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RobustSketch:支持网络流量抖动的大流弹性识别方法

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软件学报 2024年

作者：熊兵刘永青夏卓群赵宝康张锦国防科技大学计算机学院天普大学计算机与信息科学系长沙理工大学计算机与通信学院

大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网... 详细信息

大流识别是网络测量中的一项关键基础性工作,目前主流的方法是采用概要型数据结构Sketch快速统计网络流量,进而高效筛选大流.然而,当网络流量发生抖动时,大量分组的急速涌入将导致大流识别精度显著下降.对此,提出一种支持流量抖动的网络大流弹性识别方法 RobustSketch.所提方法首先设计基于Sketch循环链的可伸缩小流过滤器,根据实时分组到达速率适应性扩增与缩减其中的Sketch数量,以始终完整记录当前时间周期内所有到达的网络分组,从而确保网络流量抖动出现时仍能精确过滤小流.然后设计基于动态分段哈希的可拓展大流记录表,根据小流过滤器筛选后的候选大流数量适应性增加与减少分段,以完整记录所有候选大流,并保持较高的存储空间利用率.进一步,通过理论分析给出了所提小流过滤器和大流记录表的误差界限.最后,借助真实网络流量样本,对所提大流识别方法 RobustSketch进行实验评估.实验结果表明:所提方法的大流识别精确率明显高于现有方法,即使在网络流量抖动时仍能稳定保持在99%以上,而平均相对误差减少了2.7倍以上,有效提升了大流识别的精确性和鲁棒性.

关键词：网络流量抖动大流弹性识别 Sketch循环链可伸缩小流过滤器可拓展大流记录表

基于“互联网+”高校研学旅行管理与服务专业课程建设路径研究

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大学 2024年第5期 101-104页

作者：郑颖莉郝兵河套学院经济管理系河套学院数学与计算机系

研学旅行作为新兴产业，近年来得到迅速发展。当前，研学旅行专业人才缺乏，在此背景下高校要充分发挥人才输出功能，培养适应经济社会发展需要的研学旅行专业人才。文章分析了研学旅行人才培养的新要求和新特点，探讨了研学旅行管理与... 详细信息

研学旅行作为新兴产业，近年来得到迅速发展。当前，研学旅行专业人才缺乏，在此背景下高校要充分发挥人才输出功能，培养适应经济社会发展需要的研学旅行专业人才。文章分析了研学旅行人才培养的新要求和新特点，探讨了研学旅行管理与服务专业课程建设存在的问题，提出将“互联网+”技术充分应用于教育教学中，依托网上的资源优势丰富课堂教学内容，进行课堂教学模式改革、加强“双师型”教师队伍建设等一系列措施，为推动研学旅行管理与服务专业课程建设提供理论借鉴。

关键词： “互联网+” 研学旅行课程建设

边缘计算环境中基于规划图的服务组合修复方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2438-2446页

作者：高志浩李静祝铭刘彤阳鲁瑞山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 澳大利亚国立大学工程与计算机科学学院堪培拉2601

在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其... 详细信息

在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其修复方法.首先,结合移动路径模型和规划图方法完成服务组合过程,通过规划图的构建可以有效地评估和选择适合用户需求的服务组合.当服务集合发生变化或用户目标更改时,能够在现有的规划图基础上生成新的解决方案,以满足用户的需求.这种修复方法能够实时适应云边环境中的变化,提高系统的灵活性和可靠性.经过实验测试发现,所提出的修复方法相较于重新规划具有更好的性能表现,并验证了修复方法在组合失效问题上的有效性和实用性.

关键词：服务组合规划图服务组合修复边缘计算服务质量服务时延

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融合基数约束与单次入队的基于模型诊断方法

计算机研究与发展 2024年

作者：青杨欧阳丹彤周慧思张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

基于模型诊断(MBD)在不同的环境中有越来越多的用途，包括软件故障定位，电子表格的调试，Web服务和硬件设计，以及生物系统的分析等．受这些不同用途的启发，近年来MBD算法改进成效显著．然而，对体系庞大、结构复杂的系统，需要对现... 详细信息

基于模型诊断(MBD)在不同的环境中有越来越多的用途，包括软件故障定位，电子表格的调试，Web服务和硬件设计，以及生物系统的分析等．受这些不同用途的启发，近年来MBD算法改进成效显著．然而，对体系庞大、结构复杂的系统，需要对现有方法进一步改进．由于求解诊断解在计算上具有挑战性，因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率，如基于统治的多观测压缩模型算法(dominated-basedcompactedmodelwithmultipleobservations，D-CMMO)．对于给定多个观测值且注入1个以上错误，需要大量时间的诊断问题，提出了一个新的诊断模型(cardinality-constrainedcompactedmodel，CCM)来解决．基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化：首先，利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围；其次，通过对假设集采用单次入队方法，进而有效提升MaxSAT(maximumsatisfiability)求解器的性能．此外，在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明，与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比，上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围，降低 MaxSAT 求解器搜索目标解的难度，进而能在更短的时间内返回一个诊断解．在平均状况下，CCM方法相比D-CMMO方法在求解效率上分别提升64.5%和92.8%．

关键词：基于模型诊断压缩模型基于基数约束的算法顶层诊断解单次入队

一种基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：欧阳丹彤袁哲张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种... 详细信息

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种群的多样性，还能优化传统遗传算子的效果。同时，为弥补新颖性搜索的局限性，提出多样性检测（DD）以一定概率对特征的赋值进行检验并翻转。本文还用Halton数列实现概率感知多样化（Halton-PaD），提高初始配置的均匀性。实验在39个公共SPL上进行，结果表明，与PaD-NSbS算法相比，DDHNSbS在42.1%的小型SPL中表现求解性能显著更优，在其它SPL上性能相当。

