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1. 移动群智感知中原始数据隐私保护算法

金鑫, 王涛春, 吕成梅, 王成田, 陈付龙, 赵传信

计算机应用 2020, 40 (11): 3249-3254. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020236

摘要（451）

PDF （631KB）（573）

随着移动智能设备的普及，移动群智感知（MCS）得到广泛应用的同时面临着严重的隐私泄露问题。针对现有的移动群智感知中的原始数据隐私保护方案不能抵御共谋攻击，降低了感知数据可用性的情况，提出一种基于移动节点的数据隐私保护算法（DPPMN）。首先，使用DPPMN中的节点管理器建立在线节点列表并将其发送给源节点，源节点通过列表构建数据传输的匿名路径；然后，使用paillier加密方案加密数据；接着，将密文沿路径上传至应用服务器；最后，服务器解密密文得到所需的感知数据。在数据传输时使用加解密操作，确保了攻击者不能窃听感知数据的内容，且无法沿路径追溯数据的来源。DPPMN能保证应用服务器在不侵犯节点隐私的情况下访问原始数据。理论分析和实验结果表明，DPPMN在增加适当通信量的情况下，具有较高的数据安全性，可以在抵御共谋攻击的同时不影响数据的可用性。

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2. 基于XML的信息物理融合系统组件建模与仿真

张程, 陈付龙, 刘超, 齐学梅

计算机应用 2019, 39 (6): 1842-1848. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102207

摘要（437）

PDF （1096KB）（398）

信息物理融合系统（CPS）涉及多种计算模型的集成和协同工作，针对CPS设计方法不统一、重塑性差、复杂度高、难以协同建模验证等问题，提出一种结构化、可描述行为的异元组件模型。首先，用统一组件建模方法进行建模，解决模型不开放问题；然后，用可扩展标记语言（XML）规范描述各类组件，解决不同计算模型描述语言不一致和不可扩展问题；最后，用多级开放组件模型的协同仿真验证方式进行仿真验证，解决验证的不可协同问题。通过通用组件建模方法、XML组件规范描述语言以及验证工具平台XModel对医用恒温箱进行了建模、描述和仿真。医用恒温箱的案例表明，这种模型驱动建立可重塑异元组件并确认其设计正确性的过程，支持信息物理协同设计和边构建边纠正，可避免在系统实现过程中发现问题时再进行反复修改。

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3. 批量流水调度问题的量子候鸟协同优化算法

陈林烽, 齐学梅, 陈俊文, 黄琤, 陈付龙

计算机应用 2019, 39 (11): 3250-3256. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040700

摘要（650）

PDF （949KB）（324）

为了求解批量流水调度问题（LFSP）的最小化最大完工时间，提出一种量子候鸟协同优化（QMBCO）算法。首先，采用Bloch量子球面编码方案扩大解空间；然后，运用FL算法优化初始解，以弥补传统随机初始解的不足，保证初始种群具有较高的质量；最后，使用候鸟优化（MBO）算法及变邻域搜索（VNS）算法进行迭代，增强算法的全局搜索能力。采用随机生成不同规模的实例仿真，将QMBCO算法与目前较优的离散粒子群优化（DPSO）算法、MBO算法和量子布谷鸟协同搜索（QCCS）算法相比较。结果表明，在两种不同运行时间下QMBCO与DPSO、MBO、QCCS相比产生的最优解平均百分比偏差（ARPD）分别平均下降65%、34%和24%，证明了QMBCO算法的有效性和高效性。

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4. 基于非敏感信息分析的轨迹数据隐私保护发布

邓劲松, 罗永龙, 俞庆英, 陈付龙

计算机应用 2017, 37 (2): 488-493. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.02.0488

摘要（656）

PDF （1003KB）（704）

针对轨迹数据发布时轨迹和非敏感信息引起的隐私泄露问题，提出一种基于非敏感信息分析的轨迹数据隐私保护发布算法。首先，分析轨迹和非敏感信息的关联性构建轨迹隐私泄露判定模型，得到最小违反序列元组（MVS），然后借鉴公共子序列的思想，在消除MVS带来的隐私泄露风险时，选择MVS中对轨迹数据损失最小的时序序列作为抑制对象，从而生成具有隐私能力和低数据损失率的匿名轨迹数据集。仿真实验结果表明，与LKC-Local算法和Trad-Local算法相比，在序列长度为3的情况下，该算法平均实例损失率分别降低了6%和30%，平均最大频繁序列（MFS）损失率分别降低了7%和60%，因此所提算法能够有效用于提高推荐服务质量。

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5. 新颖的阻塞流水车间调度量子差分进化算法

齐学梅, 王宏涛, 陈付龙, 汤其妹, 孙云翔

计算机应用 2015, 35 (3): 663-667. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.663

摘要（541）

PDF （746KB）（622）

针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量。基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法——INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法——新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6%。NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题。

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