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移动自组网中非完全信息节点风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
移动自组网是一种无中心、自组织以及多跳的无线网络,能否有效可靠地对通信节点进行风险评估是保障节点高质量通信的重要因素.当前基于可信度或是信誉的评估方法对评估样本都有特殊的要求,对评估对象提出种种假设,无法辨别间接样本的恶意推荐问题,在实际移动自组网中各个节点尤其是恶意节点对外暴漏的信息往往偏少,样本数量有限,无法明确判断其状态,大部分是非完全信息,从而导致评估结果缺乏客观性与可靠性.文中提出采用灰色系统理论描述通信节点非完全信息状态,根据灰类白化以及灰色聚类思想进行节点风险评估.方案针对自组网络通信需求对节点行为进行多关键属性划分,采用味集群方法收集原始样本,避免恶意推荐;将难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰聚类的概念和计算方法,将实体的通信风险水平定义为实体关键属性值序列针对各评估灰类的聚类评估值,从而得到该实体通信风险水平的相对参考值.分析与实际计算表明该方法是一种适合移动自组网中非完全信息节点风险评估的有效方法. 相似文献
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提出一种多机器人协作追捕多个移动目标策略,基于主从式协作结构提出了分区主从式协作方法,在确定追捕目标点后通过引入追捕意向、追捕耗时,心智态度等三个指标概念选择最优合作追捕团队成员,并根据逃跑者状况以及协作效用判断追捕结果,评价追捕效率,仿真试验结果证明该策略的可行性及有效性. 相似文献
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现有的车载网络中对数据存储机制的研究大多以移动车载节点作为数据载体,然而车载节点的快速移动、存储空间有限、存在安全风险等特性,限制了车载网络数据存储性能的进一步优化.针对部署有路边基础设施的车载网络场景,以路边单元作为存储节点,提出了基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制(distributed storage scheme,简称DSS).在车载网络中,以最大化数据响应率为目标,路边单元的数据存储问题是NP完全问题.首先,依据请求分割规则将原问题转化为二部图最大匹配问题,其中,二部图左顶点代表车载节点的请求,右顶点代表路边单元的存储单元;进而,利用Hungarian算法在多项式时间内求得最优解.由于问题转化可能造成不同路边单元存储相同数据的冗余问题,设计了冗余副本清理算法,依据不同副本的响应因子排序,检查并清理冗余副本.实验结果表明:DSS能够提高数据响应率,降低响应时延,并保持较小的网络资源开销. 相似文献
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针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。 相似文献
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近年来,统计模型检测技术已经得到了广泛的应用,不同的统计算法对统计模型检测的性能有所影响。主要对比不同统计算法对统计模型检测的时间开销影响,从而分析算法的适用环境。选择的统计算法包括切诺夫算法、序贯算法、智能概率估计算法、智能假设检验算法及蒙特卡罗算法。采用无线局域网协议验证和哲学家就餐问题的状态可达性验证为实例进行分析,使用PLASMA模型检测工具进行验证。实验结果表明,不同的统计算法在不同的环境中对模型检测的效率有不同的影响。序贯算法适用于状态可达性性质的验证,时间性能最优;智能假设检验算法与蒙特卡罗算法适合验证复杂模型。这一结论有助于在模型检测时对统计算法的选择,从而提高模型检测的效率。 相似文献
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