检索结果

Select

1. 基于改进烟花算法的密集任务成像卫星调度方法

张铭, 王晋东, 卫波

计算机应用 2018, 38 (9): 2712-2719. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030547

摘要（550）

PDF （1302KB）（308）

传统卫星调度模型一般比较简单，当问题规模较大、任务比较集中时，往往会出现任务之间相互排斥，任务收益较低等缺点。针对这个问题，提出一种基于改进烟花算法（IFWA）的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上，首先对任务进行合成约束分析，然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素，建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题（CSP）模型，最后改进烟花算法对该模型进行求解，利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛，得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素，收益平均增加30%~35%，改进算法后效率上提升32%~45%，有效保证了调度方案的可行性和有效性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于加权多属性云的服务信任评估方法

卫波王晋东张恒巍余定坤

计算机应用 2014, 34 (3): 678-682. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0678

摘要（476）

PDF （839KB）（395）

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题，提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先，引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重，从服务的多个属性细化信任评估粒度，通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云；然后，根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重，并计算得到推荐信任云；最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云，通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明，所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐，能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。

相关文章 | 多维度评价

Select

4. 网络安全态势预测及其在智能防护中的应用

王晋东沈柳青王坤王娜

计算机应用 2010, 30 (06): 1480-1482.

摘要（1364）

PDF （639KB）（1050）

针对智能安全防护系统这一特殊应用,提出了一种以灰色GM(1,1)为原型,以Markov链为误差校正的新型网络安全态势预测算法。首先,对网络安全态势进行量化建模,通过GM(1,1)预测模型拟合网络安全态势预测曲线,然后通过真实值曲线与预测曲线之间对比建立Markov偏移概率矩阵,得到平均偏移百分比,从而对原预测值进行误差校正。实验证明：该方法预测结果与真实值较为接近,能较好地体现态势值的趋势性和波动性,且计算量小,适合智能防护中的应用。