GECISM:仿生的计算机免疫系统模型

根据仿生学原理,模拟生物系统的免疫机理,设计了计算机系统安全模型GECISM(GEneral Computer Immune System Model )。GECISM的NFA(Non-deterministic Finite Automaton )模型精确定义了GECISM的属性和特征,为GECISM的性能分析、系统测试提供了理论 基础。

一种非常规突发事件演化的可计算模型

非常规突发事件的扰动性、高复杂性及衍生性是不同于一般突发事件的主要特征。针对上述特征,研究非常规突发事件的演化模型,以控制事件处理过程的复杂性和发展态势已成为热点研究问题之一。本文提出了非常规突发事件的NFA演化模型和对应的演化算法,给出了演化规则的形式化描述,以及事件处置方案选择和资源调度关联函数。实例表明NFA模型不仅能描述事件的演化过程,还能直观表达处置过程、方案选择、资源调度间的关系。与现有其它模型相比,其可计算性是最重要的特性。

PMTree:一种高效的事件流模式匹配方法

复杂事件处理技术从多个持续事件流中分析并提取满足特定模式的事件序列.高吞吐率场景下,如何快速准确地识别事件序列是复杂事件处理技术中一个非常重要的问题.现在事件流的模式匹配方法——NFA、Petri网、有向图等——存在语义描述能力不足、部分算子实现代价高等缺陷.针对这一现状,设计并实现了一种基于树的模式匹配方法——PMTree.PMTree定义了事件模型及相应事件算子,将事件序列映射为树节点,同时将时间窗口约束及谓词约束等放置在相应节点,这些树节点连接成一棵PMTree来支持实时的事件筛选与过滤.进一步研究了PMTree构建过程中的优化策略,并提出了开销模型以及优化构建算法,以尽可能减少模式匹配开销.实验结果表明,相同测试条件下基于PMTree实现的复杂事件处理引擎Cesar吞吐率是基于NFA实现的开源引擎Esper的3～6倍,并且在不同事件量或事件序列复杂度下性能表现稳定.

新型萤火虫算法-投影寻踪模型在区域人水和谐评价中的应用

为科学评价区域人水和谐状况,构建新型萤火虫算法(NFA)-投影寻踪(PP)评价模型。以文山州2006-2018年资料为例进行实例研究。选取8个典型测试函数对NFA进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)等4种优化算法的仿真结果进行对比。从水资源、经济社会、生态环境3个方面遴选16个指标构建区域人水和谐度评价指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本构建人水和谐度评价投影目标函数,利用NFA优化求解该目标函数的最佳投影向量,构建NFA-PP模型对研究区2006-2018年人水和谐状况进行评价。结果表明:NFA寻优效果优于TLBO等4种算法,具有较好的寻优精度、极值寻优能力和全局搜索能力。NFA-PP模型对实例2006-2011年人水和谐度评价为"不和谐",2012-2016年评价为"基本和谐",2017-2018年评价为"较和谐"。2006-2018年文山州人水和谐度呈上升趋势,且上升趋势显著。