互斥约束工作流可满足性决策的匹配剪枝模式回溯法

针对用于工作流可满足决策的模式回溯技术如何平衡性能与代价的问题,提出了一种对部分模式解及时进行授权匹配验证的优化方法,牺牲一定验证效率以增强剪枝能力。就仅受互斥约束的问题情形,利用实例难易程度的两极分化现象对总体时间性能进行了分析。随机生成数据集上的实验表明,这一优化极大地降低了模式回溯在难实例上的时间代价,而对易实例执行时间的影响很小,且相对于其他基于动态规划的代表性算法,优化后的算法在时间和空间性能上均有显著优势。     

基于可满足性计数的(≠,=)约束工作流鲁棒性验证

工作流将业务过程分解为有序的步骤并分配人力资源加以执行.资源分配受访问控制约束及资源异常干扰,存在可满足性和鲁棒性问题.而其鲁棒性验证又依赖于其可满足性判定,目前通过求可满足性的一个解来完成.本文提出另一种途径,通过统计解的个数来完成判定.特别地,通过多项式计数归约为有求解器可用的#SAT问题,给出了互斥和绑定约束下的可满足性计数算法.实验表明,相对目前时间复杂度最低的可满足性求解算法,该可满足性计数算法显著提高了实际判定效率和适用规模.     

*WS-RI增量模式回溯的边界收缩加速

资源独立约束工作流可满足决策*WS-RI是业务安全规划的典型问题,在云制造等第三方资源环境中有重要意义。增量模式回溯法（Incremental Pattern Backtracking,IPB）是一种能够打破对称,高效求解*WS-RI的新型算法。它的一个主要优势是在模式验证时,通过渐进方式计算其中各块到资源集的指派图。但其在整个资源集中搜索指派邻点,实际性能存在缺陷,并在模式空间上放大。利用块中各步骤授权资源的分布间隙,设计了一种边界收缩的加速方法。它在搜索过程中增量计算邻域的初始边界,循环对齐和滑动当前边界,过滤无用资源,快速求出各个邻点。随机实例集上的实验表明,该算法显著优于目前最快的非增量模式回溯法。而较现有IPB,对低授权或高资源比例的相对困难实例,时间性能有明显提高。     

可满足(≠,=)工作流的静态k弹性否决条件

静态[k]弹性反映安全工作流从资源失效异常中恢复运行的能力,但其验证须求解多达[C(|U|,k)]个工作流可满足决策问题（[U]为资源集）,代价巨大。已有工作提出通过1次工作流可满足计数来量化其异常恢复能力,但该指标相当粗糙,仅能在可满足无解情形下给出精确的否定结论。对互斥和绑定约束下的工作流,建立了以[k]弹性可满足计数下界概念为核心的新颖模型,并首次证明了一个非平凡的下界,由此可将[k]弹性的否决条件从可满足无解推广到有解情形,具有理论上的代表性意义,也扩大了前述指标精确适用的范围。     

基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法

针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个残差网络块的加入增加网络模型的深度;考虑到上采样过程中不同尺度信息的多样性,将提取特征过程中各种尺寸的特征图与上采样过程中相同尺寸的特征图进行融合,从而提高深度估计的精确度。此外,对4个残差网络块提取的高级特征采用金字塔池化网络块进行场景解析,最后将金字塔池化网络块输出的特征图恢复到原始图像尺寸并与上采样模块的输出一同输入预测层。通过在KITTI数据集上进行实验,结果表明该文所提的基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法优于现有的估计方法。     

增强伸缩性的主被动集成访问控制模型

基于任务分类和角色层次的三步授权机制集成了主被动两种访问控制模式,但任务间重复授权、多种角色层次上的任务继承冲突、任务约束重复表达等问题严重影响了有关模型的伸缩性。为此提出一种增强的主被动集成访问控制模型。通过可扩展的角色层次划分细化了主/被动任务的分类,可以灵活地简化多种任务分配关系;引入基于任务泛化的授权继承和约束覆盖机制,可以有效减少任务之间的重复授权和约束;通过一组正确和完备的语义覆盖规则,为自动约束化简等提供了依据。最后给出多粒度权限激活机制和动态互斥的冗余检测算法,以消除不必要的访问检查开销,降低伸缩增强带来的效率损失。     

深度视觉频谱残余融合的图像质量评价

针对现有图像质量评价方法的缺陷,通过深度学习理论建模人眼视觉系统(human vision system,HVS)特性,提出了一种基于视觉特征深度感知与学习融合(deeply perception and learning for pooling,DPLP)的评价方法.首先为了增加图像视觉特征的稳定性,根据人眼感光的空域结构特征和频域多通道特性,对图像依次进行二维Log-Gabor小波变换、梯度变换和频谱残余的深度视觉信息处理,然后分别提取各层视觉信息进行质量评价.其次为了克服HVS融合的不确定性,对质量评价信息采取了深度池化策略,第一层为评价视图的空域融合,采取了符合人眼感光特性的高斯加权策略;第二层为多通道评价的频域融合,采取了具有HVS推理能力的BP神经网络的学习-预测策略;第三层为各级视觉特征的评价融合,采取了具有自适应特性的回归函数策略.最后,基于现实中的各种失真类型图像进行了实验,结果表明所提方法具有较高的主客观评价一致性水平和更好的稳定性.     

面向企业级流程的职责分离框架及其冗余分析

为企业级工作流授权机制定义了多维可泛化的职责分离框架,能够对团队任务涉及的多种分工形式进行深入全面的限制。系统分析了框架中的约束覆盖规则,并证明其正确性和完备性,为约束管理自动化奠定了基础。作为应用,根据规则给出了冗余动态约束的检测算法。最后通过案例研究验证了模型特性。     

工作流可满足性(≠,=)计数及其#P完全性

工作流可满足性（WS）是资源分配对访问控制（AC）策略提出的基本要求.相关工作主要围绕WS决策问题展开,通过找到一个具体的解来说明AC策略的正确性.然而为了进一步验证AC策略在资源异常情况下的合理性,统计所有解的数量将更有帮助.本文对互斥和绑定约束下的WS计数问题进行研究,通过构造从典范性#P完全问题#3SAT到该问题的多项式计数归约,证明其属于#P完全问题,为其恰当地求解奠定了理论基础.     

资源独立工作流可满足性的最小增量模式回溯

工作流可满足性是业务安全规划的基本问题, 正在面临高资源配比(资源数n显著大于步骤数k)造成的性能挑战. 在资源独立约束下, 其最高效求解途径是模式空间上的增量回溯法IPB. 为克服结点真实性验证的性能瓶颈, 它增量计算模式k指派(二部)图及其(左完备)匹配, 分别需要O(kn)和O(k²)时间. 利用父子模式的原子差异增量计算完全指派图, 只需O(n)时间, 特别是其实际性能, 将随模式块规模增长迅速提高. 但该图的O(kn)规模导致了同样的增量匹配时间. 进而引入完备k核心匹配概念, 证明其存在性等价于左完备匹配, 且其增量计算时间为O(k²). 由此, 建立了时间复杂度更低的最小增量模式回溯法. 在含互斥和两种全局值势约束而授权比例约为1/4的扩展公开实例集上进行实验, 结果表明: 当n/k=10(及n/k=100), 而k变化时, 该方法较IPB有平均超过2(及5)倍、最低1.5(及2.9)倍的性能优势; 当k=18(及k=36), 而n/k=2~4096(及n/k=2~2048)时, 该方法有平均超过2.6(及3.6)倍优势; 而较2021年Minizinc挑战赛的冠军求解器Google OR-Tools CP-SAT, 该方法最低有超过3倍优势.