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网络攻击状态下多智能体系统的安全一致性控制策略研究

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网络攻击状态下多智能体系统的安全一致性控制策略研究

作者：龚亚星南京理工大学

学位级别：硕士

随着计算(Computation)、通信(Communication)以及控制(Control)技术,即3C技术的发展,信息物理系统(CPS)受到了广泛关注。多智能体系统作为一类重要的分布式CPS,已被广泛应用于各个领域,给社会发展和人类生存带来极大便利。然而,由于系... 详细信息

随着计算(Computation)、通信(Communication)以及控制(Control)技术,即3C技术的发展,信息物理系统(CPS)受到了广泛关注。多智能体系统作为一类重要的分布式CPS,已被广泛应用于各个领域,给社会发展和人类生存带来极大便利。然而,由于系统规模的复杂性和网络协议的开放性,多智能体系统面临的攻击威胁日益增加,形势愈加严峻。因此,研究网络攻击下多智能体系统的安全防御与控制策略设计具有重要意义。本文分别研究了拒绝服务攻击(Do S)和虚假数据注入攻击(FDI)下基于动态事件触发传输机制的多智能体系统的自适应一致性控制问题。主要工作和结果如下:针对遭受Do S攻击的多智能体系统,研究了基于状态反馈的安全一致性控制问题。首先,设计了一种包含时变权重系数的动态事件触发传输机制,以节省通信资源;其次,设计了一种基于自适应耦合参数的完全分布式一致性控制协议,以减少智能体间的信息交互,降低遭受Do S攻击所带来的影响,同时,所设计的控制协议引入了切换机制来加强系统防御Do S攻击的能力;然后,基于李雅普诺夫稳定性定理,不仅给出了一致性误差系统达到渐近稳定的充分条件,即Do S攻击下多智能体系统达到平均一致性的条件,还对Do S攻击需满足的约束进行了分析;最后,提供数值算例对理论结果进行了验证。针对状态未知的多智能体系统,进一步研究了Do S攻击下基于状态观测器的安全一致性控制问题。设计了基于状态估计和动态事件触发机制的自适应一致性控制协议,同样结合切换策略实现了对Do S攻击的双重安全防御,给出了多智能体系统达到安全平均一致性的条件,还证明了所设计的触发机制能有效地避免芝诺行为,最后通过仿真证明了所提出控制策略的可行性。相比现有研究,上述针对Do S攻击采取的安全控制策略,将可抵御的攻击时间提升了10%左右。针对遭受FDI攻击的多智能体系统,研究了基于主动攻击补偿策略的自适应弹性控制问题。首先,构造了增广观测器来估计系统的实际状态和遭受攻击时被注入的虚假数据;其次,引入了可严格排除芝诺行为的动态事件触发传输机制,以降低信道拥堵,节省网络资源;然后,基于攻击估计值设计了可抵消FDI攻击影响的自适应弹性控制协议;接着,通过李雅普诺夫分析法以及L和L空间相关的收敛性判据,给出FDI攻击下多智能体系统实现一致性的条件;最后,利用仿真实验证实了该策略能够抵御幅值为初始状态值5倍左右的FDI攻击,验证了提出方法的有效性。

关键词：信息物理系统(CPS) 多智能体系统拒绝服务攻击(DoS) 虚假数据注入攻击(FDI) 动态事件触发机制自适应一致性

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蜂群杂草混合算法的研究及其应用

蜂群杂草混合算法的研究及其应用

作者：龚亚星甘肃农业大学

学位级别：硕士

入侵性杂草优化算法是近年来提出的一种模拟杂草扩散繁殖行为的新型群体智能优化算法。为进一步提高该算法的优化性能、拓宽其实际应用领域、探讨算法与其他智能优化算法的耦合性，将人工蜂群算法的蜂群进化机制引入到杂草算法的进化框... 详细信息

