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1. 通用的多元抵制假名的云计算拍卖机制

游坤, 王钦辉, 李鑫

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (11): 3351-3357. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111705

摘要（119）

HTML （9）

PDF （1731KB）（54）

针对云环境下资源拍卖机制设计问题，研究设计了一种更通用的多元抵制假名拍卖机制（GFAITH）。首先形式化定义了系统模型，其次围绕诚信和抵制假名的设计目标，证明了当考虑用户需求多样性时，会出现新的作弊形式——需求减少作弊，它将破坏诚信属性和抵制假名属性，且实验结果表明它将严重影响系统性能。据此，提出了GFAITH机制，从用户预处理、预分配与定价、抵制需求减少作弊三个阶段实现设计目标，并验证了GFAITH的资源分配是可行的，而且能够抵制假名。实验结果表明，GFAITH能从利润和社会财富等指标上有效保证系统的性能，验证了该机制的有效性和效率。

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2. 面向动态负载的集群容器部署方法

尹飞, 龙玲莉, 孔峥, 邵涵, 李鑫, 钱柱中

计算机应用 2021, 41 (6): 1581-1588. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020121913

摘要（270）

PDF （981KB）（340）

针对集群负载动态变化引发容器频繁迁移的问题，提出了一种基于资源预留的容器部署方法。首先，设计了基于马尔可夫链模型的单容器资源需求动态变化描述机制，用于刻画单容器的资源需求情况；其次，基于单容器马尔可夫链模型分析了多容器资源动态变化情况，以刻画容器资源需求态势；随后，基于多容器马尔可夫链提出了面向动态负载的容器部署与资源预留算法；最后，基于容器资源需求特征的分析对所提算法的性能进行了优化。基于国产软硬件环境构建了仿真实验环境，仿真结果表明，在资源冲突率方面，所提方法的性能接近最优的峰值配置策略RP，但所需宿主机数量、容器动态迁移次数明显比其更少；在资源利用率方面，所提方法的宿主机使用数量略多于最优的谷值配置策略RV，但动态迁移次数更少，资源冲突率更低；相较于峰谷配置策略RVP，所提方法在综合性能方面更佳。

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3. 基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

李鑫滨, 章寿涛, 闫磊, 韩松

计算机应用 2019, 39 (10): 2795-2801. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020341

摘要（368）

PDF （1025KB）（412）

针对水下监测网络中多自主航行器（AUV）协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先，为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响，构建了水声监测网络系统的综合模型；其次，针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况，基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题（RBP）。最后，提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP，从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明，在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比，在系统分别选择1、2、3个目标时，鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%，验证了所提方法的有效性。

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4. 基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法

王永贵, 胡彩云, 李鑫

计算机应用 2018, 38 (5): 1239-1244. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102557

摘要（345）

PDF （1070KB）（405）

针对粒子群优化（PSO）算法在搜索过程中因个体间缺乏交互，使种群逐渐丧失多样性、导致算法陷入局部极值的问题，提出了一种基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法（LFDE-PPSO）。首先，为扩大种群搜索空间，在速度更新过程中引入扰动因子，使惯性权重、学习因子在小范围内波动；其次，引入重构概率，选择适应度值低的个体重建中间种群；最后，为增加种群多样性，使较差个体的优秀基因得以保留，引入粒子不相关性及远亲个体，利用不相关性选择与差分个体基因差异性较大的远亲进行差分增强。实验结果表明，所提算法能够使中间种群中适应度值高的个体得以保留，有效增加种群多样性，使种群具备较强的跳脱局部极值能力，加快粒子逼近全局最优，同时具有收敛快、精度高等优点。

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5. 能量均衡的低功耗有损网络路由协议

何王吉, 马皛源, 李鑫, 唐玮圣

计算机应用 2018, 38 (4): 1095-1101. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092151

