节点位置对窃听信道安全容量的影响

随着无线通信技术的不断发展,无线通信中的安全问题已成为制约其发展的重要因素。文中基于香农信息论,从安全区域的角度分析了加入协作干扰后瑞利衰落窃听信道模型的安全性能,并且对窃听节点与协作干扰节点的位置变化与系统安全容量的关系进行了研究,然后在瑞利衰落信道模型下基于地理位置的变化对遍历保密容量进行了数值仿真。结果表明引入协作干扰节点可以提升系统安全容量,且适当增加协作者个数、调整协作者位置以及合理的功率分配都可以增强通信系统的安全性。     

基于AP聚类的约简孪生支持向量机快速分类算法

孪生支持向量机TWSVMs分类过程的计算量和样本的数量成正比,当样本个数较多时,其分类过程将会比较耗时。为了提高样本集的稀疏性,从而提高TWSVMs的分类速度,提出了一种基于AP聚类的约简孪生支持向量机快速分类算法FCTSVMs-AP。首先对原始数据集进行AP聚类操作。聚类的中心为约简后新的样本集,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解新的决策函数的系数,并证明了当样本集压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始数据集进行AP聚类操作。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FCTSVMs-AP可以通过有效压缩样本数量的方式提高分类速度。     

基于对象存储文件系统的协作式缓存一致性策略

基于对象存储文件系统引入了客户端缓存机制以加快文件访问速度,由此也带来了缓存数据一致性问题。针对多客户端访问共享文件时缓存更新策略存在的延时、网络和服务器负载过大及网络消耗大等问题,基于Lustre对象存储文件系统实现了一种改进的协作式缓存一致性策略。实验结果表明,改进后的缓存更新策略,不仅可以保证缓存数据的一致性,而且减少了客户端与服务器交互次数,降低了访问延迟,提高了系统I/O性能。     

基于符号EVBDD的安全多方计算

决策函数的有效表示是安全多方计算研究中的热点问题。符号描述技术是表示决策函数的一种新方法。针对基于代数决策图(ADD)的决策函数表示中出现的叶子节点规模膨胀以及导致协议面临的状态空间爆炸问题,引入边值二叉决策图(EVBDD)技术,给出了一种基于EVBDD的决策函数表示方法。该方法首先利用EVBDD结构,将决策函数描述为EVBDD的符号化形式,避免了传统ADD表示中出现的叶子节点规模膨胀现象。然后通过添加虚节点,解决了计算路径上出现的隐私泄露问题。在此基础上,提出了EVBDD的加解密算法,并设计了一种新的基于EVBDD的安全两方计算协议。最后,对协议的正确性、安全性和效率进行了分析。结果表明,与基于代数决策图的解决方案相比,新协议在效率上有明显的提高。     

基于任务熟人集的合同网模型的改进

合同网模型广泛应用于基于多Agent系统的各种应用系统中，以解决分布合作求解和任务分配问题，在讨论基本合同网模型的缺点和不足的基础上，给出了一个任务熟人集的概念，随后提出一种改进的合同网模型和基于任务熟人集选择修选结点和协商策略方法的选择机制，该模型有效地降低通讯量，减少了协商时间和信息流量，提高了系统效率。     

一种两类决策系统的递增式粗集归纳学习方法

本文提出了一种两类决策系统的递增式粗集归 纳方法．首先利用基于粗集和用户要求的属性简化方法,对决策表进行属性简化;然后修改 了决策矩阵和决策函数的定义,并采用基于修改后的决策矩阵和决策函数的方法从简化的决 策表中归纳出决策规则;最后,一个例子验证了本文方法的有效性和实用性．     

车载自组织网络环境下基于软件定义网络的数据协作调度算法

针对车载自组织网络（VANET）中路侧单元（RSU）应答车辆请求效率低下的问题,提出基于软件定义网络（SDN）的数据调度算法SDDS。首先,依据车辆状态信息生成策略冲突图,并求解其最大权重独立集,实现单个周期内被应答请求数目最大化;其次,通过分析数据在车辆节点中的冗余度对系统服务能力的影响确定最优参数,设计了一种基于地理位置的协助车辆挑选机制;最后,分析跨区切换车辆的特点和影响多RSU协作的因素,提出一种基于冲突避免的多RSU协作机制;此外,提出了新的评价指标——服务效能来评价系统的整体服务质量。仿真实验中,相比请求数目优先算法（MRF）和协作数据分发算法（CDD）,SDDS的服务效能最高增幅达到15%和20%。仿真结果表明,SDDS能显著提高调度系统的服务效率和质量。     

