基于策略梯度算法的工作量证明中挖矿困境研究

针对区块链中工作量证明（PoW）共识机制下区块截留攻击导致的挖矿困境问题，将矿池间的博弈行为视作迭代的囚徒困境（IPD）模型，采用深度强化学习的策略梯度算法研究IPD的策略选择。利用该算法将每个矿池视为独立的智能体（Agent），将矿工的潜入率量化为强化学习中的行为分布，通过策略梯度算法中的策略网络对Agent的行为进行预测和优化，最大化矿工的人均收益，并通过模拟实验验证了策略梯度算法的有效性。实验发现，前期矿池处于相互攻击状态，平均收益小于1，出现了纳什均衡的问题；经过policy gradient算法的自我调整后，矿池由相互攻击转变为相互合作，每个矿池的潜入率趋于0，人均收益趋于1。实验结果表明，policy gradient算法可以解决挖矿困境的纳什均衡问题，最大化矿池人均收益。     

Bentley基于BIM的建筑行业解决方案

一、建筑行业分析 1.行业特点与现状 建筑行业项目类型多样,项目流程运作复杂,项目参与方利益分散,涉及业主、发展商、设计方、施工方、设备提供商、分包商和运营商等,且不同的参与团队内部本身也存在着参与者知识、管理、能力和利益等各方面巨大差异.     

改进的MELP低速率语音编码器

在混合激励线性预测（MELP）语音编码算法中,语音帧的突变转换导致合成语音质量的下降成为一个突出问题。为解决该问题,提出一种基于过渡帧判决算法的改进MELP模型,提高了参数估计的准确度,有效实现了语音的降噪处理。引入动态清浊音判决（U/V判决）门限将语音帧分为3种类型：浊音帧、清音帧、过渡帧,通过区分过渡帧和清浊音帧,避免了传统的U/V判决错误和清浊音帧的突变转换。给出了改进MELP编码参数比特分配表,通过PESQ—MOS测试表明,合成语音质量尤其是高频女声合成语音质量有了明显的改进。     

考虑多种运输方式的整车物流服务供应链订单分配问题

针对整车物流服务供应链的订单分配问题，提出了考虑多种运输方式的双层订单分配模型。首先，考虑到运输方式会影响运输成本、客户的准时送达要求等因素，建立以准时送达和最小化物流采购成本为目标的双层规划模型；其次，设计启发式算法（HA）确定各运输方式的任务量；然后，借助混合蛙跳算法（SFLA）求解各功能物流服务提供商间各运输方式的任务量分配；最后，通过不同规模的算例与遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACO）等进行求解对比。算例结果表明，与原有的成本438万元相比，所提模型得到显著优化的421万元，说明所构建模型的订单分配方案能够更有效解决整车物流的订单分配问题。实验对比表明，较传统智能算法（GA、PSO、ACO）的求解结果，两阶段的HA-SFLA算法能更快得出显著优化的结果，说明HA-SFLA算法能更好地求解考虑运输方式的双层订单分配规划模型。在满足客户送达时间要求的同时，考虑运输方式的双层订单分配模型及算法显著降低物流成本，促进物流集成商为获取更多利益而在订单分配阶段考虑运输方式。     

MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型

为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去噪,选择不同的SVR模型分别对各独立分量和股票价格进行预测。在SVR算法中引入了人工生态系统优化算法（AEO）选参,提高了模型的预测精度。通过对上证B股指数的实证分析,结果表明,MTICA-AEO-SVR模型比ICA-AEO-SVR模型和ICA-SVR模型更准确和高效。     

基于联盟效应的医药物流中心选址模型及算法

针对医药供应链物流系统,分析了药品供应链物流的需求特征,阐述了药品供应链中生产企业、批发企业构建共享物流中心的意义,提出了一种三方合作效益最大化的物流联盟结构模式。建立了药品物流联盟物流中心节点选址的双层规划模型,上层规划以联盟效益最大化为目标,下层规划考虑联盟博弈的Shapley分配模式,体现了各参与方的利益分配最大化,并设计了遗传算法的求解模式。算例测试结果表明,该方法与算法具有较强的实践可操作性,可以作为物流节点选址决策的参考方法。     

