牛秦玉，杨 荣，田海波

(西安科技大学机械工程学院，陕西 西安 710054)

1 引言

在通信技术与互联网技术飞速发展的背景下，网络数据传输量和资源量呈现出线性发展的趋势，对网络资源优化调度能力的要求也越来越高。因此AVG通信环境下网络资源传输问题受到了更多关注，相关国内外学者提出了以下几种方法。

文献[1]首先构建含有微动目标成像任务的优化调度模型，使用启发式算法求解，通过跟踪脉冲和调度剩余的空闲时间资源、动态地建造感知矩阵。使用正交匹配追踪算法对微动目标进行特征提取，从而达到资源优化调度的目的。但该方法需要反复提取特征数据，这就导致了该方法的优化调度效率大幅度降低。文献[2]把模拟退火计算方法与遗传性算法相融合，以此扩大遗传性算法的搜索区域，解决其过早收敛的现象，使得AVG通信环境下的网络资源更加合理化，最终通过改进后的遗传算法对网络资源进行优化调度。但是该方法作为一种融合改进算法，会出现融合误差，导致对网络资源进行调度时出现优化调度不完整的问题。文献[3]首先使用UBRSM-FC对AVG通信用户进行交互行为，把用户的信息资源引入到优化调度的过程中，再结合相关反馈机制，构建能够主动发现网络资源反馈的微调优化模型，最后通过模型优化调度网络资源。该方法需要及时对用户情况进行监测，导致浪费大量的人力和物力资源。

针对上述问题，提出基于AGV通信的网络高覆盖率资源优化调度方法。……