讀研三年，走了不少彎路。
一組數字：
開題報告從開始撰寫到定稿(符合導師要求)，共經歷一十五個版本，時間跨度爲2008年11月至2010年3月，歷時一年零四個月。
第一篇與研究內容相關的學術論文從開始撰寫到定稿，共經歷一十八個版本，時間跨度爲2009年3月至2010年2月，歷時近一年，其中主要實驗完成時間從2009年5月至2009年7月，歷時約兩個月。
第二篇與研究內容相關的學術論文從開始撰寫到定稿，共經歷七個版本，時間跨度爲2010年2月至2010年4月，歷時三個月，其中主要實驗耗時約兩個星期。
大論文從開始撰寫到定稿，共經歷四個版本，時間跨度爲2010年3月至2010年4月，歷時約一個月。
小論文翻譯與精煉共經歷7個版本，時間跨度爲2010年4月到2010年5月，歷時約一個月。
開題階段：
08年11月份，研二上學期開始準備開題。開題報告文獻綜述內容主要包括提出研究目標，闡述研究現狀以及研究趨勢。其中研究目標明確(Do what)研究內容且反映研究內容是否有價值(Valuable)，應明晰並儘可能細化；研究現狀給出了現有的研究方法(How to do)，並分析這些方法存在的不足，藉此驗證研究內容的可行性(Feasibility)；研究趨勢給出自己擬採用的解決方法，突出研究內容的獨創性()。導師給的大研究方向是“無線網絡下大數據量機械故障信息的實時、可靠傳輸”。從後來的情況看，選題以此爲導向，但不限於此。回顧自己的開題，考慮的研究內容包括：故障信號的流媒體傳輸研究、認知無線Mesh網絡的工程機械跨層通信系統研究和固定信道分配方案研究。這三個研究內容看似各不相關，其實是經過細化和研究後逐步形成的。
故障信號流媒體傳輸這個研究內容考慮將機械故障信號以流媒體的形式在無線網絡中傳輸。這個研究內容的開題報告只經歷了一個版本，沒有提出明確的研究目標，只分別闡述了機械故障信號和流媒體這兩個概念，也未曾通過廣泛閱讀查閱相關研究，因此停留在空想的階段。
認知無線Mesh網 絡的工程機械跨層通信系統這個研究內容擬設計一個工程機械機羣通信系統。從這個開題的題目來看，選題明顯大了，通信系統是一個非常複雜的系統。研究初期主 要關注網絡協議棧的跨層設計和移動性管理這兩個研究點，跨層設計借鑑於無線傳感器網絡，移動性管理主要考慮工程機械移動性的特點。但無線傳感器網絡的數據 以短期數據爲主，且數據量較小，與工程機械實時故障信息以及大數據量的特點存在較大不符，移動性管理也沒有提出較多與工程機械機羣相關的內容，只是對現有 移動性管理研究的總結。這個開題報告經歷了約7個版本，直至爆發與導師的衝突——開題門。（開題門與本文無關，在此略去）
固定信道分配方案的研究是在認知無線Mesh網絡跨層設計研究的過程中，逐步明確和提煉出來的。跨層設計主要考慮物理層和MAC層的跨層設計，認知無線結合頻譜感知、傳輸狀況和媒體數據調度需求，確定動態頻譜利用和信道分配，而信道分配屬於MAC層的無線資源管理內容。因爲要結合認知無線，研究重點一開始側重於動態信道分配，在研究動態信道分配的過程中發現了一些研究難點，如系統實時Traffic模擬、分佈式協作、實驗模擬和驗證等，這些難點基於自己當時的知識結構比較難解決，因此在研究一段時間後，把研究的重點放在了固定信道分配方案上，選擇的原因主要有三個方面：
1）固定信道分配問題易於建模，其實質上是一個約束條件最優化問題；
2）研究比較多，可供參考的方法比較多；
3）針對固定信道分配問題，有成熟的Benchmark問題供實驗驗證和性能評估。
選擇這個研究內容似乎避重就輕，選擇了一條研究的捷徑，但真正的研究沒有捷徑可言，只是合不合適你自己(個人能力、知識結構、時間限制等)。由於開題門事件的影響，固定信道分配研究內容的開題報告在第一篇學術論文成文後才寫成，此時已是開題報告第11個版本，時間上也已到了2009年9月16日。