入侵性杂草优化算法是近年来提出的一种模拟杂草扩散繁殖行为的新型群体智能优化算法。为进一步提高该算法的优化性能、拓宽其实际应用领域、探讨算法与其他智能优化算法的耦合性，将人工蜂群算法的蜂群进化机制引入到杂草算法的进化框架中，在分析基本杂草算法的寻优机理及相关理论的基础上，提出了一种蜂群杂草混合算法，并对新算法的优化性能及其在农业工程领域中的实际应用进行了较为深入的研究。（1）介绍了杂草算法的基本框架以及人工蜂群算法的进化机制。对基本杂草算法的数学模型、算法步骤和收敛性都进行了深入分析，并对人工蜂群算法的角色转换机制以及进化模式进行了研究，给出了算法进化的核心步骤与基本流程。（2）综合两种算法的优点，设计了蜂群杂草算法的混合策略。该策略在杂草个体竞争淘汰后，在当代杂草种群中的每个个体邻域内，利用人工蜂群算法的采蜜蜂搜索方式进行寻优，用搜索到的较优个体替代原有个体，以保持群体中优良个体的数量。之后，在群体最优个体邻域内利用跟随蜂搜索模式进行寻优，用搜索到的较优个体作为新的最优解，从而提高算法的优化精度。（3）提出了蜂群杂草混合算法，对算法的数学模型、算法流程、收敛性及优化性能进行了较为细致的研究。通过分析参数设置对算法性能的影响，得出了算法关键性参数的建议取值。对几个基准测试函数进行优化的实验结果表明，改进算法的优化精度、稳定性、运算时间以及收敛速度均优于基本算法。（4）将蜂群杂草混合算法应用于灌溉制度优化问题及农机行星传动机构的优化设计中，取得了较为理想的优化效果，为处理农业优化问题提供了一种新的思路。

关键词：智能优化算法入侵性杂草优化算法人工蜂群算法性能分析灌溉制度农业机械优化设计

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一种单种群混合蛙跳算法

计算机工程与科学 2014年第3期36卷 463-468页

作者：王联国龚亚星甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070 甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当... 详细信息

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。

关键词：群体智能混合蛙跳算法单种群加速因子聚群行为

混合蜂群杂草算法及其在灌溉制度优化中的应用

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计算机工程与科学 2014年第9期36卷 1728-1735页

作者：龚亚星王联国甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有... 详细信息

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。

关键词：群体智能杂草算法蜂群算法遗传算法 Jesen模型优化灌溉

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一种转轴人工蜂群算法

传感器与微系统 2013年第6期32卷 134-138页

作者：龚亚星王联国甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070

为了提高人工蜂群(ABC)算法的局部搜索能力,加快其收敛速度,将Rosenbrock转轴搜索的方法引入ABC算法,提出了一种转轴ABC算法。该算法每隔一定的迭代次数,就在ABC算法找到的当前极值的邻域内用Rosenbrock方法进行一次转轴搜索,以引导算... 详细信息

为了提高人工蜂群(ABC)算法的局部搜索能力,加快其收敛速度,将Rosenbrock转轴搜索的方法引入ABC算法,提出了一种转轴ABC算法。该算法每隔一定的迭代次数,就在ABC算法找到的当前极值的邻域内用Rosenbrock方法进行一次转轴搜索,以引导算法找到函数值下降最快的方向。此外,新算法利用对立策略对算法随机产生的初始种群进行调整,得到了质量较高的初始种群。通过对几个标准测试函数的性能测试,验证了算法的快速收敛性和稳定性,说明对其的改进是可行且有效的。

关键词：群体智能人工蜂群算法 Rosenbrock转轴人工蜂群算法对立策略搜索方向

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基于蜂群-杂草算法的农机行星传动优化设计

干旱地区农业研究 2015年第2期33卷 283-286页

作者：龚亚星王联国甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070

将人工蜂群算法的寻优机制引入到入侵性杂草优化算法中,提出了一种混合蜂群杂草算法(BCIWO),将其应用于农业机械中星齿行星传动机构的优化设计。选取一个实例,将新算法与遗传算法(GA)及基本杂草算法(IWO)的实验结果进行对比,结果表明:1... 详细信息

将人工蜂群算法的寻优机制引入到入侵性杂草优化算法中,提出了一种混合蜂群杂草算法(BCIWO),将其应用于农业机械中星齿行星传动机构的优化设计。选取一个实例,将新算法与遗传算法(GA)及基本杂草算法(IWO)的实验结果进行对比,结果表明:1采用BCIWO算法所得的行星传动结构的设计体积为1.4725×107mm3,小于GA与IWO所得;2 BCIWO多次求解的波动较小,求解稳定性较高;3 BCIWO的计算速度较快。从而推知,BCIWO在机械优化设计领域更具推广性。

关键词：农业机械行星传动优化设计杂草算法人工蜂群算法

中共在延安整风运动中对苏联的认知与政策选择

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延安大学学报（社会科学版） 2015年第3期37卷 14-17页

作者：赵红龚亚星延安大学历史文化与旅游学院陕西延安716000

延安时期的整风运动是中共党史中的重要事件。为了实现马克思主义中国化,摆脱苏联与中共的"父子党"关系,在延安整风运动的开始、开展过程中,中共努力减少和排除苏联因素干扰,争取实现完全意义上的独立自主。通过整风运动,确立了毛泽东... 详细信息