一种面向业务的动态带宽分配方法

在分析传统QoS业务模型以及传统动态带宽分配方法（DBA）的基础上,提出一种面向业务的动态带宽分配算法。该算法吸取了各种QoS业务模型及传统动态带宽分配方法的优点,充分考虑了不同业务服务质量对带宽分配要求的差别以及带宽资源的利用率,仿真结果表明这种方法更加有效。     

基于语义的SVM电子商务推荐模型研究

推荐模型通常根据电子商务用户喜好和评价稀疏数据,预测客户兴趣并推荐相似结果。通过综述现有电子商务推荐算法,提出在SVM模型中,通过训练样本预测评分的方法填充用户-项目矩阵,根据各个项目的重要性对核函数相应的分量赋予相应的权重,以达到提高预测精度、产生理想的推荐效果目的。     

CPSO在配电网OFDM系统比特功率分配中的应用

自适应OFDM系统的比特功率分配是提高频谱利用率的关键技术,基于注水原理的注水迭代算法能够达到比特功率分配的理论上线,但实际系统中由于调制方式及传输比特整数规划的要求,不能达到比特功率分配的优化结果。鉴于此提出了云粒子群优化算法（Cloud Particle Swarm Optimization,CPSO）,利用云模型的不确定特性增加群体多样性,解决粒子群优化算法易于陷入局部极值的缺点。通过给出的云粒子群进化模式,实现搜索空间的全局搜索和局部搜索;采用进化过程中动态缩小搜索空间策略提高算法收敛速度,从而解决在低压配电网上系统发射总功率和误码率限定条件下的系统传输速率最大化比特功率分配问题。通过仿真实验表明所提算法的分配结果与位添加法相当,减少了运行时间,与注水迭代算法相比,在系统传输速率相同的情况下节省功率达4.7~14.8 dBm。     

面向资源最优分配的深度学习双边拍卖算法

针对拍卖过程中计算效率低和利益分配不合理等问题, 本文提出了一种基于深度学习的迭代双边拍卖算法. 该算法通过买卖双方的初始报价数据训练基于神经网络的资源最优分配模型, 调用训练好的模型对实时报价数据快速响应, 直接求解经纪人最优分配问题(BAP)以实现计算资源分配, 显著地减小了计算代价, 提高了算法的计算效率. 进一步, 针对利益分配不合理等问题, 在迭代双边拍卖框架的支出规则和收入规则中引入调节因子用于调节买卖双方的利益, 解决已有算法在实现社会福利最大化过程中利益分配不合理的问题. 实验结果验证了该算法的有效性和优越性, 在运行时间、社会福利、买家利益、卖家利益和经纪人利益等多项指标均明显优于已有的迭代双边拍卖算法     

无线传感器网络中基于免疫补体优化的感知资源分配算法

基于无线传感器网络资源分配的非确定多项式(NP)难特性,提出了一种基于免疫补体优化的感知资源分配算法,提高了对感知资源的检查效率。给出了问题的优化模型和实现过程。借鉴免疫补体机制,设计了分裂算子、结合算子;抗体克隆扩增时根据激励度进行,保证了解的多样性。实验结果表明:该算法目标检测成功率随着检测目标数的不同而变化,最高检出率可达92%。     

基于PSO的矿山企业动态配矿优化研究

采用粒子群优化(PSO)算法求解矿山企业动态配矿问题。依据开采条件圈定出可开采的矿块,用粒子的一位代表矿块,并用0或者1代表选择该矿块来开采,重新定义在约束条件下PSO粒子的运算与“飞行”规则,实现动态配矿优化的粒子群算法。该PSO算法实施简单,优化效果明显,通过2009年实际生产情况与优化结果的对比表明,该算法在生产成本几乎不变的情况下,明显提高了企业效率。     

基于改进PSO算法的任务分配研究

为了解决虚拟企业中的任务分配问题,建立了任务分配的多目标决策优化模型。分析了传统的PSO算法,通过设置算法中速度惯性权重和加速度系数的自动调整,以及引入遗传算法中的变异操作,实现了对该算法的改进。基于改进的PSO算法求解任务分配模型,研究了求解问题与粒子的映射以及采用TOPSIS计算粒子位置适应度的方法,进而设计了一种基于改进PSO算法的任务分配算法。通过应用实例及仿真实验,证明了改进的PSO算法应用于任务分配的可行性和有效性。     

