集装箱码头岸桥最优调度理论研究和高效算法

岸桥调度问题是集装箱码头中最核心的调度问题之一.现有研究成果无法在可行时间内计算出对较大规模业务的最优调度,因此现有岸桥调度算法普遍采用启发式策略,以保障在可行时间内计算出一种调度.首先从理论角度证明了完工时间下界的正确性,设计了一种最优调度构造方法,完备了岸桥调度问题的理论体系;其次,在此理论工作基础上,设计了线性时间复杂度的算法求出最优调度;最后,用实验验证了所提方法在解的质量和效率上显著优于现有方法.     

基于代码片段复用的安卓应用组装技术研究

安卓系统的开放性和安卓应用开发的较低的技术门槛,吸引了大量开发者加入到安卓应用开发阵营中来。在编码过程中,开发者需要兼顾界面设计和业务逻辑,并手工维护他们的一致性;相似的界面、类似的逻辑也需要开发者手工进行"复制-粘贴"式的开发。提出安卓应用界面和业务逻辑的结构模型,以统一的方式描述安卓应用的界面元素、业务逻辑以及两者的关联,支持将安卓应用的界面代码和业务逻辑代码对应起来。提出可配置的安卓应用结构化描述和组装方法,使得开发人员可以以书写配置文件的方式从业务层面描述应用,并支持界面和业务逻辑代码片段的组装,从而快速构建符合需求的安卓应用。设计了安卓应用开发实验来验证所提方法及技术的有效性。     

基于可变点的数据展现子系统定制化开发方法

数据密集型系统已经广泛应用于不同的行业与领域。在分层的数据密集型系统中,数据展现子系统是其重要的组成部分。使用软件产品线的方法开发一组具有相似需求的数据展现子系统能够有效提高开发人员的效率。然而,传统的软件产品线构造与定制方法并不能完全适用于该类子系统的可变性特性。针对这种情况,提出一套基于可变点的数据展现子系统定制化开发方法。该方法首先对软件产品线特征元模型进行了扩展,并基于该元模型总结出一套面向需求文档的特征建模过程和可变点实现技术方案。另外,该方法提出两阶段的定制过程支持子系统的定制化开发。最后,通过一个财务数据系统中的数据展现子系统实例验证了方法的可行性与有效性。     

一种基于矩阵计算的数据开放隐私泄露评估方法

大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使用场景下要求使用原始数据。在这种情境下对数据开放带来的隐私泄露风险进行评估,就显得尤为重要。在对现有隐私保护研究进行总结的基础上,提出一种基于矩阵计算的隐私泄露评估方法,为支持数据开放提供了有力保障。     

面向社会技术系统的可变承诺自适应实现框架

社会技术系统通常由人类、硬件和软件主体组成,通过它们之间的协同工作满足相关涉众的需求。由于社会技术系统的开放性、动态性和持续变化性,这类系统中的主体需要动态地调整自己的行为,以适应动态变化的环境。一些研究工作已经提出了支持动态重配置和可变承诺的面向社会技术系统的自适应方法。然而,目前还缺少基于这种方法的实现框架。针对这一问题,提出一个基于主体的自适应实现框架,为社会技术系统提供基于可变承诺的自适应能力。该框架是基于JADE(Java Agent Development Framework)平台来实现的,并且提供了面向特定系统的监控器接口和执行器接口来实现个性化配置。最后,通过一个案例分析验证了该实现框架的有效性。     

空间众包任务的路径动态调度方法

空间众包用于解决带时空约束的线下众包任务,近几年得到了快速发展.任务调度是空间众包的重要研究方向,难点在于调度过程中任务和工作者的动态不确定性.为了高效地进行任务路径动态调度,提出了同时考虑任务和工作者的不确定性的空间众包任务路径动态调度方法,该方法进行了3方面的改进.首先,扩展了调度需要考虑的因素,除了考虑新增任务的...     

基于循环神经网络的轨迹压缩算法

随着定位技术和存储技术的发展,海量的轨迹被人类记录。如何有效地压缩轨迹中最被人关注的空间路径信息并无损地将原始信息还原,引起了人们的广泛关注。轨迹压缩算法主要分为基于简化线段的压缩和基于路网的轨迹压缩两类,现有算法存在算法假设不合理、压缩能力差等缺点。文中根据路网中轨迹的分布特性以及循环神经网络对变长时序序列的建模能力,提出了基于循环神经网络的轨迹压缩算法,通过深度学习模型高效地概括轨迹分布,同时利用路网结构进一步缩小压缩空间,定量分析了不同输入对算法压缩比的影响。最后通过实验证明,基于循环神经网络的轨迹压缩算法不仅具有比现有算法更高的压缩比,还能支持未经过训练的轨迹数据的压缩;同时验证了终点信息如何对算法压缩比产生影响的假设。     

一种基于调用链分析的特征定位方法

为了完成各种软件维护任务,如纠正错误、改进原有功能、添加新功能,开发人员经常需要确定需求特征与代码的对应关系。这种确定源代码中与给定需求特征相关的程序元素的过程称为特征定位。现有的特征定位方法主要根据用户提出的需求,在源代码中搜索相关的代码元素推荐给用户。然而这些零散的元素之间不具备任何关联,用户仍然需要人工地挖掘元素间的关系,来了解代码元素是如何相互配合、实现特定功能的。而通过与数据传递相关的方法调用链可以改进特征定位的实践方法。该方法能分析源代码,获取到所有的与数据传递相关的方法调用链,然后将根据用户提供的相关需求的关键字找到相关的调用链,推荐给用户。这种调用链不再是零散的代码元素,它能够反映出特定功能实现的流程,也能够更好地帮助用户理解程序。基于该方法实现的Eclipse插件工具已经在JEdit项目上进行了测试。结果显示该工具给出的推荐结果平均查准率可达55%。     

面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法

在多机器人环境中,具有不同能力的机器人相互协作以完成任务需求。现实情况下,这些任务动态发布,且具有不同的目标和紧急程度,因此需要为每个任务分解出的细粒度动作分配和调度合适的机器人来负责执行这些动作。现有的方法大多适用于静态和同构的任务分配场景,而针对动态异构任务的分配则大多采用独占式的分配策略,导致机器人频繁进入等待状态(即机器人处于被分配了任务到真正开始执行任务之间的闲置阶段)。由于任务存在不同的紧急程度和发布时间,这种分配方式将降低对更紧急任务的响应效率,同时导致更多的等待时间和更长的任务完成时间。针对该问题,提出了一种面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法。其中,分配与调度的对象是任务所分解出的细粒度的动作,且一个动作能够由机器人的一种能力承担。面对任务分解出的一组细粒度动作集合,本方法借鉴拍卖算法过程,根据机器人能力、状态及任务信息计算出机器人承担特定动作的最优分配方案。另外,在每一次新任务发布或某一机器人执行完动作时执行分配和调度过程,可以将处于普通任务等待状态的机器人调度至紧急任务,以保证紧急任务优先完成,且缩短机器人的总体等待时间。基于本方法,扩展实现了...     

跨组织安全物品追溯

由于供应链的应用场景往往需要多个公司的协同,物品追溯服务也就涉及跨组织的场景,因此有必要研究跨组织安全物品追溯的理论和方法。本文提出一个跨组织物品追溯的形式化模型和跨组织物品追溯服务的三个安全属性：可追溯性、可信性和隐私保护;设计一个跨组织安全物品追溯框架,及其中的三个基本协议：发货协议、验证协议和收货协议;本文最后介绍一个满足上述三种安全属性的跨组织安全物品追溯原型系统,并对其进行评估。