摘要:随着Internet 的发展、应用需求的日趋复杂,传统浏览器-服务器模式下的瘦客户端不再能够满足应用这种需求,进而促使了具有良好用户体验、可以有效利用本地存储计算资源的富客户端应用的出现.富客户端应用遵循“模型-视图-控制器(model-view-controller,简称MVC)”体系结构风格,运行在客户端的软、硬件运行环境中.随着移动设备硬件、浏览器软件的发展,不同富客户端运行环境能力差异很大.另一方面,因为Internet 的开放性、动态性,富客户端应用开发人员不可能预知其运行环境的特点.因此,富客户端不可避免地面临异构运行环境造成的适应性问题.提出一种富客户端运行环境自适应中间件,可提供一个符合富客户端应用体系结构风格的MVC 构件模型,并利用构件的数据模型、控制器与视图这3 部分,有针对性地处理富客户端存储环境、计算环境以及显示环境中的适应性问题,提供相应的自适应解决方案.提出的自适应中间件封装了以上构件模型与自适应机制,保证运行于中间件上的富客户端可以适应运行环境,合理、高效地利用运行环境中的存储、计算以及显示资源.

摘要:模型转换是模型驱动体系结构的核心技术之一.在一个复杂的模型驱动的开发过程中,可能同时使用多种转换语言及相应的工具实现转换程序.这一方面增加了开发人员的学习负担,也会导致各种兼容性问题的出现.提出一种语义可配置的模型转换技术,通过重新定义转换语言的语义,允许开发人员使用一种转换语言解决不同的转换问题.首先,总结出一组常见的转换原语;然后,利用一种基于OCL 的脚本语言TSS 来描述转换语言的语义;最后,对该方法的完全性、表达能力和复杂度进行了讨论,并通过一组案例对该方法进行了验证.

摘要:时至今日,调试仍然占据软件开发过程中近70%的时间;以断点的设置和检查为基础的传统交互式调试依旧是实际工作中最常用的错误定位手段.日常调试过程中,断点的选择和调试的效率主要依赖于调试人员自身的经验以及对所调试程序的理解程度.提出一种基于最小调试边界的断点自动生成方法.最小调试边界描述了一个由程序执行轨迹上一组轨迹点构成的结合.该集合具有对错误传播的阻隔性,以及所对应的程序状态规模最小化的特征.受益于最小调试边界(minimum debugging frontier set,简称MDFS)的错误阻隔性,一旦查明其上的程序状态是否符合设计预期,即可确定错误触发位置与该MDFS在程序执行轨迹上的先后顺序,将错误触发的范围限定在MDFS的一侧.而状态规模的最小化也减轻了用户检查断点处语句实例的开销.为评价断点质量,还制定了一组断点评价标准,用于考量断点与程序失效之间的关联性、断点本身的易判性以及对调试收敛的帮助.实验结果表明,采用该方法生成的断点具有检查开销低、加速调试收敛等优势;采用所提供的断点的调试流程,与基于经典错误定位方法的流程相比,能以更低的人工开销定位更多的错误.

摘要:覆盖表生成是组合测试研究的关键问题之一,其中,贪心算法因为速度快、生成的覆盖表规模小而得到人们的青睐.人们提出了很多基于不同策略的贪心算法,其中,多数算法可以归结到一个统一的算法框架,即形成一个可配置贪心算法,从该框架又可以衍生出很多新的算法.如何科学地配置优化受多个因素影响的算法框架、有效生成覆盖表是一个新的挑战.针对具有6个决策点的贪心算法框架,设计了3条不同的实验路线,系统地探索各个决策点以及它们之间相互作用对生成覆盖表规模的不同影响,寻找最佳配置,从而可以有效地生成规模更小的覆盖表,为覆盖表生成的贪心算法的设计和优化提供理论和实践基础.

