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。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用，分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要，而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念，介绍了区块链在物联网中的应用场景，并对当前一些相关工作的成果进行了综述；介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战，希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.     

一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

基于区块链的电子仓单可信存储技术

电子仓单是供应链物流流转过程中的重要凭证，电子仓单及其背后的仓储过程信息必须是可信且不可修改的，而传统数据库技术无法有效解决这一问题.针对仓储物流中物联网的特点，利用区块链技术设计了区块链系统以存储电子仓单及相关物联网信息的总体框架，并设计了基于信誉度的共识算法.基于Bitcoin源码设计了可以存储各种信息以及适合交易运算的底层区块存储系统，并且设计了可以交易电子仓单以及存储仓储信息的交易算法.实验证明了该系统的有效性和可行性.     

Can online search data improve the forecast accuracy of pork price in China?

Online search data provide us with a new perspective for quantifying public concern about animal diseases, which can be regarded as a major external shock to price fluctuations. We propose a modeling framework for pork price forecasting that incorporates online search data with support vector regression model. This novel framework involves three main steps: that is, formulation of the animal diseases composite indexes (ADCIs) based on online search data; forecast with the original ADCIs; and forecast improvement with the decomposed ADCIs. Considering that there are some noises within the online search data, four decomposition techniques are introduced: that is, wavelet decomposition, empirical mode decomposition, ensemble empirical mode decomposition, and singular spectrum analysis. The experimental study confirms the superiority of the proposed framework, which improves both the level and directional prediction accuracy. With the SSA method, the noise within the online search data can be removed and the performance of the optimal model is further enhanced. Owing to the long-term effect of diseases outbreak on price volatility, these improvements are more prominent in the mid- and long-term forecast horizons.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求，提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method，ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型；然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm，NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化，从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略；最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking，MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution，TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明，ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成，同时也保证边缘设备的负载均衡.     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

一种基于用户偏好和反馈的页面排序技术

传统的排名方法没有考虑用户的喜好、反馈和用户兴趣,很难满足用户的个性化需求.针对这个问题,提出一种新的网页排名方法,将网页的相似度、链接结构信息、用户偏好及用户反馈相结合进行页面排名.实验结果表明,改进的排序算法在一定程度上帮助用户提高检索网页的质量,最大限度地满足用户的需求.