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多策略集成的哈里斯鹰算法求解全局优化问题

运筹与管理 2024年第6期33卷 28-34页

作者：李煜林笑笑刘景森河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004 河南大学商学院河南开封475004 河南大学智能网络系统研究所河南开封475004

为提高哈里斯鹰算法优化问题的性能,提出一种融合佳点集、非线性能量逃逸因子和Logistic-Cubic级联混沌扰动的多策略哈里斯鹰优化算法(Improve Harris Hawk Optimization,IHHO)。首先,引入佳点集策略代替随机初始种群,均匀初始种群分布... 详细信息

为提高哈里斯鹰算法优化问题的性能,提出一种融合佳点集、非线性能量逃逸因子和Logistic-Cubic级联混沌扰动的多策略哈里斯鹰优化算法(Improve Harris Hawk Optimization,IHHO)。首先,引入佳点集策略代替随机初始种群,均匀初始种群分布性。其次,根据算法各个阶段不同特征提出一种非线性能量逃逸因子,平衡全局和局部勘探能力。最后,引入Logistic-Cubic级联混沌对搜索位置扰动,避免算法陷入局部最优。利用IHHO算法求解23个函数及三桁架工程设计问题,并利用目标收敛曲线、Wilcoxon秩和检验进行测试,结果表明,IHHO算法相比对比算法具有更强寻优性能、求解稳定性,在求解全局优化问题上具有一定竞争性。

关键词： HHO算法佳点集策略非线性逃逸因子级联混沌工程问题

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政府奖惩机制下港口危化品物流监管的三方演化博弈研究

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工业工程 2024年第1期27卷 137-144,154页

作者：李煜王腾飞周欢刘景森河南大学商学院河南开封475004 河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004 河南大学复杂智能网络系统研究所河南开封475004

为解决物流监管中企业向第三方专业机构寻租、政府监管缺失等问题,构建港口物流企业、第三方专业机构和港口行政管理部门的三方演化博弈模型,通过求解与数值仿真,揭示物流监管中演化均衡规律。研究表明,港口行政管理部门设定的奖惩机制... 详细信息

为解决物流监管中企业向第三方专业机构寻租、政府监管缺失等问题,构建港口物流企业、第三方专业机构和港口行政管理部门的三方演化博弈模型,通过求解与数值仿真,揭示物流监管中演化均衡规律。研究表明,港口行政管理部门设定的奖惩机制必须符合对各方的奖励与惩罚之和大于各自投机收益的条件,才能使策略组合(合规运营、拒绝寻租、宽松监管)成为演化稳定策略;增大奖励与惩罚力度均有利于企业合规运营和第三方专业机构拒绝寻租策略的实施,但港政部门的监管意愿随着奖励力度的增大而减小,且随着奖励力度的增大其效果减弱;提升企业的信誉收益,增加寻租成本及政府失职受到的问责也有助于促进企业向合规运营方向的演化。

关键词：港口危险化学品第三方专业机构寻租行为演化博弈仿真分析

大尺度自然地理实体边界智能化提取方法——以大别山为例

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 673-681页

作者：杨涵珺孙敏楼夏寅杨仕浩北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用... 详细信息

为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用空间聚类算法确定PGO的大致范围;然后利用PGO的几何特征(如山地的起伏变化),运用特征识别算法,进一步确定自然实体的分布范围和边界。考虑到此类实体的复杂性,仅以山地(大别山)为例进行实证研究,验证所提方法的有效性。

关键词：大尺度自然地理实体地图大数据智能化提取

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面向高速行驶车辆的在线任务卸载决策算法

计算机科学 2024年第2期51卷 286-292页

作者：丁爽曹沐雨何欣河南大学软件学院河南开封475004 河南智能网络理论与关键技术国际联合实验室河南开封475004

车载边缘计算中的任务卸载决策主要解决任务何时卸载,以及卸载至哪里执行的问题。车辆的高速行驶会造成卸载接入设备频繁变化,卸载通信链路随时可能中断,这要求车辆一旦获得卸载机会,就必须立即做出卸载决策。现有的卸载决策研究专注于... 详细信息

车载边缘计算中的任务卸载决策主要解决任务何时卸载,以及卸载至哪里执行的问题。车辆的高速行驶会造成卸载接入设备频繁变化,卸载通信链路随时可能中断,这要求车辆一旦获得卸载机会,就必须立即做出卸载决策。现有的卸载决策研究专注于如何最大化任务卸载执行增益,未充分考虑卸载决策时效对卸载策略的影响,导致提出的卸载决策方法的时间复杂度和空间复杂度高,无法用于高速行驶车辆的在线任务卸载决策。为解决上述问题,首先综合考虑卸载决策时效和卸载增益因素的影响,建立高速行驶车辆的任务卸载决策模型,并将其转化为类秘书问题。然后,提出了一种基于加权二部图匹配的在线车载任务卸载决策算法OODA,以协助车辆在依次经过多个异构的边缘服务器时,做出实时的任务卸载决策,并最大化整体卸载执行增益。最后,理论分析OODA算法的竞争比,并采用仿真实验验证该算法的可行性和有效性。

关键词：车载边缘计算任务卸载秘书问题加权二部图匹配

基于双默克尔树区块结构的交易粒度联盟链修改方案

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计算机科学 2024年第9期51卷 408-415页

作者：王冬李笑若祝丙南河南大学软件学院河南开封475001 河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室河南开封475001

