文件名称：matlab资源分配的代码-accelerated_GBD:加速_GBD
文件大小：34KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 02:40:42
系统开源
matlab资源分配的代码加速_GBD 该存储库包含我们 TWC 工作“加速无线资源分配的广义 Benders 分解”的完整代码，可在 . 对于任何复制、进一步研究或开发，请引用我们的 TWC 期刊论文： M. Lee、N. Ma、G. Yu 和 H. Dai，“加速无线资源分配的广义 Benders 分解”，IEEE Trans。 无线通讯，卷。 20，没有。 2，第 1233-1247 页，2021 年 2 月。 如何使用？ 要求 以下版本已经过测试。 但是较新的版本也应该没问题。 复杂 12.9 Python 3.6 Matlab_R2017b 数据准备 运行“main_generate.m”。 跑步 运行主程序。 python main_train.py 笔记 该存储库包含“cut-classifier”的代码。 “cut-regressor”的代码类似，可以自己复制。
【文件预览】：
accelerated_GBD-main
----gbd_single_train.py(6KB)
----main_generate.m(901B)
----Fun_chGainD2D.m(580B)
----main_train.py(12KB)
----Fun_chGain.m(528B)
----create_random_location.m(309B)
----gbd_single.py(9KB)
----master_single_train.py(15KB)
----channel_fading_D2D.m(106B)
----master_multi_train.py(14KB)
----infeasible_solve3.m(1KB)
----master_test_acc.py(17KB)
----master_multi.py(12KB)
----master_single.py(9KB)
----primal_dual_multiplier.m(1KB)
----channel_fading_UE_to_BS.m(115B)
----gbd_test_acc.py(12KB)
----primal_solve.m(2KB)
----const.m(1KB)
----gbd_multi.py(12KB)
----README.md(925B)
----para.m(1KB)
----rate_primal.m(241B)
----rate_infeasible.m(272B)