们可以利用excel上的功能对数据更好地进行分析。 9:30~10:30——分析数据统计完数据后，就需要对数据进行分析。通常可利用Excel中的数据透视功能对各个指标进行对比。

通过分析，将账户中存在的问题进行罗列。比如：点击率低、展现数据出现波动、抵达率变低、访问时长变短等等。只要有异常的数据，全部进行筛选，并根据问题的轻重缓急、见效程度进行分类，这样在解决问题时，便不会一头雾水，可优先解决那些比较重要、见效比较快的问题。 10:30~12:00——解决问题这个时间段是解决问题的时间。根据上述罗列的问题，确定其优化方案，包括但不限于：关键词优化、创意优化、页面布局、客服话术等等。比如展现量低，可通过更改某类关键词的匹配方式或拓展关键词解决；若成交量低，那就需要和客服进行沟通，确定是否需要进行优化话术等。建议这段时间先对那些较为重要的进行优化，并做好效果监控。比如提升关键词价格后，我们就需要对排名进行监控，确保它是一项行之有效的操作手法。 13:00~13:30——学习交流上午的优化工作，可以让你清晰的明白自己对账户操作的掌握程度有多少。如果自身能力有比较薄弱的地方，可以趁这段时间和同事或者主管一起沟通探讨一下，补充自己的不足之处。就拿创意举例，如果实在写不出符合访客需求的创意，找同事一起来讨论访客需求，如何针对访客需求来进行创意的撰写，做到最好。这样既增加了自己对账户的优化能力，又拉近了同事之间的关系。两全其美。 13：30~14：00——效果检测刚开始上班，脑子可能处于不清醒的状态，可先对上午的操作进行检测，确定其每项操作正在向一个积极的方向发展。注意：检测经过调整后的账户，有任何变化，都要写在修改问题里。比如在进行创意优化后，效果并没有改观，那你就需要思考是文案不够戳心还是需要进行其

VoLTE外场测试分析案例

案例1：580 Precondition Failure导致的未接通。【问题描述】在集团测试LOG中，存在Precondition Failure导致的失败事件，表现为呼叫过程中，终端主动上发或收到网络侧下发的580 Precondition Failure消息，随后呼叫中止，出现未接通事件。【问题分析】 1、呼叫过程中，被叫发送Ringing 180后，收到网络下发的专载去激活命令，QCI 1 被释放，被叫随后上报580 Precondition Failure，主叫同样收到网络侧转发的 580消息，呼叫接续中止，导致未接通。 2、从信令中可以看到，被叫回复Ringing 180且主叫也已经收到Ringing 180，被叫随后收到网络侧下发的RRC重配，携带有QCI 1被释放的信息，被叫去激活专有承载。由于专载已被释放，业务资源已不存在，所以被叫上发580 Precondition

Failure失败消息。主叫收到网络侧下发的580，接续被中止，导致了会话未接通。 3、从MME下发到Node B的E-RAB RELEASE COMMAND，原因上看是Nas层nomal_release，导致专载QCI 1被释放。 4、专载QCI 1被释放，去激活后，被叫发送INVITE 580，主叫收到网络侧转发的INVITE 580，会话流程中断，导致未接通【问题定位】在正常的会话流程中，由于MME下发E-RAB RELEASE COMMAND，使得QCI 1被释放，导致未接通。【解决措施】需要核心网查看MME在什么情况下会下发E-RAB RELEASE COMMAND。

最优化方法及应用

陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系 (Dept. of Elect. and Comp. Eng. University of Victoria) 的正教授, 且为我校兼职教授，曾多次来我校数学系电子系讲学。陆吾生教授的研究方向是：最优化理论和小波理论及其在1维和2维的数字信号处理、数字图像处理、控制系统优化方面的应用。现陆吾生教授计划在 2007 年 10－11 月来校开设一门为期一个月的短期课程“最优化理论及其应用”（每周两次，每次两节课），对象是数学系、计算机系、电子系的教师、高年级本科生及研究生，以他在2006年出版的最优化理论的专著作为教材。欢迎数学系、计算机系、电子系的研究生及高年级本科生选修该短期课程，修毕的研究生及本科生可给学分。上课地点及时间：每周二及周四下午2:00开始，在闵行新校区第三教学楼326教室。（自10月11日至11月8日）下面是此课程的内容介绍。 ----------------------------------- 最优化方法及应用 I. 函数的最优化及应用 1.1 无约束和有约束的函数优化问题 1.2 有约束优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件 1.3 凸集、凸函数和凸规划 1.4 Wolfe对偶 1.5 线性规划与二次规划 1.6 半正定规划 1.7 二次凸锥规划 1.8 多项式规划 1.9解最优化问题的计算机软件 II 泛函的最优化及应用 2.1 有界变差函数 2.2 泛函的变分与泛函的极值问题 2.3 Euler-Lagrange方程 2.4 二维图像的Osher模型 2.5 泛函最优化方法在图像处理中的应用 2.5.1 噪声的消减 2.5.2 De-Blurring 2.5.3 Segmentation ----------------------------------------------- 注：这是一门约二十学时左右的短期课程，旨在介绍函数及泛函的最优化理论和方法，及其在信息处理中的应用。只要学过一元及多元微积分和线性代数的学生就能修读并听懂本课程。课程中涉及到的算法实现和应用举例都使用数学软件MATLAB 华东师大数学系

