情报与安全信息学研究的现状与展望

本文简要介绍了情报与安全信息学研究的历史、现状和发展趋势,并重点讨论了当前开展情报与安全信息学研究的主要目的、关键问题、核心任务和内容,以及可能的重要应用。     

节点电价下输电容量限制与发电厂商市场力的仿真分析

通过构造节点电价下电力市场智能代理仿真模型，讨论了节点电价下输电容量限制与发电厂商市场力的相互影响关系．结果表明，在市场环境下，发电厂商的逐利行为会显著改变网络潮流，且输电网络的限制可放大发电厂商的市场力，网公司随着发电厂商市场力的实施而获利，故需要有严格的措施阻止其行为．进一步通过阻塞线路中的相关份额组成分割的市场，分析了输电网容量限制的影响，提出了一种分析发电厂商市场力实施的新方法．     

基于智能蚂蚁算法的路由选择

智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题．文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理．并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法，QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单，易于实现．能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真，并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化．进一步证明了算法的有效性。     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法.     

基于OPS技术的公交车辆信息管理系统 

公交车辆的动态监控管理是公交公司的管理核心，但一直没有物美价廉的方案，因此提出了一种采用新技术的里程表定位系统而设计的公交车辆信息管理系统。重点介绍了OPS技术和该公交车辆信息管理系统的实现框架。该系统为公交公司提供了及时可靠的公交信息，提高了管理效率，也为市民提供了及时准确的路况信息。      

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

智能公交电子站牌系统的设计与应用

为进一步加快城市公共交通建设的步伐,为市民提供便捷、舒适的公共交通服务,控制公共交通服务的运营和管理成本,诞生了智能公交电子站牌系统;通过分析智能公交电子站牌系统,对比系统用户与功能的需求,提出了以互联网和无线通信技术为背景的智能公交电子站牌的总体设计方案,对方案中的网络、数据库、应用子系统及终端子系统进行分析,从而实现了智能公交电子站牌系统的理论与应用的统一。实践表明:本工程全面实现了覆盖主城区的基于网页、手机客户端等方式的实体、移动电子站牌系统,基本建成了多方式的公交出行信息服务体系,标志着公共交通信息化发展历程翻开崭新的篇章。     

人工智能科学管理:智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合,促进了智能手机领域的人工智能专利研发进程,加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智能手机领域在"人工智能+"时代形成良性竞争态势,竞争参与者应当寻求"以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式",形成共享人工智能数据的开元平台,在人工智能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局,从而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。     

基于条件风险价值的智能区域代理商报价策略及EV充电管理

智能区域代理商整合区域内电动汽车(electric vehicle,EV)参与电力市场交易,然而在联营市场(包括日前和实时市场)交易机制下,联营市场电价的随机性增加了代理商的市场交易风险.基于此,提出了以联营市场条件期望购电成本最小为目标的报价决策模型,该模型考虑了联营市场电价的随机特性,并将模型转换成带条件风险价值约束的随机优化问题.由于含随机性变量概率密度函数的积分计算困难,因此利用蒙特卡罗模拟,预测电价分布特性,采用抽样平均近似法对模型进行离散化处理,并通过构造函数将原问题化为凸优化问题进行求解.数值实验表明代理商通过控制EVs参与联营市场竞价交易,对EVs进行充电管理,可有效降低峰谷差,有助于电网的稳定性.     

结合研发转化过程的智能汽车企业运营效率评价

将智能汽车企业运营分为研发转化和生产经营两个阶段进行效率评价.选取上海、深圳证券交易所上市的24家智能汽车概念板块公司,采用二阶段数据包络分析模型,从多年度和多企业类型角度分别对2010~2015年智能汽车企业运营效率进行分析.基于多年度视角分析表明,2013年企业研发转化效率略有下降,在2014与2015年其呈现上升趋势,生产经营效率较为稳定.研究发现,企业整体运营综合效率与研发转化效率存在显著相关性.基于企业类型视角分析表明,企业研发效率较低,说明多数企业与标杆企业相比存在差距,尤其是在智能决策和网络信息领域;而生产经营效率均较高.通过投影分析发现,企业研发投入结构不合理、研发人员能力参差不齐是主要原因.