研究目標是研究固定信道分配方案以提高蜂窩系統頻譜效率和系統容量；研究現狀闡述瞭解決固定信道分配問題的圖着色法、神經網絡、模擬退火、遺傳算法等；研 究趨勢是在現有遺傳算法的基礎上，分析種羣多樣性特點，提出遺傳算法的優化方法。這個版本的開題報告在研究目標和研究現狀上得到了導師的認可，但在研究趨 勢方面導師提出了更高的要求，原因是遺傳算法在解決現有工程問題上存在不少不足，希望能夠跳出遺傳算法的拘囿，有所創新。
在此基礎上，通過查閱最新的信道 分配方案研究，分別提出了基於文化遺傳算法、Memetic算法、粒子羣優化算法等較新穎的羣體智能優化算法的信道分配方案，但對這些信道分配方案的研究都沒有找到其中存在的不足，這主要是因爲對他們的理解依然不夠深入。直至2010年3月，在實驗過程中發現最新(2009年)一篇基於離散粒子羣優化算法的信道分配方案中存在的不足，重新撰文，形成開題報告第十五個版本，導師郵件回覆“開題報告可以了”。至此，開題階段告一段落。
開題帶來的反思：
（1）萬事開頭難。開題屬於做研究的初期階段，也是最關鍵的階段，這個階段需要廣泛地閱讀相關研究領域的文獻，切忌浮躁。
（2） 研究內容的選擇由淺入深，如剝繭抽絲，逐步精化、明晰直至某個具體的研究點；研究現狀的分析可以採用歸類和比較兩種方法。歸類可以從比較大的粒度分析衆多 文獻，找到他們的共同點；比較可以一對一的比較，也可以一對多的比較，發現每篇文獻的獨到之處。分類和比較只是一個訓練過程，離判別、發現文獻的不足之處 還有距離。經過大量的閱讀和思維訓練後，才能逐漸養成學術批判性思維方式，也就是說進入了研究狀態。
（3）研究無止境。隨着廣泛地閱讀和思考，問題在研究的過程中會不斷出現，不可能解決所有的問題，不可能達到至善的情況，只能不斷臻於至善。
論文寫作階段：
我的論文寫作過程基本上是和開題過程同步進行。一開始是出於急功近利的角度考慮，既然開題受阻，那就先放一放，先做論文。後來隨着研究的深入，在研究過程中 發現問題再反饋到開題報告中。第一篇學術論文的第一個版本研究的內容是基於代價函數的適合分組數據業務的動態信道分配策略。這個版本提出了對分組Traffic業務建模的方法、信道分配問題的建模方法(考慮了公平性)、解決動態信道分配問題的方法(遺傳算法、最小干擾法、信道偏析法、代價函數法)。這個版本嚴格意義上來說並不能稱之爲論文，實際上只是對閱讀論文的讀書筆記和總結。
第二個版本在第一個版本基礎上提出了一些實質性的問題和一些擬解決的方法，如使用何種模型對分組數據業務Traffic建模比較合適(相對於語音業務)， 選取哪些參數構建代價函數，如何將代價函數轉化爲適合博弈的效用函數，採用何種算法求解博弈問題，如何確定評估性能的指標等。
第三個版本在第二個版本的基 礎上研究了採用遺傳算法實現動態信道分配的方法，但遺傳算法最重要的交叉、變異操作未確定，另外各方面的內容還處於孤立、零散狀態，沒有確定具體研究重點 和整體寫作思路。
第四個版本爲解決第三個版本遺傳算法實現細節的問題，研究了現有采用遺傳算法的動態信道分配方案相關的文獻，包括編碼方式、遺傳算子等， 並定義了自己的遺傳算法遺傳算子的實現細節。這個版本還確定了實驗模擬方法和兩個重要的算法評估指標：呼阻率(系統阻塞的用戶數)和收斂速度。
緊接着這個版本，第五個版本是對第四個版本的規範化，算是第一篇論文的初稿。在這個版本中，因爲與研究內容關係不是很大，省去了對分組數據業務Traffic的描述，轉而把重點關注在系統呼阻率和收斂速度這兩個性能指標上，另外對公平性指標也給予定量描述。在這個基礎上，開始做實驗進行理論驗證。實驗初期根據已有文獻，選擇了兩種情況搭建實驗環境(低負載和高負載)， 且實驗只考慮了同信道干擾一種約束條件。實驗結果與採用信道借用的方案進行了比較。實驗結果並不理想，於是從種羣初始化的角度改進了實驗，但實驗結果不具 有說服力，原因是選擇的比較對象不具有可比性，另外實驗只考慮了同信道干擾的理想環境，離真實問題的解決還有不小差距。