摘要:缺陷定位是软件调试过程中的重要环节,它通过利用程序信息和测试信息来定位软件中的错误.借助于事件信息量,提出一种基于事件信息量的缺陷定位方法——SIQ(suspiciousness based on information quantity).SIQ 方法根据测试信息中不同事件的类型及其发生的概率,结合语句的执行信息,动态计算和调整缺陷定位的结果.通过大量的实验分析和对比,SIQ 方法在多个数据集上表现出了很好的稳定性,与几种现有的缺陷定位方法相比,SIQ 方法的缺陷定位效果也更加准确.

摘要:一些面向上下文的编程语言使用结构化的块结构(block-structured construct)将方法调用重定向到层中方法.但该结构无法支持层的动态添加与激活,这增加了程序可执行文件的大小.为了解决该问题,提出一种新方法:使用适合性测试支持方法的重定向,并定义一个运行时的适合性测试演算(runtime fitness testing calculus on top offeatherweight Java calculus)形式化描述该方法.该演算以FJ 演算(featherweight Java calculus)为核心,通过融入新的语言结构——层,基于上下文的方法查找与对象转化描述基于适合性测试的方法重定向,分析它对程序类型安全的影响,制定相应约束,并证明在满足该约束的条件下能够保持程序的类型安全,从而证明所提方法的有效性.以该演算为指导,描述如何通过扩展Java 的编译器与虚拟机,实现将层、基于上下文的方法查找与对象转化融入到Java 语言,并通过实验测试实现,证明所提方法的可行性.该演算及其实现可用于指导如何扩展类似Java(Java-like)的语言以支持程序基于上下文动态调整其行为,并同时保证程序的类型安全.

摘要:软件性能需求作为软件质量需求的重要组成部分,已受到人们极大的重视.而只在软件开发周期后期才重点关注软件性能需求的传统软件开发方法,将给开发者带来高风险和高成本等后果.如果能在软件开发周期的早期对软件系统性能进行预测,可以提前发现软件系统架构存在的性能瓶颈,并找出可能的优化方案,对各种设计方案进行比较以得出最优的软件系统架构.研究了一种基于模型的UML 软件架构性能预测方法:该方法选取软件架构设计中的UML 用例图、活动图和构件图,并引入构造型和标记值,将它们扩展为UML SPT 模型;进而,通过转换算法将UML SPT 模型转换为排队网络模型,该算法可处理同时包含分支节点和汇合节点的UML 模型活动图;最后,利用频域分析理论求解排队网络模型,以得出性能参数及性能瓶颈.同时介绍了UML 软件架构性能自动化工具的设计方案,并给出了软件架构性能预测实例.

摘要:将基于Pareto支配关系的局部下山算子和差分算子引入免疫多目标优化算法之中,提出了一种求解多目标问题的Memetic免疫优化算法(Memetic immune algorithm for multiobjective optimization,简称MIAMO).该算法利用种群中抗体在决策空间上的位置关系设计了两种有效的启发式局部搜索策略,提高了免疫多目标优化算法的求解效率.仿真实验结果表明,MIAMO与其他4种有效的多目标优化算法相比,不仅在求得Pareto最优解集的逼近性、均匀性和宽广性上有明显优势,而且算法的收敛速度与免疫多目标优化算法相比明显加快.

摘要:研究了多维度等级评分模型的训练学习优化技术.为了解决不同用户之间的评分标注所存在的不一致性,提出两种简单、有效的模型训练优化技术,包括基于容忍度的样本选择方法和基于排序损失的样本选择方法.另外,为了充分利用不同特征的用户评分标注之间的相关性,提出了一个面向属性的协同过滤技术以改善多维度等级评分模型.在两个公开的英语和汉语真实餐馆评论数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提出的方法有效地改善了等级评分的性能.

摘要:Conformant 规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解.提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法.首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant 规划方法,设计了CFF-Lite 规划系统.该规划器的求解过程包括两次增强爬山过程,分别用于缩减信念状态和搜索目标.首先对初始信念状态作最大程度的缩减,提高启发函数的准确性;然后从缩减后的信念状态开始执行启发式搜索.实验结果表明,CFF-Lite 规划系统通过快速缩减信念状态降低了问题的求解难度,在大多数问题上,求解效率和规划解质量与Conformant-FF 相比,都有显著的提高.

