摘要：无线传感网络应用广泛,其性能与路由选择和拥塞控制密切相关.致力于拥塞控制与多径路由的跨层优化,以实现在链路容量受限和节点能量受限情况下的无线传感网络效用最大化.针对对偶次梯度算法具有收敛速度慢与信息交互量大等缺陷,设计了具有二阶收敛性能的分布式牛顿算法来实现网络效用最大化.通过矩阵分裂技术,实现了只需单跳信息交互的牛顿对偶方向的分布式求解方法.仿真结果表明,分布式牛顿算法的收敛性能显著优于对偶次梯度算法.

摘要：实时电价是需求侧管理策略的重要手段,是解决智能电网供需平衡的理想需求响应机制,能起到削峰填谷的作用。为此,为智能电网设计了一种分布式实时电价算法:基于改进对偶分解的近端中心算法,求解用户总效用与电能供应商成本之差最大的优化问题。在此算法中,对偶问题的拉格朗日乘子即为实时电价,通过迭代更新拉格朗日乘子,形成电能供应商的实时电价与用户的实时能耗水平之间的互动,算法最终为每个用户找到最优的能耗水平(即用户的总效用最大化),同时使得电能供应商的成本最小化。所提算法既保留了问题的可分离性,又加快了收敛速度,克服了基于对偶分解的次梯度法求解该优化问题在用户规模较大时收敛慢甚至不收敛的缺点。仿真结果充分表明了所提算法具有快速收敛的特性。