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车联网区块链分布式车对车计算卸载方法研究
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作者 孟珍 任冠宇 +1 位作者 万剑雄 李雷孝 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第7期1923-1934,共12页
车辆边缘计算是通过车辆间传输计算任务来完成计算卸载,可以提高车辆的计算能力。目前的卸载任务分配策略没有同时考虑数据安全性、卸载任务优先级、计算资源释放和激励车辆共享计算资源,难以适应动态车辆环境。针对以上背景,研究分布... 车辆边缘计算是通过车辆间传输计算任务来完成计算卸载,可以提高车辆的计算能力。目前的卸载任务分配策略没有同时考虑数据安全性、卸载任务优先级、计算资源释放和激励车辆共享计算资源,难以适应动态车辆环境。针对以上背景,研究分布式车对车(V2V)计算卸载问题,建立马尔科夫决策过程,设计了基于深度强化学习的计算卸载最优任务分配策略,利用动态定价来激励车辆共享计算资源,考虑卸载任务优先级和计算资源释放机制。将卸载方案嵌入到区块链中,通过建立车联网区块链的身份认证机制,对车辆信息、任务信息、交易信息等敏感信息进行加密处理,满足保障数据安全性的需求。仿真实验结果验证了所提出方法的性能,与其他算法相比,该方法在节省10.28%训练时间的情况下,将系统平均效益至少提高了9.58%。 展开更多
关键词 车辆边缘计算 计算卸载 深度强化学习 区块链
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车联网区块链吞吐量优化的深度强化学习方法研究 被引量:1
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作者 张立 段明达 +2 位作者 万剑雄 李雷孝 刘楚仪 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第7期1708-1718,共11页
区块链应用于车联网(IoV)可以有效解决车联网数据安全和隐私等问题。但是,区块链吞吐量低的问题阻碍了其在车联网中的广泛应用。已有的区块链吞吐量优化研究大都存在决策行为空间爆炸的问题,可扩展性较差。针对上述问题,提出了一种基于... 区块链应用于车联网(IoV)可以有效解决车联网数据安全和隐私等问题。但是,区块链吞吐量低的问题阻碍了其在车联网中的广泛应用。已有的区块链吞吐量优化研究大都存在决策行为空间爆炸的问题,可扩展性较差。针对上述问题,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的区块链车联网吞吐量优化方法,通过选择区块生产者和共识算法,调整区块大小和区块间隔优化区块链的吞吐量,同时保证IoV区块链的去中心化、延迟和安全性。该方法通过引入BDQ框架将行为空间进行细粒度划分,解决了区块链使用传统深度强化学习方法对吞吐量进行优化时出现的行为空间爆炸问题。仿真结果表明,提出的方法可以有效地提高IoV区块链系统的吞吐量。 展开更多
关键词 车联网(IoV) 区块链 吞吐量 深度强化学习(DRL)
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基于深度强化学习的单集群云资源管理算法
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作者 刘楚仪 万剑雄 李文静 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2023年第5期459-466,共8页
云数据中心的云资源管理问题可以简化为一个单资源需求任务分配问题,本文提出了一种基于深度强化学习的云任务分配控制算法,该算法通过控制把一系列等待的任务分别分配到某一个物理机中执行,来达到优化吞吐量,提高资源利用率的目的。算... 云数据中心的云资源管理问题可以简化为一个单资源需求任务分配问题,本文提出了一种基于深度强化学习的云任务分配控制算法,该算法通过控制把一系列等待的任务分别分配到某一个物理机中执行,来达到优化吞吐量,提高资源利用率的目的。算法在云数据中心仿真模型CloudSim中实现,实验结果表明,基于深度强化学习的方法在单资源任务分配问题上优于传统的云数据中心任务分配方法。 展开更多
关键词 云数据中心 深度强化学习 资源管理
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融合区块链智能合约的日志安全保护模型
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作者 刘逸帆 万剑雄 +1 位作者 高昊昱 杨艳艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期242-257,共16页
区块链技术因其不可篡改和可追溯性等特点,在数据完整性保护方面具有很大优势。在数据量较大的日志数据保护场景中,数据的真实性、完整性、机密性都有很高要求,而现有方法并不能兼顾。因此,设计了一种基于区块链智能合约的日志安全保护... 区块链技术因其不可篡改和可追溯性等特点,在数据完整性保护方面具有很大优势。在数据量较大的日志数据保护场景中,数据的真实性、完整性、机密性都有很高要求,而现有方法并不能兼顾。因此,设计了一种基于区块链智能合约的日志安全保护模型,提出日志数据微观保护环境(micro log data protect environment,MiLDPE)和日志数据宏观保护环境(macro log data protect environment,MaLDPE)的概念。MiLDPE是用硬件SGX技术实现可信计算的区块链节点,其确保日志数据仅能在产生它的节点上审计。MaLDPE是一个多MiLDPE节点组成的去中心化区块链集群,由一组智能合约实现日志数据访问控制,并通过随机节点选择算法保障日志数据的完整性和机密性。通过大量实验研究,证实该模型性能达到了预期要求。 展开更多
关键词 日志数据保护 区块链 智能合约 SGX 可信计算
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基于信号分解算法的碳价格混合预测模型
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作者 任冠宇 栾皓轮 +2 位作者 万剑雄 李雷孝 王晓磊 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2023年第4期355-362,共8页
对碳价格的准确预测,有助于碳中和方案的制定和碳排放权交易市场的稳定发展。目前的碳价格预测模型,没有考虑碳价格数据中隐含的未来数据信息,也没有针对不同地区碳价格进行自适应的参数优化。深度学习通过引入非线性因素,可以对非线性... 对碳价格的准确预测,有助于碳中和方案的制定和碳排放权交易市场的稳定发展。目前的碳价格预测模型,没有考虑碳价格数据中隐含的未来数据信息,也没有针对不同地区碳价格进行自适应的参数优化。深度学习通过引入非线性因素,可以对非线性的碳价格数据进行有效预测。为此在深度学习的基础上,充分利用双向长短期记忆模型双向处理上下文信息以及变分模态分解算法对于非线性和非平稳数据适用性良好等特点,对变分模态分解算法进行参数优化,提出一种基于信号分解算法的碳价格混合预测模型。首先,使用变分模态分解算法作为分解算法,以最小化平均近似熵为目标,使用遗传算法对变分模态分解算法的主要参数进行优化;接着,使用优化参数后的分解算法,对原始碳价格进行分解;之后,使用双向长短期记忆模型对分解结果分别进行预测,再将各个预测结果聚合,得到最终预测价格。基于深圳市历史碳价格数据的实验结果表明,该模型可以有效预测碳价格,并且相较于其他模型,该模型预测准确率更高。 展开更多
关键词 碳价格预测 变分模态分解 双向长短期记忆模型
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基于YOLOv5的高速公路小目标车辆逆行检测模型 被引量:3
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作者 许璧麒 马志强 +3 位作者 宝财吉拉呼 李雷孝 万剑雄 王洪彬 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第11期146-153,共8页
