求解#SMT问题的局部搜索算法

#SMT问题是SMT问题的扩展,它需要计算一阶逻辑公式F所有可满足解的个数.目前,该问题已被广泛应用于编译器优化、硬件设计、软件验证和自动化推理等领域.随着#SMT问题的广泛应用,设计可以求解较大规模#SMT实例的求解器亟待解决.基于以上原因,设计了一种求解较大规模#SMT实例的近似求解器——VolComputeWithLocalSearch.它在现有的#SMT精确求解算法的基础上加入差分进化算法,通过调用体积计算工具qhull,进而给出#SMT问题的近似解.算法采用群体规则减少体积计算的次数,差分进化方法快速地枚举各个有解的区域.另外,从理论上证明了VolComputeWithLocalSearch求解器可以得到精确解的下界,使其可以应用在软件测试等只需要知道问题下界的领域.实验结果表明：VolComputeWithLocalSearch求解器是稳定的、具有快速的求解能力,并在高维问题上具有很好的表现.     

基于ESO的一类线性时变系统自学习滑模控制方法

针对一类线性时变系统的控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器的自学习滑模控制方法。该方法首先设计了两种非线性光滑函数, 然后将两种光滑函数分别应用于扩张状态观测器和滑模趋近律的设计。为了进一步提高系统的自适应控制能力, 使用最速下降法对滑模控制器的增益参数进行自学习镇定。仿真结果表明了该控制方法不仅响应速度快、控制精度高, 而且有效解决了现有理论方法难以解决的问题, 因而是一种有效的不依赖于被控对象模型的LTV系统控制方法。     

层次学习骨干粒子群优化算法

对骨干粒子群优化(BPSO) 种群多样性迅速丧失的原因进行分析, 提出层次学习骨干粒子群优化算法以克 服早熟现象. 该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子和群体最优粒子学习, 该机制使群 体实现不同层次的搜索并有效维持群体的多样性. 此外, 群体最优粒子依概率采用跳跃策略以增强逃逸能力或采用 扰动策略以提高解的质量. 将所提出的算法与多种改进的粒子群优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法的综 合表现优于其他算法.     

基于互逆分数阶算子的离散灰色模型及阶数优化

针对现有灰色预测模型主要以一阶累加生成序列为建模序列这一现象, 在互逆的分数阶累加生成算子与分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子离散灰色模型, 并给出最小平均相对误差下最优阶数的自适应粒子群优化算法. 多个实例表明, 通过阶数优化, 分数阶算子离散灰色模型相对于灰色模型GM(1,1) 和离散灰色模型DGM(1,1) 表现出更优的拟合精度.

     

无线Mesh网络的高实时业务调度方法*

为了解决无线Mesh网络实时业务的规划调度问题,提出一种基于动态规划的实时业务调度算法。首先,通过边集映射,将网络中的边转化为映射节点,进行阶段划分。然后,每个Mesh路由器节点根据缓存中的队列情况预测数据包的排队时间,并结合业务截止期,进行优先级重新分配,得到映射边的接入权值。最后,利用动态规划算法,根据映射边的接入权值选择最优的映射节点接入次序,得到该业务在各阶段的最优调度顺序。仿真结果表明,该算法能够兼顾高、低优先级业务的实时需求,降低全网业务的平均时延和丢包率。     

二进制程序的动态符号化污点分析

污点分析技术常用于跟踪二进制程序的信息流及检测安全漏洞,通过程序的动态执行来检测程序中由测试用例触发的漏洞。它的误报率很低,但是漏报率较高。针对污点分析的这一问题,动态符号化污点分析方法对污点分析进行了改进,通过将污点分析符号化来降低漏报率。根据基于指令的污点传播来获得相关污点数据的信息,同时制定符号化的风险分析规则,通过检测污点信息是否违反风险规则来发现存在的风险。实验结果表明,该方法不仅具有污点分析低误报率的优点,而且克服了污点分析高漏报率的缺点。在污点分析过程中产生的漏洞、风险及相关污点信息还可用于指导测试用例的生成,提高测试效率并降低测试用例的冗余。     

基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法研究

针对基于LBSNs (Location-based Social Networks)的位置推荐算法考虑因素单一且不能有效解决用户位于不同城市的位置推荐的问题,综合考虑潜在的社交影响、内容匹配影响和地理属性影响等因素,提出了基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法SCL (Social-Content-Location)。该算法在协同过滤的基础上,引入了用户兴趣特征比较,改进了用户的相似度计算;同时,在分析位置的内容信息时,融入用户评论,缓解了位置标签的短文本特性对LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题提取的影响,提高了用户兴趣和城市偏好主题提取的准确率。实验结果表明,SCL算法在本地城市召回率上较协同过滤算法U提高近65%,较LCA-LDA算法提高近 30%;在异地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。这表明SCL算法在不同城市下的位置推荐具有一定的可行性。     

开源社区中已有开发者的合作行为分析

理解开发者的合作行为是促进开源社区协作开发的关键一步。已有文献主要对社区成员的加入与迁移展开研究,而对社区中已有开发者之间的实际合作行为关注甚少。主要从开发者的交互关系与个人技能两个角度出发,探析社区已有开发者如何建立新合作以及哪些因素影响他们的合作。应用Sourceforge.net平台公开的数据进行实验,结果表明不同的开发者的偏好合作模式不同,拓扑距离上的优势(“朋友的朋友”关系)对开发者间首次合作的影响不大,开发者之前的合作次数越多越有利于他们 再次建立合作,而开发环境(操作系统)与开发者(管理)经验对合作也有明显的影响。所得结论有助于提高开源社区已有开发者的合作意识,促进社区的稳定与可持续性。     

基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原

针对基于大气散射模型去雾的求解是一病态问题,提出一种基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原算法。算法从大气散射模型出发,通过引入大气耗散函数提出一种简化的大气散射模型;通过寻找天空区域或雾最浓区域的思想构造出一种环境光的高精度求解方法;基于类形态学的思想,通过计算拉依达准则下限值的策略获取高精度的大气耗散函数,由此根据简化的大气散射模型实现对雾天图像的快速复原。实验结果表明该算法能够真实地恢复场景的色彩和清晰度,提高图像质量,并且算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,在计算速度上取得了较大的提升。     

一种多幂次滑模趋近律设计与分析

针对传统滑模趋近律使系统存在抖振现象、收敛速度较慢及动态响应不平滑等问题, 提出一种多幂次滑模趋近律.该趋近律通过三个幂次项系数在系统趋近过程不同阶段进行针对性地调节, 使系统动态响应过程的收敛速度大幅度提高, 且无抖振现象.理论验证了其存在性、可达性及稳定性, 并详细推导了趋近速率及干扰稳定界.以航天器姿态机动控制系统为例, 对比仿真结果表明该趋近律下, 系统的动态过程有较大改善并消除了抖振, 且在存在模型不确定性及外加干扰作用下, 系统仍可较快地收敛到平衡点附近的邻域内.