基于正序迭代选择策略的聚类中心自动选择方法

针对密度峰值聚类算法的决策函数不能自动有效地确定聚类中心的问题,提出自动确定聚类中心的密度峰值聚类算法.首先,通过归一化处理,使决策函数中的两个变量分布均匀.然后,在确定聚类中心时,提出正序迭代选择策略,即根据聚类核心点数目的变化趋势搜索拐点,并以拐点之前的点作为聚类中心,完成聚类.最后,在UCI数据集上验证文中算法的性能,算法在未提高时间复杂度的情况下,可以对任意分布形状的数据集进行聚类,具有较好的适应性和聚类效果.     

一个基于偏序事件结构的Web服务模型及其形式化组装

随着Internet的发展,服务化和Web化趋势使得一个基于Web的分布式软件服务计算环境正在形成;同时随着大规模应用需求的不断涌现,单个的Web服务往往不能很好地满足一些复杂的应用。因此Web服务之间的集成组装就显得尤为重要。分析Web服务的交互和协同行为可以发现,分布性和并发性是基于软件服务分布计算系统的本质特征。这就往往使得组装的正确性难以得到保证,从而需要提供一定的手段加以支持;同时,基于软件服务分布计算系统的效率问题也值得关注。我们认为,利用偏序关系对这些问题加以处理是一种理想和有效的手段;而同时我们发现,在服务的组装中,服务与服务之间存在着一种自然的偏序关系。本文基于此,从形式化的角度研究了软件服务及其组装,提出了一种基于偏序事件多集的Web服务的形式化模型。本文从服务内部事件而不仅仅是服务的角度来考察并发问题,这使服务内和服务问的更多的事件可以并行执行,并使得组装后的系统可以更高效地进行实施,从而使得Web服务的并发拉度变细;在此基础上给出了一种服务组装语言和规则,以确保在组装过程中出现的局部变化不影响整体的Web服务的正确组装,从而能够从形式化的角度来规范Web服务的集成组装,使其正确性和效率能够得到保证。     

雷达系统仿真中基于消息驱动的通信服务模型之研究*

仿真系统通信构件设计是雷达系统仿真中的关键问题。采用多进程协作仿真设计方法构建通用雷达仿真系统,提出了雷达系统仿真协作关系模型,并在此基础上设计出采用远程消息服务中心和本地仿真执程消息代理架构的通信服务模型用于控制雷达系统仿真过程,同时给出并发访问控制策略。实验表明,基于消息驱动的通信服务模型可以很好地实现分布式结构下雷达系统各仿真执程间的互通与协作仿真。     

基于关系网模型的Agent联盟形成策略

从研究Agent社会合作机制入手,引入了一个表示Agent之间联系的社会关系网模型,并以该模型中的熟人集为基础提出了一种Agent联盟形成策略。该策略能有效地减少系统中的联盟数,避免联盟形成过程中的盲目性,节省协商时间并提高协商效率。     

Allocating the fixed cost based on data envelopment analysis in view of the Shapley value

This paper considers fixed cost allocation in view of cooperative game theory and proposes an approach based on data envelopment analysis while incorporating the perspectives of coalition efficiency and the Shapley value. To do this, we first build two models to evaluate coalition efficiencies before and after cost allocation, and we prove that all coalitions can be efficient after fixed cost allocation. Then, following the premise that each coalition makes itself efficient without reducing the efficiencies of other decision-making units' preallocation efficiency, we propose a model that determines the acceptable range of each coalition's allocated fixed cost. Furthermore, a model is constructed to determine the final cost allocation based on three principles: efficiency, monotonicity, and similarity. Moreover, the Shapley value is employed to obtain the cost allocated to each decision-making unit (DMU). The proposed approach considers the relationships among DMUs across their forming coalitions to determine their interaction types and then generates a fixed cost allocation result that possesses the features of the Shapley value. This process makes the fixed cost allocation more acceptable. Finally, a simple numerical example and an empirical case are provided to illustrate the calculation process of the proposed approach and compare our approach with the traditional methods.     