版本六到九在第五個版本的基礎上做 了內容和文筆上的細微調整，但沒有實質性的改變。在第五個版本完成後，又閱讀了不少採用遺傳算法求解信道分配問題的文獻，閱讀過程主要加深了對信道分配問 題的理解，尤其是固定信道分配問題(CAP)。
因此，在第十個版本里基本上明確了研究內容——信道分配問題，較系統地分析了現有解決CAP的方法：呼叫排序法、最小化代價函數法、信道借用法等，比較他們各自的優劣，並採用合適的工具對CAP進行數學建模。這個建模的優點在於考慮到了CAP問題的三種約束條件，這爲解決真實、非理想化問題提供了理論基礎。另外，這個版本分析了採用遺傳算法解決滿足多種約束條件CAP的具體實現細節，主要包括最小間隔編碼方式、代價函數計算方法、滿足小區信道需求和同小區干擾約束條件的交叉操作、不改變編碼1數目的變異操作等。這個版本的論文未對實驗部分內容做大的修改，但通過程序基本上實現了所提遺傳算法具體實現細節。
第11到14個版本一直在做實驗部分的改進，但由於沒有一個比較好的測試基準(benchmark)，以及沒有選取較好的比較對象，所以實驗部分在說服力方面還比較欠缺，這個情況直到第15個版本纔有了改觀。
在第十五個版本，找到了求解CAP問題常用的Philadelphia benchmark問題，有了算法評估基準，實驗結果比對對象就俯拾皆是，遍地可循了。第15個版本除了找到評估算法的benchmark問題，還在種羣初始化方法、基於種羣熵的自適應進化等方面對算法做了改進，改進結果表明種羣初始化方法對算法的性能有顯著提高，但自適應交叉率和變異率對算法性能影響有限。
第16個版本找到了一篇採用類似改進遺傳算法求解CAP的參考文獻，並將本文結果與之做了對比，但比對結果並不理想，沒有達到預期的效果，且計算種羣熵也比較複雜，增加了算法的計算複雜度。
第17個版本改進了自適應策略，根據個體適應度的優劣來改變交叉率和變異率，降低了算法的計算複雜度，但實驗結果依然不夠理想。在詳細研究參考文獻以後，發現算法的收斂速度比較慢，問題可能出現在變異算子設計方面。
因此，在第18個版本里面，改進了變異算子，提出了一種選擇性變異算子，算法的性能大大改觀，尤其在收斂速度方面優於參考文獻，但收斂率方面在個別複雜問題方面，還有不足。至此，第一篇學術論文告一段落，基本上達到了自己的要求，但離導師的要求還有距離。
將第一篇學術論文的研究成果反饋到開題報告第11個版本，並呈交給導師後，導師提出了更高的要求。由於採用智能進化算法解決CAP是一個研究熱點，在經過一段時間的文獻查閱後，研究重點主要放在比較新的文化算法、Memetic算法、粒子羣優化算法等羣體智能進化算法方面，並開始了第二篇學術論文的研究工作。
解決信道分配問題，按編碼方式可分爲對信道分配矩陣進行編碼和對呼叫排列進行編碼兩種。第一篇學術論文即是對信道分配矩陣進行編碼。由於編碼的特殊性(最小間隔二進制編碼)，在這個基礎上應用較新的智能進化算法比較困難，因此我把注意力轉到對呼叫排列編碼這種方式上。這個時期，看到一篇09年 的基於離散粒子羣優化算法的信道分配方案參考文獻，這篇文獻也是採用的對呼叫排列進行編碼，並且定義了自己的粒子運動方程。鑑於之前曾經看過一篇採用遺傳 算法對呼叫進行排序的參考文獻，自然就比較兩者的不同，比較明顯的不同是兩者對呼叫排列採用的分配策略。遺傳算法採用的是一種廣泛使用並被諸多文獻證明爲 有效的信道分配方式。因此在自己的論文中首先選定了對呼叫排列的信道分配方式，接着就是考慮粒子羣優化算法的粒子運動方程的定義。首先是通過實驗驗證09年 文獻採用的粒子運動定義。實驗驗證過程中發現文中存在不少闡述不清楚的地方，發郵件諮詢作者，雖有回覆，但未解決問題。