摘要（408）

PDF （1071KB）（392）

针对目前低功耗有损网络路由协议（RPL）中存在节点能耗不均衡、网络生存时间短以及网络后期父节点状态信息更新不及时的问题，提出一种带有电量估算策略的能量均衡RPL（EB-RPL）。首先，构造了一种复合期望传输次数和节点剩余能量的路由度量，通过机制设计使节点在不同时期能自适应地调整网络拓扑；然后，设计了一种基于能量消耗速率的父节点电量估算策略，在不增加额外控制包开销的同时，子节点可以计算父节点电量，作出正确的路由决策；最后，通过实验对比分析了EB-RPL的性能。仿真结果显示，与RPL相比，EB-RPL显著降低了同级节点间功率标准差，并且在不同发包频率和网络规模中，分别平均延长了29.4%和39.4%的平均网络生存时间。EB-RPL能够有效实现能量均衡、显著延长网络生存时间。

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6. 基于多任务深度卷积神经网络的显著性对象检测算法

杨帆, 李建平, 李鑫, 陈雷霆

计算机应用 2018, 38 (1): 91-96. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061633

摘要（519）

PDF （1057KB）（666）

针对当前基于深度学习的显著性对象检测算法不能准确保存对象边缘的区域，从而导致检测出的显著性对象边缘区域模糊、准确率不高的问题，提出了一种基于多任务深度学习模型的显著性对象检测算法。首先，基于深度卷积神经网络（CNN），训练一个多任务模型分别学习显著性对象的区域和边缘的特征；然后，利用检测到的边缘生成大量候选区域，再结合显著性区域检测的结果对候选区域进行排序和计算权值；最后提取出完整的显著性图。在三个常用标准数据集上的实验结果表明，所提方法获得了更高的准确率，其中F-measure比基于深度学习的算法平均提高了1.9%，而平均绝对误差（MAE）平均降低了12.6%。

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7. 基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

李鑫滨, 王贝, 韩松

计算机应用 2017, 37 (3): 730-735. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.730

摘要（546）

PDF （944KB）（465）

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题，为了平衡节点间的能量消耗，同时提高系统的信道容量，提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈，使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务，反之则提供较多的功率进行服务，从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比，在有2、3和4个中继节点时，信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明，该算法不仅提高了系统总的信道容量，而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。

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8. 利用多维统计方法预测网络拥塞状态

邬平吴斌李鑫李俊黄红伟

计算机应用 2012, 32 (05): 1251-1254.

摘要（778）

PDF （1824KB）（719）

为在具有优先级调度网络环境下较准确地预估平均队列长度和队列等待时间这两个拥塞控制核心指标值，通过综合帕雷托分布、泊松随机过程和平均加权三种统计方法，设计一个包括数据到达过程、数据离开过程、数据优先级调度的计算模型，同时利用矩阵方法推导曲线性参数计算方程。通过仿真，实验结果与模型计算结果比较，两者偏差度小，验证了模型能准确预测网络状态。

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9. 基于领域本体的电子学习资源库模型

张沪寅张铭洋李鑫

计算机应用 2012, 32 (01): 191-195. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00191

摘要（1154）

PDF （801KB）（639）

随着电子学习系统快速的发展，电子学习资源呈现爆炸式的增长，如何有效地组织海量电子学习资源成为构建高效电子学习系统的重要因素。针对现有资源库在资源组织方面存在的不足，提出了一个基于领域知识本体的电子学习资源库检索模型，该模型利用领域知识来构建领域知识本体库并通过抽取电子学习资源元数据构建元数据库，通过映射关系完成对电子学习资源的语义组织，并在此基础之上构建一个语义检索模型，以有效地解决现有电子学习资源检索中丢失语义背景的问题，使检索结果在查全率、查准率方面有所提高，更加符合用户的需求。

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10. 基于DFT判决门限的OFDM信道估计算法

李世平李鑫

计算机应用 2011, 31 (12): 3230-3232.

摘要（1147）

PDF （431KB）（763）

在正交频分复用系统中，为了提高信道估计算法的准确度和降低复杂度，首先对传统的离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法进行了改进，通过引入判决门限，进一步消除信道噪声的影响，提高系统性能；然后与LS估计、SVD估计和DFT估计进行对比分析；最后通过Matlab软件进行仿真分析，结果表明了改进算法在基本不增加复杂度的前提下，提高了信道估计的准确度，进而提高整个系统的性能。