信任攻击建模方法

针对信任环境系统中存在的客观弱点和主观弱点,使用弱点利用规则和信任关系盗用规则来描述信任关系状态之间的转移过程,构建了信任攻击模型TAM。在该模型中,攻击者将客观弱点用于信任级别的提升,将主观弱点用于信任关系传递,将主、客观弱点的综合利用将导致信任关系的渗透与扩散,从而可导致攻击可达距离更大;提出了复杂度为多项式时间的TAM信任关系传递闭包生成算法,该算法可以给出当前弱点状态下的所有信任攻击路径。通过对真实弱点的建模,证明此模型可以对信任的安全性进行综合分析,生成信任攻击图、信任攻击路径等详细信息,展示攻击者和信任主体之间的交互过程,对攻击特征有更好的描述能力,帮助管理者预测所有可能的信任攻击,进而为相应的安全措施的制定提供依据。     

面向对象粗糙信任攻击威胁感知模型

基于面向对象的信任攻击图,提出了一种复杂信任环境系统信任攻击威胁感知模型;该模型描述了信任主体对象属性间的所有攻击关系。通过引入粗糙图理论,将面向对象粗糙信任攻击图中具有相同攻击效果的攻击方法,以及在攻击关系中具有相同重要性的信任主体对象划入同一等价类,基于这些等价类,只要获取有限的几条特征攻击路径就能够搜索整个攻击策略空间,从而解决了全面把握攻击动向和限制路径规模之间的矛盾。通过定义路径相似度,采用蚁群算法在论域信任攻击图中搜索到达攻击目标的特征路径,在这些特征路径中找出给目标节点带来的最大威胁的攻击路径。试验证明该方法能够快速定位被攻击的信任主体对象及攻击方式,在各种特征攻击路径中准确找到其所在位置。     

种群动力学优化算法

为了快速求解大规模复杂优化问题,基于种群动力学理论构造出了可全局收敛的种群动力学优化算法。在该算法中,每个种群对应着优化问题的一个试探解,种群的一个特征对应于试探解的一个变量;采用正交拉丁方原理构造出了种群初始值确定方法,以达到对搜索空间的均衡分散性和整齐可比性覆盖;将任意两种群间的竞争、互利、捕食-被食、融合、突变和选择等行为用于构造种群的进化策略,以使种群的适应度指数要么保持原状不变,要么向好的方向转移,从而确保整个算法的全局收敛性;在种群演变过程中,种群从一种状态转移到另一种状态,实现了种群对优化问题全局最优解的搜索。应用可归约随机矩阵的稳定性条件证明了本算法具有全局收敛性。测试结果表明本算法是高效的。     

基于SEIRS传染病模型的函数优化方法——SEIRS算法

为了解决复杂函数优化问题,采用SEIRS传染病模型提出了SEIRS算法.在该算法中,假设某个生态系统由若干人类个体组成,每个个体均由若干个特征来表征.该生态系统存在一种传染病在个体之间传染,该传染病攻击的是个体的部分特征.每个染病个体均经历易感、潜伏、发病和治愈等阶段,这些阶段的综合作用决定了个体的体质强弱;利用SEIRS传染病模型所描述的疾病传播机理构造出了相关算子,使个体之间能充分交换信息.结果表明:E-E,I-I和R-R算子能使体质强壮的个体向体质弱的个体传递强壮特征信息,使得后者能向好的方向发展;S-E,S-R,E-I(ω)和R-S(ω)算子能使处于不同状态的个体获得其他个体的平均特征信息,从而降低了该个体陷入局部最优解的概率;S-S算子能使个体的活跃度提高,从而扩大其搜索范围;E-R和I-R算子既具有S-S算子的特征又具有S-E,S-R,E-I(ω)和R-S(ω)算子的特征.体质强壮的个体能继续生长,而体质虚弱的个体则停止生长,从而确保本算法具有全局收敛性.测试结果表明:本算法具有搜索能力强的特点,对求解复杂函数优化问题具有很高的收敛速度.     

