基于代理重加密的云数据共享机制的研究与实现

为了使得云端数据能灵活安全地进行共享,该文对基于代理重加密的共享机制进行了研究。该文利用代理重加密实现代理授权,设计了一种云端数据授权共享方案。代理重加密算法使用了双线性对,其安全性基于判定双线性Diffie-Hellman(Decisional bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设。在该方案基础上,实现了一个基于Hadoop云存储平台的云端数据共享原型系统,对其进行了测试和分析。该系统的数据共享具有高效性和安全性。该文工作对代理重加密在云端数据共享中的应用具有借鉴价值。     

基于异质性地方政府激励锦标赛模型及政策意义

基于政治经济学框架,将地方政府异质性引入到由中央政府主导、地方政府参与的晋升锦标赛,拓展传统晋升博弈模型,对比分析了同质性和异质性竞争者情形下竞争参与者的行为水平,获得如下研究结论:首先,获胜者和失败者之间的报酬支付差距是一种强激励因素,竞争者异质性会影响到竞争者的努力投入水平;再次,竞争者异质性使得产出波动对劣势竞争者不再只是负面因素,反而给其带来了战胜优势竞争者的机会空间;最后,从竞争者异质性角度解释了中国经济增速"西强东弱"中的地方政府行为差异,得出一些对政府治理改革有益的启示.     

一种基于身份的代理门限环签名方案

在门限环签名体制中,任何t个或者多于t个环成员可以代表整个环产生一个有效的环签名,代理签名能够实现签名权利的委托.基于双线对难解性的问题,提出一个安全的代理门限环签名方案,少于t个代理环成员无法生成一个有效的代理门限环签名,验证者只能确定代理签名人来自某个环,无法获知代理签名人的身份信息.该方案满足匿名性,并在CDHP问题困难的前提下,满足适应性选择消息攻击下的不可伪造性.     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

燃烧室流动混合过程的代理模型

为了构建适用于燃烧室冷态流动混合过程的代理模型(surrogate model,SM)的方法，该文研究了构建过程中的关键步骤，通过使用Latin超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法进行样本选取，在完成数值模拟后使用本征正交分解提取样本间的主要特征进行降维，再通过Kriging插值法完成工况插值。结果表明：该构建方法能够处理冷态高速、高湍流度、强旋流动和燃料/空气掺混，精度高于国际平均水平。同时，该文提出了构建方法的应用准则，为后续更复杂、包含燃烧反应过程以及结构变化的燃烧室SM构建奠定基础。     

过度自信委托代理人间的薪酬合同研究

委托-代理模型中，委托人委托代理人销售产品并付给代理人一定的报酬. 委托人和代理人对随机需求的均值或方差的估计存在误差，由此产生绝对过度自信和相对过度自信. 委托人可提供的薪酬合同有两种：线性合同和阈值合同. 在委托人和代理人持有的不同自信度组合中，分别给出了线性合同和阈值合同下的最优参数. 研究得出：对委托人而言，当且仅当其关于不确定性需求方差的信念较代理人悲观，并且对市场需求位于零点附近的可能性的估计较代理人小时，阈值合同优于线性合同；否则，在线性合同和阈值合同下，委托人的均衡期望收益相等.     

村干部与大学生村官互动模式探究

以委托-代理理论为分析基础,将村干部与大学生村官之间的互动模式分为欠协作型、协作型和融入型三类。同时需要强调的是,这三类互动模式并不是一成不变的,它们之间存在着内在联系,会随着影响因素的变化而相互转换。     

CloudSim中基于优先级的轮询服务代理算法

针对服务代理采用的现有数据中心选择算法存在系统性能低和总体成本高等问题，提出一种基于优先级的轮询服务代理算法。该算法对数据中心的优先级进行定义，并根据数据中心的优先级选择数据中心。通过基于CloudSim 仿真器的实验，结果证明该算法比现有数据中心选择算法拥有更好的性能。     

股权激励与上市公司治理效率——基于人力资本视角

本文以2007-2018年实施股权激励计划的976家上市公司为样本，基于人力资本视角考察了股权激励对上市公司治理效率的影响。研究发现，员工股权激励能显著提高上市公司治理效率，但高管股权激励提高公司治理效率的激励效应相对更强，并且在国有控股上市公司表现更为显著。机制检验表明，高管股权激励主要发挥“激励作用”,通过降低第一类代理成本来提高上市公司治理效率，而员工股权激励主要发挥“监督作用”和“利益绑定”功能，通过同时降低第一类、第二类和第三类代理成本来提高上市公司治理效率。本文研究揭示了股权激励对上市公司治理效率的影响机理，对指导我国上市公司股权激励制度实践，推动上市公司高质量发展具有重要意义。