返回信息流1.多个传感器网络节点下关于数据传输的排队问题（M/M/N系统，多个网络节点）
2.在排队模型中，用模拟退火算法解决排队问题，为每一个LoRa节点获取合适的配置满足最好的传输需求
3.[em9]依据不同网络节点的传输排队情况，首先选择目标函数，它可以是吞吐量最大化、能耗最小化或误码率最小化。一旦您选择了一个作为目标，其他参数应该被视为约束。将优化算法仿真结果与基准（未优化的）作比较。（这个要出对比图或者数据结果）
对于LoRa传感器，数据可以定期或不定期地生成。生成的数据可以在每个固定周期之后生成或发送。这种数据处理可以表示为一个队列，用排队论求解。通过考虑网络中的多个LoRa节点，联合考虑每个LoRa节点上的队列，减少网络的时延，提高网络的吞吐量。随机优化是解决这类排队问题的有力工具。本项目旨在利用随机优化工具解决多个LoRa节点的排队问题，在一定约束条件下降低整个网络的能耗，即，满足QoS要求。
关键词: 随机优化，资源分配，LoRa网络，排队论。
目前有的材料 排队模型 （MM1可以改）
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / matlab / #13083同步于 2020/4/18
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Matlab机器人发帖
matlab有偿求助！有了解排队论以及模拟退火算法的吗，需求见下
gjy974236623
2020/4/18镜像同步1 回复
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