基于边图的线性流重叠社区发现算法

重叠网络的社区发现是复杂网络研究中的重要问题。为了提高网络中重叠社区发现的时间效率，提出一种基于边图的线性流重叠社区发现算法LBSA。算法首先对于边图网络中的边进行随机的依次处理，完成节点的初步社区划分，再将其中重叠小社区合并到相似度最大的其他大社区中得到最终的社区。通过以上步骤，算法能够以接近线性的时间复杂度得到网络的重叠结构。从最终的实验结果来看，与其他算法相比，该算法能够在更短的时间有质量地发现网络中的重叠社区。     

DCAM平台下的分布式方面构件模型及协同框架的研究*

由于方面化中间件平台DCAM的方面内核实现机制没有提供对分布式环境下方面构件通信的支持,扩展了DCAM中方面内核的方面调用机制,提出了分布式方面构件模型以及分布式环境下方面构件的协同框架。扩展后的DCAM平台不仅保持了原平台对POJO的支持,同时通过对分布式协同框架的引入,使平台在分布式环境下具有更好的可扩展性和容错性,满足了按需计算的需求。最后通过应用实例对DCAM的分布式模型进行了可行性验证并给出了性能分析。     

基于多Agent系统的自动协商机制及通用协商框架

自动协商是多Agent系统实现协作的关键环节。目前,对协商模型的研究大部分是在特定的应用系统中针对具体协商背景进行研究,协商模型的通用性较差。本文分析了多Agent系统协商机制的三个方面:Agent通信语言、通信方式和交互协议。在此基础上,给出了基于多Agent的通用协商框架GNF,该协商框架包括抽象协商过程、协商规则分类和协商协议。最后,给出了一个基于通用协商框架GNF的原型系统——采用Jess规则引擎实现的多Agent的商品交易系统。     

基于通信的MAS内多Agent自动协商

给出了一个通用的基于联合意图的多Agent系统内部Agent协商模型，详细分析了Agent间的异步通信机制以及基于语言行为学的Agent自动协商语义，并在该协商语义的基础上给出了MAS内部基于联合意图的Agent自动协商通信协议，最后利用通信顺序进程验证了该协议的安全性和活性．     

一种基于SOA的模型驱动快速开发架构*

SOA与MDA的结合是现代软件开发理论与方法的主要发展趋势,其实现的关键在于正确地服务建模、应用敏捷开发技术来实现模型驱动。结合SOA和MDA,融入迭代开发方法,提出了一种基于SOA的模型驱动快速开发架构——SMRDA。将SMRDA应用到软件教育管理支撑平台开发中,提升了系统的开发效率以及服务的可重用性。     

方面化构件组装体系结构描述语言AWright

方面化构件组装平台迫切需要一种新的软件体系结构描述语言来支持该平台的体系结构描述及验证。针对该平台特点,在分析Wright的基础上,提出一种扩展Wright的方面化构件组装体系结构描述语言——AWright。给出该体系结构描述语言的医疗诊断系统实例,以说明AWright的机制及其描述能力。     

基于差异分析的商业构件评估方法

在基于商业构件的软件开发中,构件评估与选择是贯穿整个开发过程的关键步骤。该文提出一种基于差异分析的构件评估方法,通过辨识构件与需求在功能性上的差异,由功能点模型估算以软件功能规模度量的差异及其相应的修正代价。构件对需求的适应度被定义为符合需求的目标系统的功能规模与以功能规模度量的构件总代价的比率。     

井下火灾中逃生人员健康度评价模型

在井下火灾逃生过程中,矿井人员在有害环境影响下的身体状况对其逃生的成功与否具有决定性作用。提出了井下火灾中逃生人员健康度的概念,综合分析了热辐射、有毒气体、烟尘颗粒及缺氧等危害因素对井下人员健康度的影响。基于模糊综合评价方法,建立了上述危害因素对逃生人员健康度的影响评价模型,并建立了人员在逃生过程中的健康度的动态评价方法。利用火灾模拟软件FDS对井下火灾实例进行了简单模拟,模拟结果验证了该评价方法的实用性和有效性。人员健康度能够对复杂灾害环境中的逃生人员状态进行综合评价,为井下灾害中的逃生路径决策提供量化的标准。     

网络攻击中多态变形技术分析及其对抗策略

该文在分析了多态引擎设计的两种方法:随机生成法和动态修改法之后,提出了集成多态引擎模型。该多态引擎很好地将病毒变形技术应用到多态病毒解密器中,消除了普通多态病毒解密头具有固定特征码的缺陷,使之能够产生更多种变体,而不易被查杀。针对可能具有该多态引擎的病毒,该文分析了相应的对抗策略。     

基于FCD扩展的多构件选择过程

大型软件系统中的构件间存在依赖关系，因此难以对单个构件独立进行评估。现有的方法大多针对单个构件，并不适合多个构件的评估和选择。对一种成熟的系统分解方法FCD进行扩展，提出了一种针对多构件进行评估和选择的方法。在系统分解的过程中识别出局部需求和横切需求。局部需求被分解到各个模块中作为对候选构件进行局部评估的准则，横切需求则进入全局评估。系统分解的过程中，需求吸取识别出来的现有构件的特征，从而进一步精化，同时考虑到不同粒度的构件的组合。全局选择被定义成为一个在给定约束条件下选择出一组具有最大的全局需求满足度的最优构件组合的非线性优化问题。