基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统

在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。     

预知信息和有限运载能力下应急车辆路径选择问题

由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了人们的广泛重视.针对应急物资车辆装载能力有限和受灾点被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了具有预知信息的在线配额旅行商(quota TSP)问题,分析了该问题的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了MLIB算法和SW算法,对于一般网络设计了Greedy算法,分别分析了三种算法的竞争性能.结果表明算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.     

最短特征线段多分类器系统设计

为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。     

网络生存适应性的多目标评估

为了更好地测度网络适应环境变化的能力,提出了一种简单的多目标量化评估网络生存适应性的方法.该方法将网络效率、网络鲁棒性和网络代价等多个优化目标结合起来,通过定量加权的方法对网络拓扑的生存适应性进行综合评估,避免了仅依靠网络平均路径长度、最大连通子图规模等单一度量指标进行评估的不足.仿真实验结果表明,综合了环型和星型结构优势的Hub型拓扑结构的生存适应性比较高,节点度分布较均匀的ARPA网络的生存适应性比较优,提高网络拓扑度分布的均匀性是改善网络拓扑生存适应性的有效措施.该评估方法不仅能够有效度量不同网络结构在动态环境下的生存适应能力,还能进一步为网络拓扑的优化、设计和重构提供有益的指导.     

高耗能企业关口平衡问题的双目标规划模型

针对高耗能企业关口平衡问题的多解性特点,提出了关口平衡双目标规划模型,以研究关口平衡合格率、关口流量和机组出力波动性之间的关系.采用线性规划对关口平衡问题进行建模分析,以整个调度周期内不满足关口平衡条件的关口流量惩罚值总和最小作为模型的第一优化目标,并引入整个调度周期内机组调节量惩罚值总和最小作为第二优化目标,分别采用线性加权求和法和分层序列优化法对该双目标优化模型进行求解.基于国内某大型钢铁企业数据的实验结果表明,双目标规划模型能够在不增加关口流量惩罚值总和的情况下,有效减少机组出力波动.     

基于时间和路径偏好的交通流分配模型与诱导策略

考虑交通网络中出行者不仅具有路径选择偏好, 同时具有时间偏好的特征, 分别针对出行者是否具有时间或路径选择偏好的4种不 同情形, 建立相应的交通流分配模型. 通过分析这4个模型的性质, 分别给出了有效的求解方法. 在分析4种不同情形 下出行者总出行时间的相互关系基础上, 设计了时间诱导和路径诱导策略. 最后, 以西安市东南郊清明假日交通流分 配为例, 分别模拟分析了不进行诱导, 进行时间诱导, 进行路径诱导的情形下高峰期的交通流分配, 该实例验证了时 间诱导策略与路径诱导策略的有效性.     

面向网络舆情的无监督演化趋势评估方法

针对网络舆情突发性强、标注数据较少且管控资源有限等问题,提出了一种网络舆情演化趋势评估无监督学习算法,筛选演化趋势重要的舆情事件进行优先管控,提升网络监管的工作效率。针对舆情事件并发性强的特点,利用多指标排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行形式化描述;针对舆情突发性强、难以获得大量标注数据的问题,利用主曲线排序算法对舆情演化趋势重要性评估问题进行建模,采用3阶贝塞尔曲线进行模型求解,充分利用评估指标中的顺序关系和数值关系;结合典型公开数据集和自主构建的舆情数据集对所提算法进行了验证分析,实验结果表明,所提算法可在无标注数据的情况下实现舆情事件演化态势重要性的评估,为资源有限情况下的舆情事件管控提供决策支撑。     

在线社会网络中多话题竞态传播分析与建模

针对在线社会网络中多个话题在传播过程中呈现出的竞争状态,进行了竞态传播过程的测量与分析,并建立了多话题竞态传播模型。基于多个话题数据进行了话题参与用户行为分析,发现较少用户会持续关注同一个热点话题,并且会有一定数量用户在多个同类话题间转移关注,从而使得多个同类话题在并行传播时对吸引用户参与呈现出竞争态势。在分析结果的基础上,建立了考虑话题之间相互影响力以及话题吸引度的多话题竞态传播模型,该模型可有效描述多个同类热点话题在同时间段出现时各个话题之间的相互影响情况,以及各个话题在传播过程中人群参与规模的变化情况。在与实际数据的对比实验中,模型仿真结果的平均峰值出现时间的误差为0.2d,平均传播周期的误差为2.4d,话题间用户平均转出比例的误差为1.2%,并且能复现参与人数的单峰性、长尾特性等话题传播的动态特性。上述实验结果表明,该模型可有效描述在线社会网络中的多话题竞态传播动态过程。     

一种面向网络行为因果关联的攻击检测方法

为了能在攻击目标受损之前检测到攻击事件,提出了面向网络行为因果关联的攻击检测方法.该方法基于SNMP管理信息库数据,根据攻击目标的异常行为,首先利用Granger因果关联检验(GCT)从检测变量中挖掘出与异常变量存在整体行为关联的基本攻击变量,然后针对异常行为特征再次利用GCT从基本攻击变量中挖掘出与异常变量存在局部行为关联的攻击变量,最后根据攻击变量和异常变量之间的因果关系,构建面向攻击方检测的攻击关联规则.在Trin00 UDPFlood检测实验中,所提方法成功挖掘出攻击变量udpOutDatagram,取得了满意的检测效果.实验结果表明,该方法能够在攻击方检测到攻击事件,为及时阻止攻击过程向攻击目标进一步扩散提供预警.     

钢铁企业副产煤气在线均衡分配及其竞争分析

以钢铁企业副产煤气为研究对象,基于在线理论,考察其在线均衡分配问题.在生产过程中,决策者在每个时期决策煤气的供应量, 目标是使得在各时期煤气供应尽可能均衡平稳.基于合理假设,建立煤气均衡分配模型,对于均衡区间未知的问题, 分析了离线情形的特殊性质,以及不同煤气产生序列情形下的在线特征;对在线问题设计了在线二分策略, 并用最坏情形法证明了其竞争比为(1+3M/m)/4.本研究为企业生产中副产品的均衡分配和利用提供了一定的思路与理论借鉴.