最优化方法大作业-算法源程序-0.618法、抛物线法、共轭梯度法

最优化方法程序作业专业：油气储运工程班级：姓名：学号：

一、开发工具该应用程序采用的开发工具是Visual studio 2005，编程语言使用的是C#。二、程序代码（1）0.618法和抛物线法求ψ(t)=sint，初始点t0=1 ①主程序： using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using System.Web.UI.HtmlControls; using System.Collections; public partial class_Default : System.Web.UI.Page { JiSuan JS = new JiSuan(); protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e) { double xx0 = 0.01;//步长 double tt0 = 1, pp = 2, qq = 0.5; ArrayList list1 = new ArrayList(); list1 = (ArrayList)JS.SuoJian(xx0, tt0, pp, qq);//调用倍增半减函数double aa = double.Parse(list1[0].ToString()); double bb = double.Parse(list1[1].ToString()); txtShangxian.Text = bb.ToString();//在页面上显示极小区间 txtXiaxian.Text = aa.ToString(); ArrayList list2 = new ArrayList(); list2 = (ArrayList)JS.JiXiao1(aa, bb);//调用0.618法函数 double jixiao1 = double.Parse(list2[0].ToString()); double fjixiao1 = double.Parse(list2[1].ToString()); txtJixiao1.Text = jixiao1.ToString();//在页面上显示极小点 txtFjixiao1.Text = fjixiao1.ToString();//在页面上显示极小点处的函数值 ArrayList list3 = new ArrayList(); list3 = (ArrayList)JS.JiXiao2(aa, bb);//调用抛物线法函数 double jixiao2 = double.Parse(list3[0].ToString()); double fjixiao2 = double.Parse(list3[1].ToString()); txtJixiao2.Text = jixiao2.ToString();//在页面上显示极小点

最优化理论与方法论文(DOC)(新)

优化理论与方法

全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划； 0.引言随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。3%。因此，随着Internet 的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。因而，对web服务的可信性要求更高。单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。web服务组合并不是多个原子web服务的简单累加，各原子web服务之间有着较强的联系。因此对web服务组合的可信需求更高。目前大量的研究工作着重于如何实现原子web服务间的有效组合，对服务组合的可信评估研究较少。如今，随着web服务资源快速发展，出现了大量功能相同或相似的web服务，对web服务组合而言，选择可信的web服务变得越来越难。在大量的功能相似的原子web服务中，如何选出一组可信的web服务组合，成为了人们关注的热点问题。本文将从web服务组合着手，对其可信性进行研究，旨在提供一种可信web服务组合评估方法，为web服务组合的选择提供依据。web服务组合的可信度主要包括以下三个部分： 1）基于领域本体的web服务可信度量模型。 2）基于偏好推荐的原子web服务可信评估方法。 3）基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。研究思路：本文主要研究基于全局的个性化web服务组合的可信评估方法，其研究思路可以大致如下：基于领域本体的web服务可信度和基于偏好推荐的原子web 服务可信评估方法。针对web服务组合的四种基本组合结构模式，主要研究如

LTE基站CSFB重定向至GSM的频点选择分析

诺西LTE基站CSFB重定向至GSM的频点选择分析关键词：CSFB;重定向;频点选择问题内容：为了明确当前诺西LTE基站在CSFB过程中重定向至GSM的频点选择原则。1月17日下午，我们使用国行iPhone5S、iPhone5C占用枢纽楼宏站2扇区（PCI：348）信号，进行了关于CSFB的测试，并对空口进行了信令跟踪分析。问题分析：首先，确保枢纽楼宏站开启CSFB，并且保证呼叫正常，终端iPhone5S、iPhone5C在挂机后能够返回至4G网络。我们使用iPhone5S、iPhone5C进行互拨测试10次，两款手机平均需要8秒接通（占用2G信号），挂断后可以迅速返回4G，时延小于1s，用户感知很好。通过上图可以看到，RRC建立完成后，终端发起了CSFB的服务类型，并透传至核心网，之后在RRC Connection Release消息中带有网络指定终端回落2G时需使用的频点信息，频点信息为1800M的551频点。之后释放S1链路，无线侧4G流程正常结束。

为了找到网络以何种规则指定终端回到2G网络的频点（即100余次通话，为何始终指定回落到551频点），我们做了如下试验。试验1 明确了4G枢纽楼宏站2扇区配置了8个1800M的频点作为异系统邻区信息，其中包含551频点，但551频点不是第一个，也不是最后一个。将551频点从4G的2G邻区信息中删除，再次拨打测试，发现网络指定回落的频段号变为552。我们又删除了552与558频点，发现网络除了指定回落的频点外，还下发了其他4个备选频点。结合上述现象，发现网络会选择2G邻区频点数值最小的频点号作为指定频点下发，当且仅当2G邻区频点数小于等于5个时，还会下发剩余的频点作为备选频点。