基于熟人的Agent联盟策略

在多ａｇｅｎｔ系统中,ａｇｅｎｔ可以通过协商形成联盟来完成任务求解。本文基于ａｇｅｎｔ联盟的统计规律提出了ａｇｅｎｔ熟人的概念,以熟人为基础的联盟策略可以有效减少联盟形成过程中的通讯开销和计算量。随后给出了一种基于该策略的联盟竞争任务的算法,该算法适用于动态,开放的环境、无中心控制,不存在通讯和计算瓶颈。     

个体软件人情感控制模型研究

“情感”对行为具有智能控制作用,REB模型为理智情感行为模型,软件人的情感智能控制体系由感知、情感与理智、行为3个部分组成。该文引入了Erf、Ecf 2个内部状态参数,分析了它们在个体软件人情感控制中的作用。试验结果表明：Erf、Ecf对个体软件人的情感控制有影响,并且Ecf比Erf的作用更明显一些。这一结果符合人类自身情感控制的实践。     

基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体协商模型

合同网协议可扩充性好,处理动态环境能力强,在多智能体系统协商中应用广泛．在分析了经典合同网协议的优缺点后,提出了基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体系统协商模型．根据模型设计了适合扩充合同网协议的系统结构,引入了熟人联盟以及信任度参数,提出熟人联盟生成方法及信任度更新规则并构造了基于经典合同网协议的扩充合同网协议．最后通过对一个导弹防御例子的测试及分析,证实了该模型在保证协商质量的基础上,有效地降低了协商代价．     

基于博弈论框架的用户行为决策模型

从风险与安全的角度提出一种新的用户行为决策模型,将服务提供者和用户作为非合作博弈的对立方,在不完全信息静态博弈的基础上研究博弈参与者之间的交互行为。从博弈参与者的相互依赖的行动选择角度建立博弈模型,求出最优混合策略。在此基础上,服务提供者从最大化自己利益的角度作出决策。     

面向云联网的云服务协商机制

随着云计算的快速发展,越来越多的用户开始使用云服务提供商提供的服务,而云联网作为云计算研究的新领域,可以实现跨云服务提供商的服务,当单个云服务提供商无法满足用户的服务需求时,云服务提供商之间以合作的方式为用户提供服务,以便更好地满足用户的服务需求。针对上述情况,提出了面向云联网的云服务协商机制,该机制利用云联网和改进的经典合同网模型来实现云服务提供商的交互协商。为了有效地选出合作伙伴以提高合作效率,还为每一个云服务提供商建立了一个熟人集。实验表明,本文设计的机制可以有效地提高云服务提供商之间的合作效率,并且可以更好地满足用户的服务需求。     

基于软件人的装备物流供应链协商模型

供应链成员之间的协商是智能供应链管理系统的关键部分,供应链成员只有通过协商才能进行有效的交互、合作。装备物流供应链中的一些运作功能定义成多个软件人模型,其中包括协调软件人、采购软件人、生产软件人、库存软件人、运输软件人、供应软件人。本文主要研究的是采购软件人与供应软件人之间的协商,提出一个软件人之间的协商模型。     

An incentive game based evolutionary model for crowd sensing networks

Crowd sensing networks can be used for large scale sensing of the physical world or other information service by leveraging the available sensors on the phones. The collector hopes to collect as much as sensed data at relatively low cost. However, the sensing participants want to earn much money at low cost. This paper examines the evolutionary process among participants sensing networks and proposes an evolutionary game model to depict collaborative game phenomenon in the crowd sensing networks based on the principles of game theory in economics. A effectively incentive mechanism is established through corrected the penalty function of the game model accordance with the cooperation rates of the participant, and corrected the game times in accordance with it’s payoff. The collector controls the process of game by adjusting the price function. We find that the proposed incentive game based evolutionary model can help decision makers simulate evolutionary process under various scenarios. The crowd sensing networks structure significantly influence cooperation ratio and the total number of participant involved in the game, and the distribution of population with different game strategy. Through evolutionary game model, the manager can select an optimal price to facilitate the system reach equilibrium state quickly, and get the number of participants involved in the game. The incentive game based evolutionary model in crowd sensing networks provides valuable decision-making support to managers.     

基于遗传算法的多智能体联盟形成机制

针对动态开放式多智能体系统中联盟的形成问题,提出“按能力分配”的联盟报酬划分规则和联盟报酬率等概念及相关命题,讨论Agent之间的协商机制和协商原则,在此基础上建立基于多智能体遗传算法的联盟形成机制。仿真计算结果表明,该联盟形成机制能够减少系统的通信量,保证所得联盟的稳定性和全局最优性,提高系统的结盟效率。