基于承诺方案的去中心化可信众包平台设计与实现

为去除传统众包对第三方中心机构的依赖，同时保障众包任务的公平分配和结果的可信提交，提出了一种基于区块链智能合约的可信众包平台设计方案。首先提出了一种基于承诺的两阶段提交机制，并将其运用至接包者的数据提交过程中，以解决区块链上的数据透明度问题，使接包者之间无法相互窃取数据；其次设计了一种无偏随机选择算法，从分散的接包者池中选择相对独立的接包者，杜绝了接包者之间可能的串谋；最后通过模拟选人实验和以太坊上原型系统的实现，验证了选人算法的随机性和整体方案的可行性。     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.     

零散白货的货源组织问题和运输组织问题一体化

以铁路货运网络上的零散白货为研究对象,在充分考虑了货物的发到时间要求、货物的可运出时间与列车在沿途各站到发时间的协调约束、零散白货快运列车的多种停站方案和列车的非满轴运行特性等基础上,构建了以列车运营费用、货物的装卸作业费用、在货运站的库存费用和未满足最迟送达时间的惩罚费用之和最小为目标的混合整数规划模型.在小案例网络上对模型的求解效果进行验证并对一些重要参数进行了灵敏度分析,结果表明,本文提出的模型能优化基于时空网络的列车方案和每支OD可采用的运送方案.     

2×2线性退化系统初边值问题的显式解

给出了一类2×2线性退化拟线性双曲系统初边值问题解的显式公式,并证明初边值问题古典解的存在性和惟一性.     

可交易通行权和鼓励合乘政策下的通勤选择

基于通勤个体易于接受的视角,借助常数替代弹性(constant elasticity of substitution,CES)效用函数,在通勤预算约束中引入管理部门对拼车通勤行为的支持系数,构建了基于可交易电子通行权及鼓励合乘组合政策的刚性通勤需求模型,在此基础上分析了通勤个体的通勤方式选择问题.研究结果显示,该组合政策可以有效引导通勤个体从单人驾驶转向合乘出行,通勤个体能够在降低原有出行预算的基础上保证自身的刚性出行需求,但对小汽车偏好较大的通勤个体预算降低幅度相对较小.此外,存在一个调整因子和合乘支持系数的取值可行域,对于不同的合乘支持系数,调整因子存在一个对应的下界.在设定调整因子和合乘支持系数后,通行权价格由市场唯一确定,且这一价格随着合乘支持系数的增加而增加,调整因子的增加而降低.     

秘密共享技术及其在图像加密中的应用

秘密共享技术将秘密值进行分布式保存以提高安全性,在信息安全领域占据着重要的地位,将其用于数字图像加密可以实现图像的完善保密性。回顾了基本的秘密共享方案,分析了将其用于图像加密的基本方式,总结了新兴的视觉密码学的优势。对视觉密码学的各个分支与主要研究内容进行了介绍,分析了存在的问题和发展方向。分析与实验表明,视觉密码学在图像加密领域具有比传统秘密共享方案更高的实现效率和更好的安全性,具有良好的发展前景。     

带减阻杆的高超声速弹丸气动特性研究

为了研究带减阻杆的高超声速弹丸气动特性,基于高精度高分辨率的KFVS气体动力学格式、k-ω SST两方程湍流模型,采用有限体积法求解三维Navier-Stokes方程,并对数值方法的有效性和可靠性进行了验证.在此基础上,对带减阻杆的高超声速弹丸流场进行了数值模拟.研究结果表明:基于高精度高分辨率的KFVS气体动力学格式发展的数值方法可信度较高,能用于弹丸气动特性数值计算;在减阻杆长度一定条件下,随着马赫数的增大,减阻率将提高;在一定的减阻杆长度、马赫数下,随着攻角的增大,全弹总阻力系数、升力系数、俯仰力矩系数将增加;减阻杆基本不会影响弹丸的升力和俯仰力矩.研究结果为高超声速弹丸工程设计提供参考.     

基于PSS迭代分裂的广义鞍点问题求解

基于正定和反Hermite分裂(PSS)迭代技术,给出求解广义鞍点问题的一种广义Uzawa迭代法——修正局部PSS迭代算法,分析了该方法的收敛性,并用数值算例验证了新算法的有效性.     

一类二阶线性常微分方程两点边值问题的数值解

采用有限差分法,将一类二阶线性常微分方程两点边值问题转化为绝对值方程,并给出了一个迭代算法,证明了算法的收敛性.数值实验结果表明,该方法迭代次数少、精度高.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。