延安时期的整风运动是中共党史中的重要事件。为了实现马克思主义中国化,摆脱苏联与中共的"父子党"关系,在延安整风运动的开始、开展过程中,中共努力减少和排除苏联因素干扰,争取实现完全意义上的独立自主。通过整风运动,确立了毛泽东思想在全党的指导地位,中共逐渐在意识形态上摆脱苏联影响,也为中共后来探索中国特色社会主义道路奠定重要思想基础。

关键词：延安整风运动苏联共产国际中国共产党

基于孪生网络的小样本食用油光谱信息分类研究

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基于孪生网络的小样本食用油光谱信息分类研究

作者：龚传星西安工业大学

学位级别：硕士

在中国社会进入高质量发展阶段,食品行业的安全保障,尤其是关系广大人民群众健康的食用油品质评价需要更精密的检测技术。因此,研究出快速且不受检测规模限制的检测方法十分必要。本论文以8种不同种类的食用油的傅立叶变换光谱为研究对... 详细信息

在中国社会进入高质量发展阶段,食品行业的安全保障,尤其是关系广大人民群众健康的食用油品质评价需要更精密的检测技术。因此,研究出快速且不受检测规模限制的检测方法十分必要。本论文以8种不同种类的食用油的傅立叶变换光谱为研究对象,提出一种适用于小数据量的孪生神经网络模型,对食用油光谱进行分类,并进行多种深度学习模型的对比,获得了新颖的研究成果。主要研究内容及结果如下。(1)对市场上常见食用油,配置8种样品并测量出小样本光谱数据。把花生油(胡姬花牌)、菜籽油(金龙鱼牌)、大豆油(金龙鱼牌)及反复煎炸的鲁花牌花生油(称为废弃油)等4种食用油,对其分别命名为C0、C1、C6、C7;以5:5和2:8两种比例混合C1与C7得到C2、C3样品,以5:5和2:8两种比例混合C6与C7得到C4、C5样品。用傅里叶变换光谱仪获取这8种食用油样品的光谱信息图。经分析发现,在(400,800)nm波段范围内样品的光谱特征间有微小差异,视觉上并不能精准分辨,这反映了各种食用油样品之间所含基团、元素的微小差异性。(2)对获取的光谱进行数据增强预处理,构建800张光谱数据集。把数据集的640张作为训练集,160张作为测试集,并将其运用于VGG16、Mobile Net V2、Res Net50、VIT和Siamese五类模型,进行训练。训练后得到各模型的平均精确度为77.25%、92.63%、90.13%、91.0%、97.75%,召回率分别为77.50%、90.60%、87.5%、89.4%、91.0%。(3)用优选与融合策略创建适合小样本数据的机器学习新模型。基于现有5种模型的训练指标中优选出Siamese模型可作为主干模型,从而构建AM-Siamese新模型,其思想是将注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)融入到VGG16网络。训练结果表明,AM-Siamese的平均精确度为99.6%,召回率为99.2%,这两个指标均高出VGG16模型23%左右;并且AM-Siamese模型在识别混合食用油样品时,呈现出100%精确度,说明AM-Siamese模型对食用油小样本光谱数据集的识别是有效的和高精准的。(4)对上述6种模型进行测试和多指标综合分析。将160张测试集用于6种模型的测试,再采用准确率、精确度、召回率和F1分数等做多指标综合评价。研究发现,AMSiamese模型的训练集准确率为88%,测试集准确率为94%,相较其它5种模型具有高分类准确率;上述6种模型的测试集的平均分类精确度依次分别为77.27%、92.58%、90.03%、90.94%、97.50%、100.00%;各个模型的F1分数依次为0.56、0.81、0.74、0.79、0.88、1.00。综合分析各模型间的分类性能差异后,发现本文搭建的AM-Siamese模型具有优良的鲁棒性和泛化性,这为食用油的数字化检测鉴别提供新技术。本论文具有以下三个创新点。(1)针对8种食用油小样本数据集,完成识别,所创建的AM-Siamese模型无需大量的数据也能达到高分类。(2)将注意力机制模块融入到VGG16网络中,这是一个双向改善彼此缺陷的方法。VGG16网络的较强特征表征能力促进了注意力机制特征提取全面性,同时,本文中采取的卷积注意力机制模块却能提高VGG16的特征提取中对过拟合的敏感性。(3)创建的AM-Siamese孪生神经网络模型,因为轻量化的孪生神经网络参数少而能提高分类水平并减小计算量,尤其在数据量小的情况下。因此,本论文将注意力机制模块融入到VGG16中创建AM-Siamese模型,不仅因为对少样本数据集的适用而具有快速和高准确率的特性,将为食用油检测提供一种新技术,而且会为类似的数据分析提供借鉴。