利用二进制差分演化算法求解动态优化问题

利用进化算法求解动态优化问题是智能计算领域中的研究热点。基于HBDE求解动态位匹配问题（DBMP）和时变背包问题（TVKP）,在分析DBMP和TVKP的数学模型基础上分别提出利用HBDE求解它们的可行算法。与原对偶遗传算法的仿真计算结果比较表明：基于HBDE求解大规模DBMP和TVKPB问题不但是可行的,而且是高效的。     

基于区域分解的并行动态LOD构建算法

面向大规模可视数据的高速绘制问题,提出了一种基于区域分解的并行动态LOD（level-of-detail,层次细节模型）构建算法。算法首先改进了传统的渐进网格方法,实现了基于二次误差测度网格简化算法的渐进网格方法;接着提出了一种基于模型包围盒的区域分解算法,实现了原始模型的自适应区域分解;在每个子区域上,并行地执行渐进网格方法,实现了模型的并行动态LOD构建。实验结果表明,该算法可生成高质量的LOD模型,具备理想的加速比和可扩放性;与串行算法相比,该算法有效地提高了算法的执行效率。     

基于ECN的单播流与多播流间带宽共享算法

An ECN-based implementing bandwidth-sharing algorithm for unicast and multicast flows is presented.The algorithm uses a bandwidth allocation strategy to give an incentive to multicast flows in bandwidth allocation according to algorithm of the number of receivers, and to assure the unicast flows get their bandwidth shares fairly.Provided best-effort networks, an ECN-based congestion control algorithm is used to implement differentiated service in bandwidth allocation between unicast flows and multicast flows. In implementation, we solve the problems such asreceiver‘s number estimation, the RTT estimation and compromise between convergence and stability.The simulation results show that the algorithm can implement bandwidth sharing for TCP flows and multicast flows. Atthe same time, the algorithm not only allocates more bandwidth to multicast flows, but promises TCP flows to get their fair bandwidth share.     

结合LDA与Self-Attention的短文本情感分类方法

在对短文本进行情感分类任务的过程中,由于文本长度过短导致数据稀疏,降低了分类任务的准确率。针对这个问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分布（LDA）与Self-Attention的短文本情感分类方法。使用LDA获得每个评论的主题词分布作为该条评论信息的扩展,将扩展信息和原评论文本一起输入到word2vec模型,进行词向量训练,使得该评论文本在高维向量空间实现同一主题的聚类,使用Self-Attention进行动态权重分配并进行分类。通过在谭松波酒店评论数据集上的实验表明,该算法与当前主流的短文本分类情感算法相比,有效地提高了分类性能。     

基于WCET的SPM实时性管理策略

提出一种基于最坏情况执行时间(WCET)的SPM静态分配算法,该算法采用额外的WCET分析工具获得任务最坏情况执行路径(WCEP),针对最坏情况执行路径,把程序划分为全局变量、全局堆栈、指令块等节点,用包含节点和节点间关系的CFG描述应用程序,采用考虑节点间关系的算法把选中的节点分配到SPM中。仿真实验结果表明,采用该分配策略管理SPM空间比不采用SPM时的实时性提高54%左右。     

授权股份证明共识机制的改进方案

针对授权股份证明（DPoS）机制中存在的节点投票积极性不高及如何降低恶意节点被选举为代表节点的概率等问题,提出了一种基于奖励机制和信用机制的改进方案。奖励机制规定代表节点所得的交易费要与为它投票的节点所共享,并提出一种改进的收益分配算法合理分配各节点所得的权益;信用机制为节点设置信誉值和状态,并通过优化投票结果的计算方式加大恶意节点成为代表节点的难度。在以太坊平台上搭建了测试区块链对改进方案进行了实验分析,结果表明该改进方案能够降低恶意节点选举成功的概率,提高了系统的安全性。     

一种基于遗传算法的TSP建模方法

为解决小组软件过程(TSP)中针对活动如何有效安排工程小组人员的问题,从关于目标和面向活动的角度刻画TSP模型,提出基于遗传算法的优化方法。分析TSP核心思想,给出模型的结构和形式化描述,介绍建立模型的步骤。通过实验验证了该优化方法具有良好的执行性能,能够得到一个具有较优效益值的人员安排方案,可行性良好。