一种基于信任协商的网络协同攻防游戏模型

针对目前信息安全类游戏缺乏协同机制以及协同过程中敏感信息易泄露的问题,基于改进的信任管理和信任协商技术,设计了一种基于信任协商的网络协同攻防游戏模型,将信任协商技术应用到协同过程中,降低了协同过程中敏感信息泄露的风险,并探讨了自适应信任协商策略模式.通过实验分析证明了自适应信任协商在效率方面的优势.     

无安全信道的OSBE方案

基于访问控制策略的协议无法解决信任协商中出现的循环依赖问题，OSBE(oblivious signature based envelope) 方案可用来克服循环依赖，然而既有方案需要建立在一个安全信道上才能实施.利用基于身份的系统和基于证书加密的思想，提出一个高效率的不需要安全信道的OSBE方案，并证明了新方案不仅满足有效性、不经意性等OSBE的所有性质，而且也克服了原OSBE方案中接收者外传证书和签名的问题；在随机预言模型下，如果不存在一个多项式时间的算法能以不可忽略的概率伪造对消息的聚合签名，那么方案对接受者是安全的.     

一种多策略整合的协商框架

多Agent之间的协商是DAI领域的重要研究课题.目前的协商框架大多是采用单因子依赖的协商策略,没有考虑复杂环境下多因子的综合影响.为解决这一问题,提出了一个多策略加权整合的多议题的协商框架.本文从时间、资源、对方策略、最终结果集预测等多方面的因子来考虑整个协商策略,并在此基础上,重点阐述了框架中参与者基于多种协商策略整合的推理过程.与传统的单议题协商框架相比,该框架考虑了在实际应用环境中多因子的整合作用,并引入了对最终结果集的预测因子,从而提高了协商框架的效率.     

配电网潮流计算的实用算法

针对辐射状配电网的特点,应用前推回代法进行潮流计算,以广度优先搜索策略为理论基础,通过广度优先搜索遍历并借用ADT栈形成网络层次结构,来确定前推回代的支路顺序,形成一种实用的配电网潮流计算方法。该方法可以处理多分支辐射网,无需复杂的网络编号、不用形成导纳矩阵,而且迭代次数少,结果精确,用算例证明了方法的有效性。     

一种软件定义网络的安全服务路径优化构建机制

针对现有的安全服务路径优化构建方法缺乏综合考虑具体安全需求和底层资源状态的问题,提出一种基于启发式广度优先搜索算法的安全服务路径优化构建机制。首先,给出了基于软件定义网络的安全服务路径构建的总体结构,并引入整数线性规划对安全服务路径优化构建问题进行数学建模;其次,提出一种启发式广度优先搜索的模型求解算法,主要采用“先选择后搜索”的方式,解决同时考虑具体安全需求和底层资源状态的安全服务路径优化构建问题。仿真实验结果表明,所提出的构建机制在性能指标上优于对比方法。     

一种基于能力的联合承诺机制

针对复杂环境下的Agent间的多议题协商，提出了一个多策略整合的协商框架，阐述了基于多议题的多回交互提议机制，在此基础上给出了一个多议题整合策略负责提议的推理，利用权值矩阵整合了时间依赖、资源依赖、对方信知依赖、最终结果集预测等多种策略，该框架考虑了实际应用环境中多因子的综合影响，更加具有实用性，其中最终结果集预测有效解决了复杂环境下的信知不完整性，提高了协商效率。     

基于启发式搜索的主题策略研究

介绍目前较为常用的启发式搜索策略,重点探讨A＊搜索策略,在此基础上提出一种改进的基于启发搜索与网页链接和内容相关度结合起来的新型主题搜索算法．最后通过实验对新算法和最好优先以及A＊搜索进行比较。     

优先度优先搜索算法在输配电网络参数计算中的应用

讨论了“优先度优先搜索”算法。该算法对广度优先搜索算法中使用队列中的结点进行“优化”处理,依据结点的权值构成一个“优先队列”。在ＰＦＳ算法执行过程中,在优先队列中求得所要求的结点,因而可以提高搜索效率。该算法已实际应用中辐射状输配电网络参数计算中。     

含有正转移费用的离散序列搜索

研究了一类带有转移费用的离散序列搜索问题,利用动态规划的原理,将模型转化成一系列循环搜索过程,以求得最优搜索策略,并证明了最优ｕ．ｐ．策略存在的充要条件。     

基于加权启发式遗传算法的装配序列规划

传统遗传算法求解装配序列规划问题时会在初始化过程中产生大量非可行序列,影响求解速度并且导致最终得到的规划解质量不高.针对该问题,通过在初始化过程中加入启发式算子和基于无向图的广度优先搜索策略,保证了初始化个体的可行度和高适应度;在此基础上,对装配规划问题的特征重新对选择、交叉和变异算子进行了设计.实验表明,改进后的算法具有更好的稳定性和高效性,并且算法执行过程中不需要注入人工信息,使得装配过程更加自动化.     