关键词：食用油光谱傅里叶变换光谱仪深度学习孪生网络注意力机制

无人机辅助移动边缘计算网络空地资源优化方法研究

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无人机辅助移动边缘计算网络空地资源优化方法研究

作者：龚亚梅山东师范大学

学位级别：硕士

物联网和移动通信技术的蓬勃发展催生了计算密集型和延迟敏感型新兴应用,这些新兴应用对网络通信、计算能力的需求激增,给资源有限的移动设备带来严峻挑战。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)移动边缘计算网络(Mobile Edge Computing... 详细信息

物联网和移动通信技术的蓬勃发展催生了计算密集型和延迟敏感型新兴应用,这些新兴应用对网络通信、计算能力的需求激增,给资源有限的移动设备带来严峻挑战。无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)移动边缘计算网络(Mobile Edge Computing,MEC)因其高度的灵活性和机动性,不仅弥补了传统地面MEC网络对地面通信基础设施的依赖,而且在农业、通信、应急救援等多种场景中满足了各类应用的计算需求。然而无人机移动边缘计算网络的高移动性、资源不确定等特性导致网络的高动态性,这为网络中的资源配置带来了诸多挑战。首先,UAV灵活部署的同时也导致网络具有随机、动态等特性,进而对网络中多UAV的位置部署与任务卸载机制的设计带来严峻挑战。其次,有限的MEC服务器可用计算资源具有动态不确定性,用户面对不确定的计算环境作出卸载决策时会表现出风险寻求或损失规避的行为,这也为用户任务卸载决策建模带来挑战。最后,MEC服务器往往由不同无线网络服务提供商(Wirless Internet Service Provider,WISP)管理,需设计合理有效的计算资源定价激励机制以激励MEC服务器为用户提供计算服务。如何灵活部署无人机位置,并建立高效合理的任务卸载机制和激励机制是无人机边缘计算网络发挥其潜能的关键所在。因此,本论文分别针对无人机移动边缘计算网络中的MEC使能的UAV联盟网络和UAV辅助的空地MEC网络两种典型应用场景,研究了这两种典型应用场景中任务卸载机制的设计与资源分配方案的优化。论文的主要研究内容如下:1)针对MEC使能的UAV联盟网络中UAV联盟成员机载资源有限以及UAV联盟领头者位置固定问题,提出了面向任务处理时延最小化的分层任务卸载和UAV位置部署优化方法。首先,UAV成员采用部分卸载方式,有效缓解UAV成员计算资源不足带来的计算过载问题,通过联合优化UAV头位置部署及UAV成员卸载策略,建立了最小化所有UAV成员任务处理总延迟问题。其次,将UAV头效用最大化和UAV成员效用最大化问题建模为多主多从的Stackelberg博弈,多无人机头为多领导者,多无人机成员为多追随者,并实现双方效用最优化。最后,利用精确势博弈(Exact Potential Game,EPG)分析了Stackelberg博弈均衡(Stackelberg Equilibrium,SE)的存在性,并利用基于最佳响应的分层迭代卸载算法来实现SE。仿真结果表明,与现有方法相比,所提出的方法在UAV成员总任务处理时延最小化方面能实现更好的性能,在四个UAV头与十二个UAV成员的情况下,所提出方法的总任务处理时延相较于其他对比方案最高能够降低61%左右。2)针对UAV辅助的空地MEC网络中MEC服务器可用计算资源具有动态不确定性以及地面用户任务卸载时表现出风险意识行为的挑战,提出了基于前景理论(Prospect Theory,PT)和定价激励的任务部分卸载机制与计算资源分配方法。首先,同时考虑MEC服务器定价和失效风险以及用户卸载风险意识行为,建立了基于前景理论的用户满意度效用模型和基于定价的MEC服务器效用函数模型。其次,将最大化用户满意度效用与MEC服务器效用函数问题建模为多领导者多追随者Stackelberg博弈,证明了MEC服务器层子博弈和用户层子博弈都是具有纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)的N人凹博弈,进一步证明了SE的存在性。最后,设计了一种联合用户卸载策略优化和MEC服务器资源定价的迭代算法实现了SE。仿真结果表明,与现有方法相比所提出的方法同时考虑了MEC服务器端与用户端,使得MEC服务器和用户都获得较高效用。

关键词：无人机移动边缘计算多主多从斯坦克伯格博弈任务卸载 UAV位置部署定价激励机制