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1. 基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法

宋紫阳, 李军怀, 王怀军, 苏鑫, 于蕾

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (2): 439-444. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020132

摘要（260）

HTML （11）

PDF （2673KB）（201）

在机械臂路径规划算法的训练过程中，由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏，机械臂路径规划训练效率低，面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题，提出一种基于SAC（Soft Actor-Critic）强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率，并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度（DDPG）算法分别规划10条路径，所提算法和DDPG算法规划的路径与参考路径的平均距离分别是0.8 cm和1.9 cm。实验结果表明，路径模仿机制能提高训练效率，所提算法比DDPG算法能更好地探索环境，使得规划路径更加合理。

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2. 面向高速列车监测数据的并行解压缩算法

王周恺, 张炯, 马维纲, 王怀军

计算机应用 2021, 41 (9): 2586-2593. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111173

摘要（261）

PDF （1272KB）（253）

高速列车在运行时产生的实时监测数据通常用变长编码压缩技术进行处理，以便于传输和存储。然而这种方法会使得压缩数据内部结构复杂，导致相应的数据解压缩过程只能遵照压缩数据的组成顺序进行，效率较低。为提升高速列车监测数据的解压缩效率，借助推测技术，提出一种面向高速列车监测数据的并行解压缩算法。首先，研究高速列车监测数据的结构特征，分析影响数据划分的内部依赖；其次，利用推测技术消解内部依赖后，对数据进行试探性划分；然后在分布式计算环境中对划分结果并行地进行解压；最后将并行解压缩结果合并起来，从而提高针对高速列车监测数据的解压缩效率。实验结果表明，在由7个计算节点组成的计算集群上，与串行算法相比，所提推测并行算法的加速比为3左右，展现了该算法良好的性能，可见该算法能够显著提高针对列车监测数据的解压缩效率。

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3. 具有时间多样性的JavaScript代码保护方法

房鼎益, 党舒凡, 王怀军, 董浩, 张凡

计算机应用 2015, 35 (1): 72-76. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0072

摘要（648）

PDF （943KB）（604）

Web应用同本地应用一样面临恶意主机威胁.如何确保暴露于用户主机中的Web应用核心算法或关键业务流程等重要信息的安全成为亟待解决的问题.针对现有JavaScript代码保护方法难以抵御动态分析且抗累积攻击效果差的问题,提出了一种具有时间多样性的JavaScript代码保护(TDJSP)方法.首先,通过程序多样化处理和路径空间模糊化,使JavaScript程序在执行时具有多样性效果,以有效抵御累积攻击;其次,检测调试器、模拟器等非正常执行环境的特征,并根据检测结果进行响应,增加攻击者进行动态分析的难度.理论分析和实验结果表明,JavaScript程序的抗逆向分析能力得到了提高,同时,其空间增长率约为3.1(优于JScrambler3),时间延迟为毫秒级.因此,该方法能够在不影响程序性能的前提下提升Web应用的安全性.

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