一种多维策略的移动协同群组形成模型

针对移动、协同计算中缺乏群组形成模型的问题,提出了一种多维策略的移动协同群组形成模型(FMCGM).首先定义了论域U和移动协同群组G,并构造了G的网络空间模型.依据G中成员之间的关系,将移动协同群组划分为实体型群组(WG)和兴趣型群组(IG),以此抽取影响WG、IG形成的主要因素,并以这些因素为基构造多维因素空间,进而将移动协同群组的形成问题归结为参与协作的移动用户在因素空间上的相似性判定问题,从而构造出FMCGM模型,最后给出了该模型的案例.实验表明,该模型能处理移动协作群体的复杂性、动态性问题,从而保证移动协同服务支撑平台具有较强的协作支撑能力.     

基于三层架构的移动协同应用平台的研究

传统的协同应用平台多是基于有线网络环境,现有的少数支持移动计算环境的应用平台已不能更好的满足多用户多服务的需求,从而不能很好的对移动群组协同提供支撑。针对此现状,本文结合移动协同应用平台的应用特点,对构建应用平台的两种体系架构进行了综合分析,并给出了基于三层可扩展体系架构的应用平台框架。此外,对三层架构下的移动协同应用平台构建的关键问题进行了详细阐述。     

泛在网条件下群组力移动模型的稳定性

群组移动模型是对群组终端在泛在网条件下进行移动性管理的基础。针对泛在网异构性特点,基于Lennard-Jones势能模型,提出了泛在网条件下群组力移动模型,通过引入分子间作用力的概念,对群组内各个终端的运动状态进行描述,较好地刻画了群组的移动特性;同时,通过对该模型进行Lyapunov稳定性分析,得出群组在运动过程中,各个终端运动状态趋于一致,系统趋于稳定。理论证明该模型可为群组终端在泛在网络中移动时,提供一种有效实施移动性管理的方法。     

建立动态群组的多Agent协同模型及应用

近年来，用多Agent技术开发能够解决复杂问题的信息系统越来越受到关注。本文提出一个建立动态群组的Agent协同模型及在异地同步协同中的应用。重点分析协同模型的功能组成、建立动态群组的算法过程和在异地同步协同中的应用，其中协同agent通过协同用户列表控制群组中的动态用户。建立该模型的目的在于提高协同Agent适应环境变化的能力。     

基于多维数据库的财务数据管理

随着软件开发的不断发展,各种各样的产品不断涌现。对于使用众多软件的用户来说,遇到了一些比较麻烦的问题,如基础信息不能统一,信息不能共享,设计与实情不符。随着多维数据库的发展,基于多维数据库的财务数据管理将成为一个主流方向。     

基于Wiki的移动校园学习平台的构建

为了满足移动用户随时随地学习的需求,本文构建了一个基于Wiki的移动校园学习平台(WPMC)。首先提出了一种灵活的多层次体系结构组织和管理移动用户彼此合作,这种方法被用来构建平台的体系结构以便平台能够适应动态复杂的移动环境。其次,本文基于不同粒度对平台中的移动协作进行描述,并给出了一种基于多Agent的协同工作模型。最后,本文给出了移动校园学习平台原型系设,通过实践证明本移动校园学习平台对Wiki功能扩展良好。     

移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。     

基于复杂加权网络的移动协同空间分析

为解决移动协同空间的描述和分析问题，提出了一种移动协同网络，将协同空问中的终端及终端之间的关系分别映射为协同网络中的节点和边，同时定义两节点共有功能的数目为介于它们之间的边的权．通过定义节点的强度、聚类系数等参数，分析这些参数之间的关系，揭示节点在移动协同空间中所处的地位与其配置之间的关系，不仅为协同空间的构建和协同过程的监控提供了依据，也为协同伙伴的寻求和协同小组的划分提供了向导，说明复杂加权网络理论在移动协同空间分析中的应用是可行的．     

移动供应链实时调度模型及协同进化遗传算法

运用精确控制库存检查和车辆调度,实现了动态的供应链配送系统。整合供应链库存控制策略与车辆调度规划,建立移动供应链实时调度模型。该模型针对随机需求下的零售商最优订货,实现在途库存动态配送。在决策模型的基础上,设计协同进化遗传算法,解决模型组合优化过程中的约束满足问题。计算机仿真结果表明,实时调度模型可以有效降低整体供应链运行费用。     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子...     

