求解线性双层规划的一种全局优化算法

讨论了线性双层规划问题,通过分析线性双层规划可行域的结构特征和最优解在约束域极点上达到这一特性,对线性双层规划上层目标函数进行定界,利用二分法原理,构造了一个双线性规划来修正当前的界,提出一种了求解线性双层规划的全局优化算法.     

一个求解线性双层规划的全局收敛算法

用线性规划对偶理论讨论了线性双层规划的最优性条件，利用下层问题的对偶间隙，将线性双层规划转化为目标函数带惩罚项的单层问题，通过对转化后的单层问题进行求解，给出了一个求解线性双层规划局部最优解的方法，然后引进一种割平面约束来修正当前局部最优解，直到求得线性双层规划的全局最优解。提出的算法具有全局收敛性，并通过一个算例说明了算法的求解过程。     

求解线性双层规划的割平面算法

利用线性双层规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,通过对问题可行解集合的结构进行探讨,引进一种割平面技术,提出了一个求解线性双层规划的全局收敛算法,并通过一个算例说明了算法的求解过程.     

双层线性分式规划的性质和算法

讨论了双层线性分式规划问题，利用分式对偶理论和Kuhn-Tucker条件，给出一些二层规划解的最优性条件，并且借助于PCP算法的思想，给出求解双层线性分式规划行之有效的算法．     

下层为二次规划的双层规划两阶段算法

分析下层为强凸二次规划的双层规划的特殊性质,得到两点结论:若利用下层问题的KKT条件将其化归为线性互补问题(LCP),可结合LCP的互补旋转算法进一步求解原双层规划;若以线性—二次双层规划为子问题构造信赖域算法,得到的子问题的解在原问题的诱导域中。基于以上两点设计出了两阶段算法,在第一阶段,利用LCP互补旋转算法迅速到达一诱导域极点,在第二阶段,利用信赖域算法收敛到局部极小点。收敛性分析和算例表明,此算法简捷且具有较好的收敛性。     

解型线性双层规划的共轭对偶

把一般形式的解型线性双层规划问题等价转化为一个DC规划问题；利用DC规划共轭对偶的思想，讨论解型线性双层规划的共轭对偶规划及其对偶性质．     

弱线性双层规划问题的罚分解方法

主要研究弱线性双层规划问题的求解方法.首先利用线性规划的对偶理论和罚函数方法思想,将弱线性双层规划问题转化为一个单层非线性规划问题.进一步把该单层优化问题分解为两个含有罚参数的线性规划问题,设计了一个罚分解方法,并用一个简单算例说明了所提出方法的可行性.     

解型线性双层规划的对偶规划

讨论了解型线性双层规划的对偶规划问题,利用Lagrange对偶规划的思想,建立了解型线性双层规划的Lagrange对偶规划,并证明了基本对偶定理.     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

求解O-D需求估计双层规划模型的新算法

给出了一个新的启发式求解算法--逐步更新比例矩阵法,用来求解基于UE(User Equilibrium)准则的O-D(Origin-Destination)需求估计的双层规划模型(即,下层规划基于UE准则,上层规划采用广义最小二乘思想,在拥挤网络上由路段交通流量观测值等前期数据来估计交通网络的O-D需求量的双层规划模型),并进行了初步的数值试验.新的算法不仅能够给出O-D需求的估计值,同时也能够给出路段交通流量的估计值.这个新的算法的思想也适用于其他下层规划基于UE准则的双层规划模型的求解.     

BLP安全模型及其发展

经典的BLP模型是在计算机安全系统中实现多级安全性支持的基础，被视作基本安全公理．BLP模型采用“强制存取控制”和“自主存取控制”来实现其安全性，总结了BLP模型的“公理化描述”、“有限状态机模型描述”和“信息流的格模型描述”三种不同描述方法，分析了其BLP模型目前存在的安全缺陷主要是：安全级定义的不完备性、信息完整性缺陷、时域安全性缺陷和隐通道．在对BLP模型的改进中，影响较大的主要有BLDM与MBLP两种模型，     

过滤器的安全模型框架

采用Ｂｅｌｌ－ＬａＰａｄｕｌａ（ＢＬＰ）模型的风格及其表述方法，讨论了信息过滤器一类系统的安全模型框架。提出的过滤器模型框架扩充了ＢＬＰ模型的适用范围。结果表明，ＢＬＰ模型不仅适用于操作系统的建模，而且还适用于其它的一类系统建模。     

Boiti-Leon-Pempinelli方程组的相似约化及精确解

对含三个自变量的BLP方程组,用CK约化法求得BLP方程组5种类型的对称约化方程及多种形式的显式精确解.这些解中包含Jacobi椭圆函数解,三角函数解等.     

不同密级系统间基于BLP的访问控制机制

将传统的BLP (Bell-La Padula)模型扩展,提出了一种适用于网络访问控制的N-BLP模型,通过定义网络元素和构造新的状态转换规则,实现了主体间通信行为的控制,并采用有限状态机理论验证了N-BLP模型的安全性,同时,基于LSM (Linux Security Modules)架构和TCP/IP协议构造了一个符合N-BLP模型的网络访问控制系统原型.结果表明,该系统能够精确控制连接的建立和数据流的传输,保障了不同密级网络系统之间信息交换的安全性.     

Linux环境中BLP模型的实现及应用

强制访问控制可以为Linux系统提供更有效的安全保护。在Linux2．4．18-3内核上采用访问控制框架模式实现了基于严格的BLP模型的强制访问控制,分析了该模型对系统可用性的影响,并提出了若干改进建议。给出了利用强制访问控制机制保护系统信息的应用实例。     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

Fuzzy集上基于一般蕴含算子的三I算法

由于三I算法中的蕴含算子都是特定的,选择适合某一特定问题的蕴含算子十分困难。将经典蕴含算子泛化后得到Fuzzy集上一般蕴含算子的定义,本文将三I算法推广到一般蕴含算子上,并给出了基于一般蕴含算子的三I算法通用的计算公式,分析了基于一般蕴含算子的三I算法的还原性,这为在特定问题中用其它优化算法选择合适的蕴含算子提供了可能性。     

TSP问题的一种快速近似算法及应用

给出求解度约束最小生成树(DCMST)问题的一种快速近似算法．在此基础上．又给出求解TSP问题的一种快速近似算法,并在微机上实现且其数值试验的效果良好．最后,将求解TSP问题的近似快速算法作一些改进．应用于遗传算法的初始种群生成并进行数值实验．结果表明,用文中算法生成的初始种群．比起一般方法产生的初始种群性能有很大改进．该算法可以加速遗传算法的寻优速度．     

Remote attestation-based access control on trusted computing platform

Existing remote attestation schemes based on trusted computing have some merits on enhancing security assurance level, but they usually do not integrate tightly with the classical system security mechanism. In this paper, we present a component named remote attestation-based access controller (RABAC), which is based on a combination of techniques, such as random number, Bell-La Padula (BLP) model, user identity combined with his security properties and so on. The component can validate the current hardware and software integrity of the remote platform, and implement access control with different security policy. We prove that the RABAC can not only improve the security of transferred information in remote attestation process but also integrate remote attestation and classical system security mechanism effectively.     

有限次分组排序算法

本文给出一种有限次分组快速排序算法并证明该排序算法处理均匀分布数据记录,正态分布数据记录及一般概率分布数据记录的平均时间复杂性为Ｏ（Ｎ）;给出四种快速 序算法分别关于均匀分布数据记录,正态分布数据记录,均匀波浪式分布数据记录和异常分布数据记录,进行排序的实验结果,表明有限次分组排序算法具有更快的效率。