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1.
唐扬斌  王怀民  常俊胜 《软件学报》2007,18(8):1968-1986
借鉴人类社会中的组织构造与演化机制,提出一种基于组结构的信誉机制--组信誉机制.通过组信誉评价和信誉驱动的组演化机制的结合,一方面使得信誉模型具有更好的自主元素行为刻画能力和收敛特征;另一方面,基于组演化形成的自主元素聚集能够为实现自主元素基于信誉的差异化服务奠定基础,达到激励其积极参与和可靠服务的目的.  相似文献   
2.
针对缺乏统一的、定量化的信誉模型分析评价方法的问题,提出一种基于序关系的信誉模型量化评价方法,该方法将信誉模型的分析评价问题转换为序关系的比较问题.在此基础上,从信誉模型对用户类型的识别能力以及抵制恶意反馈能力两方面,提出了准确性与鲁棒性两种信誉模型评价指标,并给出了两类序关系比较的测度:匹配度与命中率.通过将该方法对一些信誉模型的比较实验表明,基于序关系的评价方法能够从不同角度对信誉模型进行综合、定量的评价,为信誉模型比较与评价提供了一种更为全面、有效的手段.  相似文献   
3.
关于线性代数课程引入的思考   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种从图的问题出发的线性代数课程引入新思路,作为对现有的以线性方程组为出发点的方式的补充。通过案例介绍了基本的思路,并就其在课堂教学中的实施进行探讨。  相似文献   
4.
在P2P网络中,freerider节点和恶意节点的不合作行为严重影响了P2P服务的可用性。为此,本文提出了一个应用于非结构化P2P环境下基于信誉的激励机制。该机制通过有限的信任信息的共享,实现信任评估和推荐信任度评估;并以此为基础,通过有效的拓扑构造和服务选择策略及服务请求冲突解析策略的选择,实现对合作节点的激励和对freerider和恶意节点的遏制及惩罚。分析及仿真实验表明,本文提出的基于信誉的激励机制是简单有效的。  相似文献   
5.
多Agent协作过程中的许多挑战都可以建模为分布式约束优化问题.针对低约束密度的分布式约束优化问题,提出了一种基于贪婪和回跳思想的求解算法.在该算法中,各Agent基于贪婪原则进行决策,能够利用低约束密度问题中大量赋值组合代价为0这一特点来加快求解速度.同时,Agent间的回跳机制可以在贪婪原则陷入局部最优时保证算法的完全性.相对于已有主流算法,该算法可以在保持多项式级别的消息长度/空间复杂度的前提下,以较少的消息数目求解低约束密度的分布式约束优化问题.给出了算法关键机制的正确性证明,并通过实验验证了算法的上述性能优势.  相似文献   
6.
互联网环境的开放性、自治性和动态性给基于互联网的资源共享与应用集成带来了新的挑战。在组合服务运行过程中服务质量保证和可靠性等研究方面,服务冗余技术、流程重构技术是非常重要的容错手段,但是目前尚存在着容错开销过大、难以满足实时性要求以及流程重构策略缺乏可行性等问题。服务容错技术是保证组合服务QoS和带来额外开销(代价)的一个权衡。在分析冗余技术、流程重构可能带来的高额容错代价后,提出用于减少容错代价的组合服务拆分原则,遵循该原则有助于组合服务设计者选择合适的组件服务粒度并降低服务间的耦合度。模拟实验表明,提出的方法有助于提高组合服务的可靠性并降低失效容错代价。  相似文献   
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