基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得...     

DTNs中一种基于节点有效交互度和效用的节能路由算法

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型.由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点.但是目前从节省能量消耗角度提出的路由算法较少.文章提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略.首先,从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整.其次,从节点效用出发设置消息携带者转发概率,选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本.再次,仿真实验结果显示,与其他路由算法相比,该文提出的算法在保障网络消息传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗.     

区域创新网络行为主体间信任机制研究——以江苏省高新技术开发区和大学科技园区为实证

在经济全球化、市场竞争日益加剧的背景下,创新网络行为主体要适应环境的变化,就必须在保证各自独立的前提下相互依赖,这就要求创新网络行为主体相互信任、真诚相待、信守承诺,这是维持创新网络长久生存并促进创新网络行为主体共同发展的基础。研究归纳出创新网络主体间的6种信任建立机制,以东南大学科技园和南京-鼓楼大学科技园中的创新主体为实证对象,探讨了信任建立机制以及网络成员特性对信任关系建立的影响。     

锥模型的拟牛顿型信赖域方法

对于求解无约束优化问题的锥模型拟牛顿型信赖域方法，本主要讨论了水平向量的选取及最优参数的确定，并给出了数值试验结果。结果表明，该算法比二次模型有效，比[2]中水平向量的取法也有效。     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.     

基于预知信息的占线Nomadic TSP问题

自然灾害的频繁发生使得应急减灾倍受关注, 尤其有效的应急救援车辆调度对应急减灾非常重要. 针对受灾点被提前获知但是不能立即接受救援服务的情形, 通过将受灾点(需求)的揭露时间和释放时间引入Nomadic TSP模型中构建了预知信息的占线Nomadic TSP问题, 并分别给出了问题的下界, 直线网络结构下的ENO-dd算法, 和一般网络结构下的GTR-dd算法, 并对算法进行了竞争性能分析. 结果表明两个算法随着预知信息的增多会有明显改进. 更为一般的预知信息结构以及最优的算法设计是下一步研究的方向.     

基于信任服务IBE体系的权限管理

针对现有的基于身份加密（identity based encryption, IBE）体系中缺乏权限管理问题, 提出一种基于信任服务IBE体系下的权限管理方案. 该方案采用门限的思想和算法对服务进行集中管理, 并结合基于角色的访问控制管理权限, 实现了细粒度的权限管理. 采用信任继承的思想为用户分配角色, 并采用集中审计的思想维护系统, 提高了系统的可靠性.