随着区块链技术的蓬勃发展,以区块链为底层架构的信息系统已应用于包括数字货币、供应链等众多领域。在监管和实际应用双重需求的驱动下,可修改区块链技术因能够进行安全且权责分明的数据治理而成为当前研究的热点。然而,目前的修改方... 详细信息

随着区块链技术的蓬勃发展,以区块链为底层架构的信息系统已应用于包括数字货币、供应链等众多领域。在监管和实际应用双重需求的驱动下,可修改区块链技术因能够进行安全且权责分明的数据治理而成为当前研究的热点。然而,目前的修改方案中仍然存在修改权限过度中心化、修改效率不高等问题。针对上述问题,提出了一种交易粒度联盟链账本修改方案,构建了双默克尔树区块结构,利用椭圆曲线加密和迪菲-赫尔曼秘钥交换技术将变色龙哈希陷门信息(即变色龙哈希私钥)加密存储在区块中,降低密钥分发的系统通信开销。在此基础之上,通过默克尔树将修改权与用户绑定,修改提案受权限节点投票审查,有效防止了修改权的滥用,进一步提高了区块链系统的监管问责能力。实验表明,该联盟链账本修改方案的算法执行速率整体达到毫秒级,并大幅降低了链上数据修改操作的额外开销。

关键词：联盟链变色龙哈希可修改区块链椭圆曲线加密数据治理

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基于代理选举的高效异构联邦学习方法

计算机应用研究 2024年第3期41卷 688-693页

作者：王光辉白天水丁爽何欣河南大学软件学院河南开封475000 河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室河南开封475000

物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作... 详细信息

物联网多样性终端设备在计算、存储、通信方面的异构性导致联邦学习效率不足。针对上述联邦训练过程中面临的问题,基于代理选举思路,提出了一种高效联邦学习算法。设计了基于马氏距离的代理节点选举策略,将设备的计算能力与闲置时长作为选举因素,选举性价比高的设备作为代理节点,充分发挥设备计算能力。进一步设计了基于代理节点的新型云边端联邦学习架构,提升了异构设备之间的联邦学习效率。基于MNIST和CIFAR-10公开数据集与智能家居设备真实数据的实验表明,该联邦学习方法的效率提高了22%。

关键词：联邦学习设备异构代理选举云边端高效性

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针对自动驾驶智能模型的攻击与防御

计算机学报 2024年第6期47卷 1431-1452页

作者：马晨沈超蔺琛皓李前王骞李琦管晓宏西安交通大学电子与信息学部网络空间安全学院智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学) 武汉大学国家网络安全学院清华大学网络科学与网络空间研究院

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进人们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在... 详细信息

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进人们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在的安全隐患和风险,这给人民群众生命财产安全带来了严重威胁.本文通过回顾自动驾驶智能模型攻击和防御的相关研究工作,揭示自动驾驶系统在物理世界下面临的安全风险并归纳总结了相应的防御对策.具体来说,本文首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的自动驾驶系统安全风险模型.其次,面向自动驾驶系统的三个关键功能层——传感器层、感知层和决策层,本文依据受攻击的智能模型和攻击手段归纳、分析了对应的攻击方法以及防御对策,并探讨了现有方法的局限性.最后,本文讨论和展望了自动驾驶智能模型攻击与防御技术面临的难题与挑战,并指出了未来潜在的研究方向和发展趋势.

关键词：自动驾驶安全人工智能安全信息物理系统安全物理对抗攻击防御策略

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基于改进YOLOv5的路面病害检测模型

土木工程学报 2024年第2期57卷 96-106页

作者：何铁军李华恩东南大学智能运输系统研究中心江苏南京211189

为进一步提高路面病害检测精度,文章在YOLOv5的基础上,提出针对路面病害特征改进的检测模型Pavement Damage-YOLO(PD-YOLO)。PD-YOLO在网络结构中引入Space-to-depth层,以适应低分辨率和路面病害目标小的检测任务。此外,模型在池化层利... 详细信息

为进一步提高路面病害检测精度,文章在YOLOv5的基础上,提出针对路面病害特征改进的检测模型Pavement Damage-YOLO(PD-YOLO)。PD-YOLO在网络结构中引入Space-to-depth层,以适应低分辨率和路面病害目标小的检测任务。此外,模型在池化层利用SPPFCSPC,在特征提取时获取不同的感受野,有效解决路面病害检测图像中目标大小差异较大的情况;在特征融合层引入ASFF模块使模型自适应学习不同特征间的联系,加强模型对病害目标区域的关注度。在对多组测试数据集测试中,与YOLOv5相比,PD-YOLO模型同时提高了检测结果的准确率、召回率、F1值以及mAP@0.5值,证明了PD-YOLO有着更强的特征提取能力和特征融合能力,在路面病害的检测上有更优越的表现。

关键词： PD-YOLO 路面病害目标检测深度学习 SPD模块

基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源

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浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1296-1304页

作者：董红召金灿唐伟佘翊妮林盈盈浙江工业大学智能交通系统研究所浙江杭州310014 杭州市生态环境科学研究院浙江杭州310014

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜... 详细信息

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考.

关键词：源强反算遗传-模式搜索算法高斯烟羽模型微尺度管控颗粒物污染溯源