基于拉格朗日对偶的小样本学习隐私保护和公平性约束方法

小样本学习旨在利用少量数据训练并大幅提升模型效用,为解决敏感数据在神经网络模型中的隐私与公平问题提供了重要方法。在小样本学习中,由于小样本数据集中往往包含某些敏感数据,并且这些敏感数据可能有歧视性,导致数据在神经网络模型的训练中存在隐私泄露的风险和公平性问题。此外,在许多领域中,由于隐私或安全等,数据很难或无法获取。同时在差分隐私模型中,噪声的引入不仅会导致模型效用的降低,也会引起模型公平性的失衡。针对这些挑战,提出了一种基于Rényi差分隐私过滤器的样本级自适应隐私过滤算法,利用Rényi差分隐私以实现对隐私损失的更精确计算。进一步,提出了一种基于拉格朗日对偶的隐私性和公平性约束算法,该算法通过引入拉格朗日方法,将差分隐私约束和公平性约束加到目标函数中,并引入拉格朗日乘子来平衡这些约束。利用拉格朗日乘子法将目标函数转化为对偶问题,从而实现同时优化隐私性和公平性,通过拉格朗日函数实现隐私性和公平性的平衡。实验结果证明,该方法既提升了模型性能,又保证了模型的隐私性和公平性。

可控公平约束的企业无线网络功率控制

针对企业无线网络的特点,提出一种基于可控公平性约束的网络功率控制优化方法.该方法可根据节点受干扰的程度,灵活设置参数,以反映节点对公平性的不同需求,可在不同应用场景下对网络吞吐量和公平性指标进行适当的折中.仿真结果表明,相对于最大化总吞吐量准则和最大最小公平准则,采用可控公平约束的企业无线网络功率控制算法,具有更好的灵活性,可更精细地调节节点间功率分配的关系,在抑制干扰的同时,保障网络性能的相对均衡和公平.

云计算中多层次公平性QoS约束任务调度算法

针对传统云任务调度算法只注重执行效率忽略分配公平性的问题,提出了一种满足多重公平性约束的任务调度QoS算法CTS_QFC.该算法利用社会资源分配的公平性理论模型,从用户任务与云资源提供方两个角度,将云任务调度问题建模为一种多重公平性QoS约束模型.第一层QoS按用户QoS偏好对任务分类,并按照任务分类建立一般期望效用函数.第二层QoS定义资源公平性评估函数,评估资源分配的公平性.结果表明,CTS_QFC算法不仅可以确保用户任务的高效执行,还可以提高资源分配与任务调度方案的公平性.

具有公平性约束的CTL部分状态空间模型检测

检测部分状态空间是近年来出现的有效解决状态爆炸的模型检测技术，部分Kripke 结构是描述部分状态空间的形式框架。文章主要讨论一类具有公平性约束条件的CTL（计算树逻辑）模型检测问题。定义了部分公平Kripke结构和公平序，分别来表征部分公平状态空间和它们之间的序关系。并给出相应的3值CTL语意和相关定理来说明部分状态空间模型检测技术同样适用于具有公平性约束条件的CTL模型检测问题。

集体行动的博弈分析:基于相对公平相容约束

文章基于相对公平相容约束发展了皮建才(2007)的基于公平相容约束的集体行动模型,扩展后的模型更具有现实意义。最终得出:(1)局中人(组织者、参与者)的相对公平相容约束包含局中人的理性约束;(2)只要符合组织者的相对公平相容约束条件,就会有局中人组织集体行动;(3)只要符合参与者的相对公平相容约束条件,集体行动就会实现,同时避免了搭便车行为;(4)局中人的相对公平相容约束条件为集体行动是否实现的充分条件。

基于含公平偏好约束集的DEA固定成本分摊方法

通过比较DEA模型在固定成本分摊问题中的应用,发现现有模型的计算结果通常会出现指标权重为0的现象,并且不考虑决策者对指标的偏好.在现有基础上提出一种含公平偏好约束集的固定成本分摊模型,并进行实例计算,拓展了DEA方法在固定成本分摊问题中的应用.

