基于信誉权值策略的多重第三方远程证明机制

针对单一第三方失效而影响云计算环境证明有效性问题,提出一种基于多重第三方远程证明机制。将单一第三方扩展为第三方验证者集群,保证了在部分验证者受到安全威胁情况下,仍然能够为证明请求者提供可靠的证明结果。同时提出第三方筛选算法和基于信誉权值策略应对多个第三方合谋攻击,避免由于恶意指控清白验证者而导致最终断言失效情形。实验结果表明,该机制相对于单一验证者更为安全可靠,在实际应用中能有效防御合谋攻击。     

基于前景理论的风险决策权重研究

在讨论Tversky和Fox给出的确定权重的两步骤方法基础上,应用累积前景效用理论和概率权 重函数,提出三步骤权重处理框架,对不同风险不确定决策源类型作不同的处理,并对"获得"和"失去" 采用不同的处理方式,从而使得决策者能够得出更加准确的决策权重.     

双权网络费用受限制的最大容量路径问题

对双权网络的最优路径问题,从限制费用使得容量最大的角度进行了分析,利用二分方法给出了一个最优算法,最后从这个角度来分析了求支撑树的情况.     

Social learning with time-varying weights

This paper investigates a non-Bayesian social learning model, in which each individual updates her beliefs based on private signals as well as her neighbors＇ beliefs. The private signM is involved in the updating process through Bayes＇ rule, and the neighbors＇ beliefs are embodied in through a weighted average form, where the weights are time-varying. The authors prove that agents eventually have correct forecasts for upcoming signals, and all the beliefs of agents reach a consensus. In addition, if there exists no state that is observationally equivalent to the true state from the point of view of all agents, the authors show that the consensus belief of the whole group eventually reflects the true state.     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

基于层次变权的云服务可靠性评估模型

针对当前可靠性评估模型解决动态、复杂、多变的云服务环境下支持可靠云服务协同应用中存在的不足, 提出基于层次变权的云服务可靠性评估模型. 根据云服务IaaS层、PaaS层和SaaS层应用的特点, 借鉴AHP层次变权的思想, 分析了层次云服务的失效关联关系, 给出了利用三角模糊数关原理量化可靠性权重值的方法, 基于互补判断矩阵给出了权重值的排序求解公式; 结合云服务系统中各层次云服务的实时在线监测可靠性数据, 给出了层次云服务可靠性评估计算公式. 该模型计算量小, 简单易行, 操作性强, 能对云服务可靠性进行合理、动态评估, 具有较好的应用推广价值.     

A Comprehensive Dea Approach for the Resource Allocation Problem based on Scale Economies Classification

This paper is concerned with the resource allocation problem based on data envelopment analysis （DEA） which is generally found in practice such as in public services and in production process. In management context, the resource allocation has to achieve the effective-efficient-equality aim and tries to balance the different desires of two management layers： central manager and each sector. In mathematical programming context, to solve the resource allocation asks for introducing many optimization techniques such as multiple-objective programming and goal programming. We construct an algorithm framework by using comprehensive DEA tools including CCR, BCC models, inverse DEA model, the most compromising common weights analysis model, and extra resource allocation algorithm. Returns to scale characteristic is put major place for analyzing DMUs＇ scale economies and used to select DMU candidates before resource allocation. By combining extra resource allocation algorithm with scale economies target, we propose a resource allocation solution, which can achieve the effective-efficient-equality target and also provide information for future resource allocation. Many numerical examples are discussed in this paper, which also verify our work.     

一种基于区间估计的多属性决策组合赋权方法

讨论了多属性决策组合赋权问题中进行权重间相容性检验的必要性,提出了一种权重的相容性定义及判别定理,其基本思想是在评价矩阵已知的情况下,根据不同权重对方案间序关系的影响程度来确定它们的相容性.并且给出了在权重不相容情况下如何寻找并剔除疵点权重的方法.在此基础上,根据组合权重的特点,提出了一种基于区间估计求解组合权重的数学模型.最后运用本文提出的方法给出了一个实例的计算过程,检验了该方法的有效性.     

确定事例特征权值的方法研究

针对事例特征权值的确定问题 ,提出了 Delphi和 AHP相结合的权值确定方法 ,以及二次规划模型权值确定法和信用统计权值确定法 .这些方法在事例特征权值的确定中 ,有助于减少主观性 ,增加客观性 .     

一种粒子滤波预处理方法

粒子滤波(Particle Filter)是一种基于蒙特卡罗(Monte Carlo)的贝叶斯滤波方法,通常的SIR方法存在严重的粒子匮乏现象。用大权值粒子和小权值粒子的组合来取代小权值粒子,可以减小粒子权值方差,增加粒子多样性。仿真结果表明,在状态估计的初期,使得粒子迅速靠近高似然区域,精度得到了大幅度的提高。同时,算法的实时性也有很好的改善,适用于观测噪声和状态噪声较小的情况。