基于人工食物链的动物群优化算法

为了解决目标函数中含有sin、cos等周期函数的优化问题,基于生态系统循环食物链思想提出了一种新型函数优化算法,即AFC-ASO算法.在该算法中,假设在生态系统中的某个循环食物链系统中生活有多种不同类型的动物,这些不同类型的动物采取循环食物链的方式维持该生态系统的生态平衡.进食的方法是采用攫取食饵动物部分器官或吸取其体内物质的方式,但不会危及食饵动物的生命;同类型的动物分雌、雄两种性别.每种类型的动物在该生态系统中活动时,具有捕食、交配、集群、逃逸、游弋五种行为,依据这五种行为构造出了相关的演化算子.其中,捕食算子能够使得个体器官间交换信息;交配算子能使强壮个体将其优良信息传给虚弱个体;集群算子能使个体摆脱局部最优解陷阱;避险算子能增强个体之间的分散度;闲逛算子可以增加当前个体的活跃度;生长算子能确保该算法具有全局收敛性.结果表明,算法对求解某些类型的复杂函数优化问题,特别是目标函数中含有sin、cos等周期函数的一类复杂函数优化问题,具有较高的适应性和收敛速度.     

水平结构竞争-互利群落优化算法

为了求解一些非线性优化问题的全局最优解,采用水平结构竞争-互利群落动力学理论,提出了一种新的水平结构竞争-互利群落优化算法(HS-CBCO)。在该算法中,每个种群由若干生物个体组成,种群间相互作用主要是竞争和互利,种群内部各个体之间存在相互影响。运用群落动力学理论开发出了6个算子,其中竞争和互利算子可实现个体跨种群交换信息,而普通影响和强烈影响算子可实现种群内的个体之间的信息交换,从而确保了个体间的信息的充分交换;新生算子可适时补充新个体到种群中,而死亡算子可将种群中的虚弱个体适时清除掉,从而提升了该算法跳出局部陷阱的能力。测试结果表明,HS-CBCO算法的求精能力、探索能力及其两者的协调性均优良,且具有全局收敛性的特点,为复杂优化问题全局最优解的求解提供了解决方案。     

建立矿山重大决策动态预警系统的方法

应用系统预警技术，提出了建立矿山重大决策动态预警系统的方法，该方法由定量预警信息估计、它性预警信息估计和综合预警信息评价三部分组成。     

多重变精度粗糙集模型

为了解决Zaike变精度粗糙集模型的论域划分不能重叠的问题,基于多重集合,对Zaike变精度粗糙集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的多重变精度粗糙集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重论域定义、多重变精度近似集的定义及其性质的证明、与Zaike变精度粗糙集的关系等。这些定义、定理和性质与Zaike变精度粗糙集既有区别又有联系。多重变精度粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,这样有利于用粗糙集理论从保存在关系数据库中的具有一对多、多对多依赖性的且认为不相关的数据中发现相关知识。     

地下矿CA粒子系统火灾蔓延仿真

为了对火灾在地下矿巷道中的蔓延情况进行仿真,提出了一个元胞自动机理论和粒子系统理论相结合的地下矿巷道系统中火灾蔓延仿真方法。针对地下矿巷道这个特殊环境,采取可变邻域半径的元胞自动机模型来仿真火焰在巷道中蔓延的情景;同时,引入基于粒子系统的烟雾模型,把燃烧着的元胞作为烟雾模型的粒子发射器。整个仿真系统基于同一时钟运行,把时间、空间、火烟的物理行为有效地结合起来,不仅能非常直观地仿真出火势蔓延态势和烟雾扩散运动过程,并且通过在仿真过程中计算记录不同时刻火灾蔓延距离和入侵巷道烟雾粒子数量等数据,可以获取大量巷道环境相关信息,为逃生决策和火灾预防与控制提供依据。