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现实的规划问题中,观察信息的获取所需的代价是不同的,并且在规划解执行过程中,并非所有的观察信息都是有意义的,因此为了减少执行过程中的开销而对大量的带权值的观察信息进行约简就显得十分重要。首次针对带权值的观察信息约简问题做出研究,定义了带权值的最优观察集的概念,设计了SOWOS算法。该算法找出所有需要区分的状态对,用贪心的思想使搜索按指定顺序选择观察变量,并在搜索的过程中增加剪枝,减少了大量不必要的搜索,最终求得总花费最小的观察集,达到了减少执行成本的目的。实验结果表明,SOWOS算法可以高效地求得带权值的最优观察集,对减少规划执行中的开销贡献明显。 相似文献
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用户隐私保护一直是影响云计算推广的重要问题。当前,针对云服务提供商的用户隐私保护研究还只局限于少数特定领域,没有一个较为通用的方案。这严重阻碍了用户对云服务提供商及云计算服务模式的信任。为解决这一问题,首先分析了云环境中信息泄露的特点,并根据云计算服务及模型的特点,引出了一个让云服务各层或各模块相互分离、相互制约的用户隐私保护思路。随后沿用该思路,提出了一套基于PaaS层和SaaS层分离的完整隐私保护方案,让PaaS层和SaaS层服务有不同的云服务商分别提供,并让云服务商在提供服务的同时,根据相应规范限制对方泄露用户隐私。最后,对该方案进行了详细的安全性分析论证,并采用一个实际例子说明了该方案在保护用户隐私中的作用。该方案能在一般的云计算架构中实行,可通用于各类SaaS服务中,具有较强的理论和应用价值。 相似文献
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