政策导向型多agent协同系统研究*

为了使多agent协同过程可控、有序的进行,克服传统多agent系统灵活有余而可控制性不足的缺点,提出以动态约束和调整系统行为的政策为管控手段的政策导向型多agent协同系统。首先阐述了政策导向型多agent协同系统原理,给出该系统的体系结构以及各个子结构的描述;然后介绍该多agent的原型系统,通过对运行实例的描述,验证了系统的可控制和易管理特性。     

面向产业链协同商务平台的权限控制模型研究*

分析了产业链企业间协作关系和支持产业链企业间业务协同商务平台的特点,建立了面向动态联盟的四级授权控制模型,对联盟授权管理、企业按联盟协作类别的权限继承管理、企业部门授权管理和部门内具体操作人员的授权管理进行了研究,提出了产业链协同商务平台权限控制算法,并在汽车产业链协同商务平台权限管理中进行了应用验证。     

DCAM平台下的分布式方面构件模型及协同框架的研究*

由于方面化中间件平台DCAM的方面内核实现机制没有提供对分布式环境下方面构件通信的支持,扩展了DCAM中方面内核的方面调用机制,提出了分布式方面构件模型以及分布式环境下方面构件的协同框架。扩展后的DCAM平台不仅保持了原平台对POJO的支持,同时通过对分布式协同框架的引入,使平台在分布式环境下具有更好的可扩展性和容错性,满足了按需计算的需求。最后通过应用实例对DCAM的分布式模型进行了可行性验证并给出了性能分析。     

基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法

随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

浅谈安全系统与应用系统集成问题处理

随着各应用系统在公司生产和办公中应用的逐渐深入,各应用系统间的集成成为我们提高工作效率,实现"两化融合"的重要手段。信息安全系统主要负责公司信息系统的防护工作,但随着业务的不断发展,也同样面临着与其他应用系统间的集成。     

“协同创新”才是真王道

近日,每每当同供应商朋友聊起最近业务拓展状况时,总是会在耳边响起这样的话语“你们平时和用户的沟通中,用户的需求到底聚焦在哪里呢一当我听到这样的话语时,也在心中默默思考,对用户的需求有了解难道真能提供出适用的产品吗？或许答案是否定的。同时,在我们日常与供应商的沟通中也不难发现,绝大多数的企业均表示在把脉用户需求,可是总有设计研发的产品无法真正解决用户的实际问题。     

混凝土行业中基于JCS的海量数据协同模块的研究

随着国内预拌混凝土行业的发展,混凝土企业高层越来越意识到搅拌站信息化管理的必要性,各种混凝土搅拌站ERP软件在国内得到了迅速的发展,通过这种软件的信息化管理,后台数据库每天都会产生大量的生产数据。为了避免搅拌站之间的恶性竞争,混凝土行业协会和政府部门需要对某个区域乃至整个行业的搅拌站的生产运营情况有实时的了解,以便对其进行监管,最终促进行业的公平竞争。本文结合国内混凝土行业自身的特点,阐述了混凝土行业海量数据协同的总体构想和数学模型,之后从多维度论述了基于JCS多级缓存的海量数据协同模块的设计,最后,采用Socket的方式最终实现了Server端与Client端的一对多的数据通信。     

粤港澳大湾区水安全协同调控理论框架研究

针对粤港澳大湾区水问题多维交织特性,基于流域系统整体观梳理总结了技术上可控、逻辑上关联的5个水安全调控子系统结构,包括：河势调控子系统、内河水环境水生态调控子系统、外江咸潮调控子系统、城市暴雨洪涝调控子系统、外江洪潮调控子系统。探讨了各子系统关键机理、系统间的协同作用原理、协同调控的关键技术需求及协同调控模型算法架构,构建了大湾区水安全协同调控理论框架,以珠江河口为例开展了粤港澳大湾区水安全协同调控理论的应用,为大湾区水问题系统治理提出了新的解决方案。     

融合交互意图的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,未从交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法（INTNGCF）。首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。     

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法（QPSO）的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法（DSQPSO）。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。