摘要：对于现在复杂多变的网络安全状况,基于可视化的手段来监测网络节点间的通信状态变化,可以帮助分析人员更高效地把握安全事件特征、感知安全态势。但是,现有的可视化研究对于具体主机间的连接关系以及连接关系在时间维度上的变化两个方面缺乏有效的展示方法。同时,常见的可视化方法无法提供一种直观的交互手段,帮助用户管理分析过程中提取出的离散特征,以便总结规律、发现异常。针对以上两点,设计并实现了一个以观察宏观特征的视图为索引,以深入特征展示的视图为核心,以管理和标注的视图为辅助的多视图合作可视分析系统。最后,以包含多起网络异常的网络安全日志数据集作为实验数据集,对可视化结果进行对比分析,验证了设计的有效性。

摘要：为有效应对冷链物流配送中电动汽车电量限制的挑战,考虑交通流的连续变化特性以及冷链物流配送的多中心趋势,引入车辆电量约束,将电动汽车的能耗成本加入目标函数,构建时变网络下多中心电动冷藏车配送路径优化模型。设计一种改进蚁群算法,通过优化初始信息素和调整转移概率以扩大邻域搜索范围,并引入模拟退火算法的回火机制和限制信息素浓度以避免算法陷入局部最优解。仿真结果表明:所提出的模型能够有效解决电动车辆在冷链物流配送中的电量限制问题;改进的蚁群算法能降低配送成本,缩短配送距离,具有收敛速度快、效率高的特点,从而验证了算法的有效性。

摘要：轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛。为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响。并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性。在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试。实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力。

摘要：针对时变网络环境下城市应急救援路径优化问题,提出了一种城市路段行驶时间计算方法,该方法考虑了跨越多个时段的行驶问题,并且符合网络路径中的先进先出(FIFO)原则。对最优路径的选择,设计了一种改进遗传算法(GA)进行求解。在该算法中,设计了基于重合节点的单点与双点混合交叉策略,以及删除点的变异策略。最后通过算例验证了该方法得到的最优救援路径比在静态网络环境下得到的最优救援路径的实际行驶时间更短,从而说明该方法在应急救援路径选择决策上能够给出更优的解。

摘要：研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性.

摘要：针对多无人机分布式自主编队过程中的通信不连通及碰撞问题,提出了时变通信网络下分段调节人工势场的多无人机系统编队避障方法。首先,针对通信设备传输和处理信息的速度有限而易出现信号堵塞等问题,设计一种时变通信网络下的分布式编队控制器。其次,分析传统人工势场法的缺陷,提出分段调节人工势场方法,进而研究时变通信网络下基于分段调节人工势场的分布式编队避障控制律。最后,通过仿真实验验证了文中方法的有效性和准确性。

摘要：院前急救对于挽救紧急危重病人的生命非常重要,科学合理地选择救护车站址可以减少救护车对紧急需求的响应时间,对于提升院前急救的质量至关重要.针对时变环境中救护车的布置和定位问题,建立面向时变系统的混合整数规划模型,并设计遗传算法求解该问题.通过数值实验验证了所提模型和算法对于院前急救管理的有效性.

摘要：为了解决数据报文在无线传感网络中动态路由以及网络内各节点剩余能量均衡问题,该文提出了一种机会路由算法。首先,利用热力学第2定律描述数据报文在无线传感器网络中动态路由的传输过程,其中,为了表征网络内各节点状态的时变性以及剩余能量,提出了机会熵模型;其次,以机会熵模型作为选择下一跳节点的理论依据,并结合蚁群优化(ACO)算法,设计并实现了考虑网络中各节点时变性与剩余能量均衡的机会路由算法(ACO forTime Dependent Opportunistic-routing Protocol,ATDOP),使得数据报文在转发过程时,能够有效地选择下一跳节点,从而使网络内各节点的通信资源和能量资源达到负载均衡。最后,通过实验证明,相对于已有的机会路由协议,ATDOP具有报文成功传输率高、网络有效吞吐量大以及网络工作寿命长等优点。

摘要：为进一步提升第四方物流(4PL)对多第三方物流(3PL)协同配送网络的适应能力,提出考虑3PL承载能力时变的4PL协同路径定制问题,建立允许货物在节点等待的非线性数学模型,设计基于蚁群和人工蜂群的两阶段混合智能算法(ACO-ABC).算法中:第1阶段选择路径,使用蚁群算法得到问题的满意解;第2阶段选择优势路段的3PL,利用人工蜂群算法搜索问题的最优解.数值实验中,通过ACO-ABC与启发式算法和其他智能算法的比较,验证算法的优势.实验分析表明,允许货物等待不仅能够发挥出4PL在协同路径定制中整合资源的作用,还可以节省总费用.

摘要：时间依赖网络相比传统网络模型有更广泛的应用领域,比如公交网络和通信网络都可以抽象成为时间依赖的网络模型。当模型中弧的访问代价为时间依赖的变量时,中国邮路问题的求解将变得非常困难。首先分析了传统的中国邮路问题求解算法,如奇偶图上作业法和Edmonds&Johnson算法,以及不能有效求解时间依赖中国邮路问题的根本原因;其次给出了一般时变无向中国邮路问题的特性,并在此基础上设计了该问题的分支限界最优化算法;然后针对FIFO(First In First Out)这一类特殊时变网络,设计了新的剪枝条件,从而得到了更有效求解FIFO网络的时变无向中国邮路问题的分支限界最优化算法;最后对算法进行了实验,算法实验结果正确。