摘要：通过云计算提供的委托计算服务能够为委托方节省大量的计算时间和计算成本,但如何保证委托计算的隐私性和可证明安全性是具有挑战性的问题。结合全同态加密和多线性映射技术的优势,提出基于隐私保护的可证明安全多元多项式委托计算协议。根据委托计算的输入输出隐私安全需求设计委托计算安全模型,通过多线性映射方案和全同态加密技术构造任意第三方可公开验证的委托计算协议,并在标准模型下基于多线性Diffie-Hellman困难性问题假设证明协议的安全性与隐私性。实验与性能分析结果表明,该协议可保证安全性,同时能够减少计算成本,满足大数据环境下委托计算模式的应用需求。

摘要：针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。

摘要：针对基本鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)求解复杂问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于非线性调整控制参数和随机差分变异策略的改进鲸鱼优化算法(IWOA),设计了基于余弦函数非线性调整控制参数的策略,以协调算法的探索和开发能力;随机选择个体与当前个体进行差分变异产生新个体以增强群体的多样性,减小陷入局部最优的概率。对6个标准测试函数进行仿真实验,结果表明,IWOA的寻优精度和收敛速度均有明显的提高。