非结构化对等网络环境中基于超级路径的信任汇聚模型

目前的信任管理模型大多数局限于结构化的对等(Peer-to-Peer)模型,而在非结构化的对等网络环境下,如何能有效地获取节点的全局信任,并对其进行管理已成为当前的研究热点。本文提出了一种将本地信任汇聚于目标节点的邻居节点,并通过超级路径来获得目标节点的全局信任值的信任管理模型SuperpathTrust,较好地解决了非结构化对等网络中信任数据聚集和存储的问题,通过一系列仿真实验,表明该模型信任值计算的准确度高,开销小,与信任管理模型EigenTrust相比,能迅速识别网络中的恶意节点,大大降低恶意交易概率。

城市公交平衡配流研究的几个关键问题综述

随着城市人口和机动车的增加,城市面临着越来越严重的道路拥挤问题,因此公共交通变得尤为重要.为了有效地规划和发展城市公交,需要解决公交线网上的乘客分配问题.文章通过对城市公交平衡配流问题研究的回顾,介绍共线、策略、超级路径等概念,着重谈了研究中值得注意的几个问题,特别是对乘客出行行为和拥挤的模拟,并对今后的研究进行了展望.

出行时间不确定下的公交均衡配流

很多外在因素致使公交出行时间具有高度的不确定性,而已有的公交配流模型对公交车辆运行时间和乘客等车时间的不确定性缺乏考虑。本文综合考虑公交出行时间和出行时间的不确定性,结合公交出行时间与公交出行时间可靠性以描述乘客的路径选择行为,建立公交乘客均衡配流模型并求解分析。案例结果表明换乘线路增加了出行时间的不确定性,人们更愿意乘坐直达线路。