工程项目谈判行为的动态演化分析

运用KMRW声誉模型分析了工程项目谈判过程中各参与方的相互博弈行为.通过建立总承包商和业主谈判的模仿者动态模型,分析了工程项目谈判系统动态演化的两种演化稳定策略:信任与猜疑.识别出贴现因子、信任产生的超额收益、采用信任策略时各参与方的初始投入是影响工程项目谈判系统演化的3个主要因素.通过分析3个因素对工程项目谈判系统演化趋势的影响,得出工程项目谈判各方采用信任策略是保证工程项目谈判系统向合作方向演化及其稳定性的基础。     

基于缓存序列的P2P信任协商博弈研究

通过混合静态博弈的理论来搭建缓存序列模型,引入比率因子,模拟部分缓存序列的情况,调整折现因子以分析获取系统最优性能的措施.利用仿真工具Gambit验证博弈模型.     

自动信任协商中的敏感信息保护方案

已有的敏感信息保护方案不能完全满足一些应用的实际安全需求,在已有方案的基础上,提出了一个基于信任向量的敏感信息保护方案。参与信任协商的双方中,一方根据己方的安全策略和对另一方的信任评估结果可以有选择性地显露证书中的敏感属性。通过具体的应用实例说明了方案的实现过程,并分析了方案的安全性和其他性能。     

Optimization Strategy Using Dynamic Metamodel Based on Trust Region and Biased Sampling Method

Combining a trust region method with a biased sampling method, a novel optimization strategy (TR-BS-KRG) based on a dynamic metamodel is proposed. Initial sampling points are selected by a maximin Latin hypercube design method, and the metamodel is constructed with Kriging functions. The global optimization algorithm is employed to perform the biased sampling by searching the maximum expectation improvement point or the minimum of surrogate prediction point within the trust region. And the trust region is updated according to the current known information. The iteration continues until the potential global solution of the true optimization problem satisfied the convergence conditions. Compared with the trust region method and the biased sampling method, the proposed optimization strategy can obtain the global optimal solution to the test case, in which improvements in computation efficiency are also shown. When applied to an aerodynamic design optimization problem, the aerodynamic performance of tandem UAV is improved while meeting the constraints, which verifies its engineering application.     

基于图论的边缘计算信任评估优化模型

针对边缘计算中资源受限等特性导致现有信任模型出现计算负载、路径冗余的问题,提出了一种基于图论方法并适用于边缘计算环境的信任评估优化模型。该模型将设备间复杂庞大的信任关系抽象成有向加权图再对其进行优化处理。首先,定义了设备间的信任关系,并采用基于信息熵理论的自适应聚合方法对信任值进行聚合计算,修正了信任值之间的差异度;其次,通过添加阈值、路径长度、时间窗等多重约束条件,事先过滤掉明显不符合要求的节点和信任边,降低信任路径形成过程中不必要的计算消耗;在此基础上,利用改进后的深度优先搜索(DFS)算法对信任路径进行冗余优化处理,避免了环路以及节点绕路问题,得到优化后的信任路径集合并计算得到最终信任值。最后,将所提方法与PSM算法以及RFSN算法进行了对比实验,结果表明本文算法能够有效减轻边缘设备的资源开销,并提升了信任模型的有效性。     

利用信任和社会网络的资源发现方法

为解决无结构对等网络中因恶意节点的欺诈行为造成的搜索不可靠问题,提出了利用信任和
社会网络(TSN)的资源发现方法;提出转发信任度、路由信任度和交易信任度的概念,用来
反映节点提供可靠服务的能力. 在节点选择朋友进行消息转发时,优先选择综合信任度高且
相关度高的朋友节点转发查询消息. 实验结果表明,TSN方法在资源搜索阶段有效屏蔽了恶
意节点,保证了请求节点获得服务资源的可靠性,提高了搜索效率.     

一类新拟牛顿方程的非单调信赖域算法

利用新拟牛顿方程及其修改BFGS校正公式,将非单调Wolfe线搜索技术与信赖域相结合,提出了一类拟牛顿非单调信赖域算法。在较弱的条件下,证明了此算法的全局收敛性。数值结果表明该算法是有效的。     

基于信任度的协同商务链自学习协商研究

在传统合同网协议的基础上，构建了协同商务链自学习协商框架．借鉴群体智能技术中的响应阀值概念，提出了基于信任度的自学习协商模型，同时给出实现该模型的算法和步骤．根据协商过程中投标主体完成任务的情况，实时更新其信任度值．基于此动态值，管理者可以有效的选择合适的投标主体，提高了协商效率，并减少协商时间和成本，从而达到减少通信量和保证协同商务链上各主体利益的目的．最后，通过仿真实验，从通信量、时间和任务完成数3个指标来进行比较．结果表明：该模型可以有效缓解协商过程中的管理器瓶颈和信息拥塞问题，相对于单任务双方协商模型，其在解决多主体、任务不断变动的动态环境下的协商问题有明显的优势．