关键词：软件产品线多样化采样自适应新颖性搜索概率感知多样化进化算法

面向孤独症儿童的功能游戏设计研究——以社交游戏设计实践为例

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装饰 2024年第6期 90-94页

作者：房杰浙江师范大学儿童发展与教育学院动画系

基于功能游戏的训练是一种面向孤独症儿童教育康复的有效辅助方法,为了开发科学有效的功能游戏,规划设计过程非常重要。基于此,本文针对目前功能游戏设计中存在的问题,围绕孤独症儿童及相关利益者的需求,通过课堂观察、半结构化访谈、... 详细信息

基于功能游戏的训练是一种面向孤独症儿童教育康复的有效辅助方法,为了开发科学有效的功能游戏,规划设计过程非常重要。基于此,本文针对目前功能游戏设计中存在的问题,围绕孤独症儿童及相关利益者的需求,通过课堂观察、半结构化访谈、焦点小组和案例分析,提出了社会故事法与功能游戏结合的设计思路,总结了设计原则,并以提升社交能力为例,运用参与式设计方法进行了设计实践。

关键词：孤独症儿童功能游戏设计实践社交

不确定观测条件下基于模型诊断的故障检测方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：欧阳丹彤郝闯蒋璐宇张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

基于模型诊断问题（MBD）是人工智能领域研究的重要问题，大多数学者研究的是确定性观测条件下的模型诊断，然而由于传感器故障或其他因素常常导致观测是不确定的。现有的不确定观测下MBD方法需要较长时间。本文提出了基于桶排序（BSD... 详细信息

基于模型诊断问题（MBD）是人工智能领域研究的重要问题，大多数学者研究的是确定性观测条件下的模型诊断，然而由于传感器故障或其他因素常常导致观测是不确定的。现有的不确定观测下MBD方法需要较长时间。本文提出了基于桶排序（BSD）的方法来解决不确定观测条件下的模型诊断问题，主要针对软件方面进行故障检测。BSD方法利用最大可满足性对程序频谱进行压缩，并使用桶排序来确定诊断的优先级。在每个划分的桶内，使用基于频谱的缺陷定位方法（SBFL）来计算各个组件的怀疑度，最终返回有序的诊断集。实验将BSD方法与最新的算法MstLikeDiag以及Incremental-O2D进行对比，结果表明，对于350组测试实例，在TOP-1度量指标下，BSD方法识别的故障数量分别提高了3.91倍及7.56倍，在TOP-5指标下提高了6.15及4.79倍，在TOP-10指标下提高了6.43及4.13倍。同时，BSD方法求解的平均效率与MstLikeDiag以及Incremental-O2D方法相比提高了92.1倍及106.5倍。

关键词：模型诊断最大可满足性问题不确定观测最小基数诊断

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数学学科大类招生政策的实施现状及提升策略

吉林省教育学院学报 2024年第9期40卷 41-45页

作者：陈国芳吕俊良秦丹丹孙佳慧吉林省教育学院吉林大学空军航空大学

按学科大类进行招生和根据专业方向实施分流培养,已成为近年来教育改革的关键措施之一,同时也是高等教育机构为适应新高考制度所采取的必要策略。本文主要研究大类招生与专业分流的优势与实施中面临的不足与挑战。针对文本分析,为数学... 详细信息

按学科大类进行招生和根据专业方向实施分流培养,已成为近年来教育改革的关键措施之一,同时也是高等教育机构为适应新高考制度所采取的必要策略。本文主要研究大类招生与专业分流的优势与实施中面临的不足与挑战。针对文本分析,为数学学科大类招生与专业分流提出改进策略。

关键词：大类招生数学学科专业分流培养方案课程设置

基于增量信息交互的极小不可满足子集求解算法

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计算机研究与发展 2024年

作者：蒋璐宇欧阳丹彤张奇太然张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

极小不可满足子集（minimal unsatisfiable subset，MUS）的求解是理论计算机科学的重要问题.由于极小不可满足子集的个数随问题规模呈指数级增长，现有算法致力于在合适的时间限制内尽求解出可能多的MUS.在庞大的搜索空间中，选择合适... 详细信息

极小不可满足子集（minimal unsatisfiable subset，MUS）的求解是理论计算机科学的重要问题.由于极小不可满足子集的个数随问题规模呈指数级增长，现有算法致力于在合适的时间限制内尽求解出可能多的MUS.在庞大的搜索空间中，选择合适的节点来扩展可以大幅减小收缩和扩充操作的时间开销，从而提高算法的求解效率.提出一种基于增量信息交互的MUS求解算法MARCO-MSS4MUS，利用MUS、极小修正集（minimal correction set，MCS）和极大可满足子集（maximal satisfiable subset，MSS）之间的对偶和互补关系，采用MARCO算法框架增量求解MSS 和MUS的过程中，根据已求解的MSS的交集和并集信息辅助选择节点来扩展，即通过增量的MSS信息启发用于扩展节点选择以加速MUS枚举，这一过程同时利于算法找到更多的MSS，在枚举过程中新识别出的MSS又能辅助下一轮扩展节点的选择，从而实现了增量信息的有效交互.针对交互的增量信息提出2个定理及2个推论，从理论角度分析了MARCO-MSS4MUS算法的可行性，并通过MUS标准测试用例上的实验验证了算法相较于当前先进算法的优越性，在部分测试用例上的结果显示新算法的枚举效率和枚举获胜个数较已有算法均有显著的提高.

关键词：极小不可满足子集极大可满足子集不可行分析碰集对偶性