针对高速公路视频数据中道路场景复杂、远端车辆目标小等现象,导致车辆逆行检测模型准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv5和DeepSORT的CECAY5D模型框架。框架中设计了一种通道-空间注意力单元CECAC3,用于增强模型对小目标聚集区域的关... 针对高速公路视频数据中道路场景复杂、远端车辆目标小等现象,导致车辆逆行检测模型准确率低的问题,提出了一种基于YOLOv5和DeepSORT的CECAY5D模型框架。框架中设计了一种通道-空间注意力单元CECAC3,用于增强模型对小目标聚集区域的关注程度,提升小目标车辆检测的精度。CECAC3注意力单元是在有效通道注意力模块基础上增加了C3残差模块和空间注意力模块。在高速公路车辆逆行视频数据集下进行对比试验,实验结果表明,逆行检测模型CECAY5D在高速公路监控视频下的检测率和漏检率分别为90%和10%,相比于YOLOv5+DeepSORT模型,检测率提高了25%,漏检率降低了25%,因此该模型具有较高的检测率和较低的漏检率。 展开更多
关键词 车辆逆行检测 小目标检测 注意力机制 YOLOv5 高速公路
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结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化 被引量:2
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作者 温建伟 姚冰冰 +1 位作者 万剑雄 李雷孝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期116-123,共8页
提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计... 提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计了基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的区块链分片最优选择策略(branching dueling Q-network shard-based blockchain,BDQSB)。所采用的BDQSB算法克服了传统DRL算法行为空间维度高、神经网络难以训练的缺点。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效降低行为空间维度,提高区块链处理事务的吞吐量和可扩展性。 展开更多
关键词 区块链 吞吐量 分片 深度强化学习
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Power cost minimization in data centers Via Lyapunov optimization
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作者 张然 wan jianxiong 《High Technology Letters》 EI CAS 2016年第4期355-361,共7页
With the advent of big data,the demand for computing has been increasing in a very large scale for the past decade,so geographically distributed data centers are erected in the direction of cloud computing development... With the advent of big data,the demand for computing has been increasing in a very large scale for the past decade,so geographically distributed data centers are erected in the direction of cloud computing development. A Lyapunov optimization approach is considered for the problem of minimizing energy cost for distributed Internet data centers( IDCs). By capturing the power cost of servers and cooling systems,the Lyapunov optimization technique is formulated to design a decisive strategy that offers provable power cost minimization and Qo S guarantees. The algorithm performance and effectiveness are validated via simulations driven by real world traces. 展开更多
关键词 power cost quality-of-service(Qo S) WORKLOAD
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Performability analysis of avionics system with multilayer HM/FM using stochastic Petri nets 被引量:4
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作者 wan jianxiong Xiang Xudong +3 位作者 Bai Xiaoying Lin Chuang Kong Xiangzhen Li Jianxiang 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第2期363-377,共15页
The integrated modular avionics (IMA) architecture is an open standard in avionics industry, in which the number of functionalities implemented by software is greater than ever before. In the IMA architecture, the r... The integrated modular avionics (IMA) architecture is an open standard in avionics industry, in which the number of functionalities implemented by software is greater than ever before. In the IMA architecture, the reliability of the avionics system is highly affected by the software applications. In order to enhance the fault tolerance feature with regard to software application failures, many industrial standards propose a layered health monitoring/fault management (HM/FM) scheme to periodically check the health status of software application processes and recover the malfunctioning software process whenever an error is located. In this paper, we make an analytical study of the HM/FM system for avionics application software. We use the stochastic Petri nets (SPN) to build a formal model of each component and present a method to combine the components together to form a complete system model with respect to three interlayer query strategies. We further investigate the effectiveness of these strategies in an illustrative system. 展开更多
关键词 Health monitoring/fault management system Integrated modular avionics Multilayer Performability analysis Stochastic Petri nets
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