面向移动协同应用的资源动态调度机制

移动协同工作支持移动用户通过移动终端设备随时随地与其它用户进行群组协作、资源共享等.为了解决移动协同计算环境中的“资源孤岛”问题,有效利用群组协作中的有限资源,本文对移动协同应用中的资源调度模型进行了研究,并提出了一种面向移动协同应用的资源动态调度机制.根据实际协同应用需求,本文构建了一个移动协同搜索平台(MCSP)原型系统,并通过实验仿真对提出的多种移动资源调度策略进行了评估验证.     

基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法

目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法.     

结合情景和协同过滤的移动推荐算法

针对移动个性化推荐问题,通过将用户的情景信息引入到协同过滤推荐过程,提出一种结合情景和协同过滤的移动推荐算法。该算法首先通过情景相似度的计算来获得用户当前情景的近似情景集;并对"用户-项目-情景"三维模型采用情景预过滤方法进行降维,得到传统协同过滤"用户-项目"二维模型,然后结合Slope one算法进行项目的偏好预测和推荐。实验表明,该算法与传统协同过滤、Slope one算法相比,具有更高的推荐精确度。     

基于多维云模型的关系数据库数字水印算法

根据关系数据库的特点,结合多维云模型,提出了一种半盲测的关系数据库云水印技术,给出了关系数据库多维云水印嵌入和提取算法.仿真实验表明该算法具有较强的鲁棒性和盲检性.     

基于隐性知识的信息检索多维匹配模型

将隐性知识管理理论引入信息检索,分析用户查询过程和作者写作活动中存在的隐性知识,在3个层面上予以定义,建立基于隐性知识的信息检索多维匹配模型.从背景知识和行为模式等方面实现信息检索隐性维度的匹配,以解决用户查询意图和作者思想表达不充分的问题,从而提高信息检索的质量.     

战术Ad hoc网单元群组移动模型研究

提出以指挥员节点为参考点且更加接近真实战术的战术Ad hoc网单元群组移动模型.分析模型中战士节点运行特点和不同参数设置对节点路径有效性的影响.通过模型仿真与网络实际情况对照分析,证实了新的群组移动模型的可用性.     

基于代理的协同结构网络安全对抗模型

研究目的是建立一套能在互联网上进行协同攻防演练的网络安全平台。所建模型在可复用的构架下实现了移动代理与现在成熟安全软件技术的结合，在一定程度上提升了现有安全软件设计的技术和理论层次。     

基于AOC的校园无线低速移动模型

根据校园移动节点的行为方式拓展校园无线移动模型特点,提出一种基于AOC的校园无线低速移动模型.通过NS-2仿真平台进行仿真实验,结果表明,数据包传递率方面DSR协议表现相对稳定.     

基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型

针对采集设备在获取空间多维数据时往往是离散的,受设备故障、环境等因素的影响,空间多维数据会出现遗漏或异常问题,提出了基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型。首先,建立星型和雪花型的空间多维数据库结构,明确数据分布特征。然后,预处理初始数据,经过参数初始化操作,实现数据维数一致性划分,提高数据质量。再通过信息熵蚁群聚类、优化合并等过程完成数据分类,将具有相同特征的数据聚集到同一簇中,减少离群点。最后,利用基函数确立Lagrange插值多项式,引入归一化思想,确保数值在一定区间内浮动,避免龙格现象,生成新的插值多项式,多项式计算结果即为校准的数据值。实验结果表明,该方法具有较好的数据预处理能力,能有效减少校准误差。