基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。

西部地区公共性旅游资源开发转型研究——基于公平-效率视角

随着经济社会转型发展,公共(性)旅游资源开发利用的可持续性、公益性转型被提上政府的议事日程,成为旅游业转型升级的重要驱动力之一。文章基于公平-效率约束机制分析与构建,结合田野调查,探讨公共(性)旅游资源开发利用的价值理念转型、发展模式转型、管理体制转型问题。针对西部地区公共性旅游资源的禀赋上具有独特的稀缺性意义之特点,建议实施双轮驱动的策略,一是旅游产品开发方面,采取利用"稀缺"、制造"稀缺"的公共性旅游资源开发转型策略,走商品化之路。二是游客选择方面,优先考虑那些认同公益性价值观,以及具有生态环境保护意识和付费能力的旅游者。但是,随着西部地区经济发展水平的提高,公共性旅游资源开发转型升级理应回到公益型轨道。

基于数据摘要的流式子模优化算法研究

针对如何从数据中提取出公平摘要的问题,文中采用流式子模最大化方法来解决该问题,并对其算法进行改进,提出一种公平约束下的流式子模最大化算法。该算法根据摘要的个数以及数据属性范围设置上下界构成公平约束,能够确保提取出代表性子集涵盖原始数据集的所有属性范围。仿真结果表明,该文算法与其他流式子模最大化算法相比,不仅时间复杂度减少了8.6%以上,而且在不同数据集下都能保证数据摘要结果的公平性与多样性。

基于不完全扑灭的应急物资最优分配决策模型

在分析现有城市应急物资分配模型的基础上,构建了一个多出救点、多受灾点、多种应急物资分配的决策模型。该模型以受灾点的系统损失最小为目标,充分考虑灾害严重程度、应急物资的重要性、受灾点对应急物资的需求紧迫程度等因素,在不完全扑灭情况下确保受灾点物资分配的公平性。最后从理论上分析最优性条件,通过算例验证了模型的有效性。

基于OFDMA系统的改进型功率分配贪婪算法研究

通过考虑功率分配中OFDMA系统的吞吐量与用户间公平性能的平衡问题,在公平约束条件下,提出一种改进型功率分配贪婪算法。该算法根据用户请求进行子载波的预分配,可以有效地实现每个用户具体的比特分配和功率分配。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近于迭代注水功率分配算法,可以在OFDMA系统的吞吐量与用户间的公平性能之间寻求到一个理想的平衡点。

领导、追随与社群合作的集体行动:基于公平相容约束的扩展

本文基于公平相容约束扩展了朱宪辰、李玉连（2007）的模型，扩展后的模型更具有现实解释力。集体行动能不能实现，除了要考虑组织者和参与者的个体理性约束以外，还必须考虑组织者和参与者的公平相容约束。符合组织者的个体理性约束但不符合其公平相容约束的集体行动照样不能实现。而且，搭便车者的破坏性作用是不容小视的。

伯格模型在云计算资源分配中的应用

云计算的商业化和成熟的虚拟化,要求它必须进行通用性设计,才能满足用户多样性的需求。针对这些问题,作业调度算法引入伯格模型,建立双重公平性约束;同时,引入人元模型理论,使伯格模型的社会财富分配原理运用到云环境中的资源分配。仿真测试分析和比较,证明该调度算法可以有效执行用户任务并体现出比较好的公平性。

Bonds ＆ Dots in Lines on a Plane--about Euler Formula F＋V-E=2

There comes the Euler Formula on the way exploring the constraints among bonds and dots by intersected lines on plane.

应急物资运输与分配决策模型及其改进粒子群优化算法

综合考虑我国应急管理实践、应急响应时间限制以及应急物资分配中的公平要求,在三级应急物资运输网络的基础上,建立了以系统损失最小为目标的应急物资运输和分配决策模型.针对模型的整数非线性规划的特点,提出了改进粒子群(PSO)算法,通过在不同维度上确定不同学习对象,加强了粒子的空间搜索能力.数值算例验证了模型和算法的有效性.