自适应小世界粒子群优化算法

提出一种基于小世界网络的自适应拓扑结构。每个粒子都与它的近邻粒子进行交互,其有一定概率通过小世界重置与远方的粒子进行沟通;为粒子群体的每个维度分配一个特定的小世界网络,不同维能够学习不同邻居的历史信息;粒子的邻域大小与小世界重置的概率将在种群收敛状态的基础上进行自适应调整。利用标准函数集对该算法进行测试,测试结果表明,通过该机制,粒子群体具有更好的搜索多样性,能够平衡全局探索与局部开发。     

基于压缩感知的链型无线传感器网络节能数据收集

无线传感器网络(WSNs)中节点受体积、功率、成本等限制而导致了节点能量、生命周期有限的问题.提出一种基于压缩感知算法的无线传感器网络节能优化方法,并结合无线传感器网络中的链型拓扑网络模型,给出基于压缩感知理论的节能网络数据传输模型.通过理论分析比较表明压缩感知方法在节能方面的优越性,然后在得出的网络能耗模型的基础上进行仿真.仿真结果表明:压缩感知方法有效减少了网络能耗.     

一种基于GPS轨迹的道路拓扑生成方法

复杂路网拓扑的自动生成建立在道路提取和交叉路口识别的基础之上,是智能交通控制和自动导航服务等领域的研究热点之一,基于浮动车或出租车的GPS轨迹可以反映交通路网的拓扑结构。为此,提出了一种基于GPS轨迹的道路拓扑生成方法,即在无道路地图辅助的情况下,该方法基于大规模GPS轨迹,能够快速提取路口交叉点,自动构建具有地理位置信息的拓扑结构和计算相邻路口的网络距离。实验结果表明,该方法能够提取出各个道路交叉点并建立各点之间的拓扑关系。在提取主干道路拓扑实验中,在设置路宽为55米的情况下提取路口交叉点的正确率达到了87.08%,各路口之间的平均网络距离误差率为8.87%,并且能够正确地得到交叉点之间的连通关系。     

归约算法统一描述

归约算法在并行计算中应用广泛,目前有很多归约算法应用于不同的情形。这些归约算法各不相同, 逻辑拓扑是 造成区别的关键 。为了统一描述归约算法,揭示它们的共性,给出了一个逻辑拓扑的定义及其性质。在此基础上,给出了归约算法的统一描述,以利于对归约算法的理解,从而设计适应不同应用和环境的归约算法。该描述也可视为可集成不同语义的归约算法框架,从而有助于设计具有新语义的归约算法。本质上,该统一描述是一个归约算法形式定义,有助于验证归约算法的正确性。     

基于动态权限集的Android强制访问控制模型

针对Android存在的特权提升攻击问题,提出了基于动态权限集的Android强制访问控制模型DP_ManDroid。该模型首先分析强连通分支的权限分布特性,构建动态的权限集划分;然后在信息流与权限集耦合的基础上,抽象权限提升路径;最后提出线性时间的访问控制算法,并通过动态追踪权限集,实现了细粒度的决策控制。与现有 安全模型的对比,以及在原型系统上的仿真结果表明,所提出的安全模型很好地抵御了特权提升攻击,同时降低了时间复杂度。     

卫星图像的村落民居Lebesgue测度η值研究

以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育（时间增长）过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的（年代）演变做了分析。     

动态网络环境下的链路层拓扑发现算法

完整准确的网络拓扑是网络管理的基础. 由于链路层设备的多样性、透明性、动态性, 因此如何快速、准确地发现链路层拓扑成为近年来研究的热点和难点. 现有的链路层拓扑发现研究均基于静态网络, 然而随着无线网络的普及, 网络中的移动设备越来越多, 静态网络的假设不再成立. 鉴于此, 本文提出了动态链路层拓扑发现算法, 通过在网路中部署有限的agent节点, 发现链路层拓扑. ns-3模拟实验以及对实际运行网络的测量结果表明, 该算法能有效排除移动设备的影响, 快速准确地发现链路层拓扑结构.     

Stochastic consensus control with finite frequency specification for Markov jump networks

A stochastic finite frequency consensus protocol for directed networks with Markov jump topologies and external disturbances is proposed in this paper. By introducing the frequency band information into consensus control design, the disagreement dynamics of interconnected networks asymptotically converge to zero with an improved level of disturbance attenuation in the specific frequency band. In addition, the new model transformation approach is presented by exploring certain features of Laplacian matrix in real Jordan form, which leads to more generality of the designed protocol. A numerical example validates the potential of the developed results. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于主应力删除准则的ESO法及其应用

为促进渐进结构优化（Evolutionary Structure Optimization,ESO）法在桥梁找型方面的应用,阐述基于主应力删除准则ESO法的基本原理,研究不同M值对优化结果的影响,并建议在应用该法进行拓扑优化时取M≥10.应用基于拉应力占优删除准则的ESO法分析高跨比对缆索支承桥形式的影响,结果表明：当高跨比大于等于1/7时缆索支承桥的最优形式为斜拉桥;当高跨比低于1/7时最优形式为悬索桥.     

A destination-based approach for cut detection in wireless sensor networks

Wireless sensor networks often suffer from disrupted connectivity caused by its numerous aspects such as limited battery power of a node and unattended operation vulnerable to hostile tampering. The disruption of connectivity, often referred to as network cut, leads to ill-informed routing decisions, data loss and waste of energy. A number of protocols have been proposed to efficiently detect network cuts; they focus solely on a cut that disconnects nodes from the base station. However, a cut detection scheme is truly useful when a cut is defined with respect to multiple destinations (i.e. target nodes), rather than a single base station. Thus, we extend the existing notion of cut detection, and propose an algorithm that enables sensor nodes to autonomously monitor the connectivity to multiple target nodes. We introduce a novel reactive cut detection solution, the point-to-point cut detection, where given any pair of source and destination, a source is able to locally determine whether the destination is reachable or not. Furthermore, we propose a lightweight proactive cut detection algorithm specifically designed for a network scenario with a small set of target destinations. We prove the effectiveness of the proposed algorithms through extensive simulations; specifically, in our network configurations, proposed cut detection algorithms achieve more than an order of magnitude improvement in energy consumption, when coupled with an underlying routing protocol.