此時開始重新審視文中定義的運動方 程，發現運動方程定義的速度更新方式爲慣性速度、全局最優加速度和個體最優加速度三者簡單的順序疊加，於是跳出原文定義的運動方程的限制，考慮其它運動方 程定義方式。在研究的過程中，發現粒子羣優化算法也在其他領域有所應用，尤其是流水線任務調度方面，並且流水線任務調度採用的編碼方式與呼叫排列採用的編 碼方式很相似。自然地，根據研究發現，將流水線任務調度定義的粒子羣運動方式拿過來應用到信道分配問題中。重新做實驗，結果很理想，達到了預期的效果。
這 是第二篇學術論文第一到第三個版本所做的內容，將此版本的論文發到導師審閱，導師對論文提出了兩個問題，一個是粒子羣算法參數優化問題，另外一個是運動方 程慣性項取捨問題。對這兩個問題的解決，沒有什麼捷徑，只有靠更多實驗來驗證和發掘。於是經過大量參數選取實驗和慣性項取捨實驗，確定了實驗最佳參數對和 運動方程的形式，並依據實驗結果整理成論文的第四個版本。將第四個版本提交到導師審閱後，導師對我的研究工作已經基本滿意，隨後又對論文撰寫提出了更高的 要求，包括內容的精煉、語言的規範、措辭的嚴謹等，如此反覆，又經過三個版本，即第七個版本時，達到了導師的要求。
論文完成以後，接下來就是投稿，中文版的投某學報，內容修改不大，只需按格式調整即可。另外，導師安排將小論文翻譯成英文，投國外兩個期刊：A Letters和B Letters。投Letters是考慮時效性，希望短期內能有結果。但痛苦的是Letters對文章篇幅有較大的限制，一般都不超過3頁， 因此要對小論文內容做大量精簡。小論文英文第一版對小論文基本上做了全文翻譯，比較難的是引言、實驗和結論部分的翻譯，這些都是自己語言組織的內容，英文 表述和中文表述有比較大的區別。其他部分如建模、方法等因爲所看文獻大都爲英文，有比較多的參考，翻譯起來比較容易。第二個版本對英文表述進行了修改，力求沒有語法錯誤。第三個版本對內容做了精簡，並將精簡後的版本發到導師審閱，導師提出了修改意見，存在的問題主要是：
1）重複的方法未精簡；
2）未突出實驗內容。
按照導師的意見，重新精簡內容，增加實驗內容的篇幅，採用合併表格和多維數據圖的方式呈現實驗結果，如此終於在小論文翻譯第七個版本達到了導師的要求。
在投稿的同時，畢業盲審時限日漸，同步進行大論文的撰寫。由於有兩篇小論文做基礎，因此大論文完成得比較順利和快捷，主要是注意摘要的書寫和各章節內容的承接，經過兩個版本即達到導師的要求，最後經過兩個版本的格式調整，定稿。至此，論文撰寫階段告一段落。
翻譯Tips：
1、中文表述會用到很多長句，翻譯的時候要注意根據上下文，將長句截成短句
2、將中文表述翻譯成英文時，時常要注意倒裝，如主動語態轉化爲被動語態，從句的倒裝等；
3、全文時態應一致，論文撰寫一般用一般現在時或者現在完成時
論文撰寫階段的反思：
1、獨立研究過程不是一條平坦的道路
2、研究內容的精煉和取捨。與開題一樣，隨着研究的深入，研究的內容越來越細；與人生一樣，論文也是在不斷地取捨，選擇研究的內容，選擇研究的方法，選擇實驗的方法
4、實驗結果不要爲了比較而比較，以己之長克敵之短的比較沒有意義
5、多交流，沒有交流的環境也要爭取交流的機會，廣泛聽取各方面的修改意見
6、儘可能從最新的研究文獻參考着手，這樣會少走彎路
7、前人做了很多工作要善於利用，做研究要有一顆謙虛的心態，時刻提醒自己：自己做的工作或多或少一定有人做過類似的研究，只是自己沒發現罷了。
三年學術研究的收穫：
1、 批判性思維的培養，帶着問題去思考，隨着問題的引導去探索
2、 學術規範的遵守
3、 學術道德的敬畏，真正潛心做學術的人是不恥於抄襲論文，僞造數據，替人捉刀這類事的，太費心了。
三年學術研究的不足：
1、 缺乏創新能力
2、 與上司一對一、face-to-face的溝通能力存在欠缺
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