摘要:现实世界中的一些多目标优化问题经常受动态环境影响而不断发生变化,要求优化算法不断地及时跟踪时变的Pareto 最优解集.提出了一种记忆增强的动态多目标分解进化算法.将动态多目标优化问题分解为若干个动态单目标优化子问题并同时优化这些子问题,以便快速逼近Pareto 最优解集.给出了一个改进的环境变化检测算子,以便更好地检测环境变化.设计了一种基于子问题的串式记忆方法,利用过去类似环境下搜索到的最优解来有效地响应新的环境变化.在8 个标准的测试问题上,将新算法与其他3 种记忆增强的动态进化多目标优化算法进行了实验比较.结果表明,新算法比其他3 种算法具有更快的运行速度、更强的记忆能力与鲁棒性能,并且新算法所获得的解集还具有更好的收敛性与分布性.

摘要:许多不确定环境下的自主机器人规划任务都可以用部分可观察的马氏决策过程(partially observableMarkov decision process,简称POMDP)建模.尽管研究者们在近似求解技术的设计方面已经取得了显著的进展,开发高效的POMDP 规划算法依然是一个具有挑战性的问题.以前的研究结果表明:在线规划方法能够高效地处理大规模的POMDP 问题,因而是一类具有研究前景的近似求解方法.这归因于它们采取的是“按需”作决策而不是预前对整个状态空间作决策的方式.旨在通过设计一个新颖的杂合启发式函数来进一步加速POMDP 在线规划过程,该函数能够充分利用现有算法里一些被忽略掉的启发式信息.实现了一个新的杂合启发式在线规划(hybrid heuristiconline planning,简称HHOP)算法.在一组POMDP 基准问题上,HHOP 有明显优于现有在线启发式搜索算法的实验性能.

摘要:当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs 和Poggio 提出了增量和减量式标准支持向量机算法(C&P 算法).通过理论分析,证明C&P 算法的可行性和有限收敛性.可行性证明确保了C&P 算法的每步调整都是可靠的,有限收敛性证明确保了C&P 算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解.在此基础上,进一步通过实验结果验证了所给出的理论分析的结果.

摘要:针对智能服务机器人的任务规划,引入复合行动对行动语言C+进行了扩展,并实现了其求解系统.在扩展的行动语言C+中,复合行动被定义成一定条件下一系列基本行动的连续执行.通过刻画扩展的行动描述和其对应的转移系统的关系,证明了扩展行动语言相对于原始行动语言的可靠性和完备性.在智能服务机器人的任务规划中,复合行动可以看成是一种对于机器人能力的“高层”抽象.这样的扩展使得对于机器人规划系统的建模更加直观,具有更大的灵活性,并且扩展有增量式的优点.实验结果表明,通过引入复合行动,对于比较复杂的机器人任务规划问题,可以很好地改进求解效率.

摘要:翻译在计算机科学中的一个重要应用是实现一个逻辑与另一个逻辑在表达能力上的比较,以及利用目标逻辑的推理机实现源逻辑的推理.现有逻辑之间的翻译理论和性质没有深入研究逻辑的语义翻译,以及翻译是否保持不可满足性等问题.该文研究了一类同时保持公式的可满足性和不可满足性的翻译——语义忠实语义满翻译,给出了语义忠实语义满翻译的定义,比较了语义忠实语义满翻译与已有文献中翻译定义的区别和联系,讨论了逻辑的可靠性、完备性、可判定性、紧致性、公式的逻辑等价性,以及模型的初等等价性在语义忠实语义满翻译下被保持的问题.运用语义忠实语义满翻译的定义给出了逻辑之间的同义性定义,并证明了同义关系是逻辑之间的一个等价关系.

摘要:提出了一种基于用户分配和负载的频谱分配算法.该算法包括两部分:用户分配子算法和频谱分配子算法.用户分配子算法首先基于聚类划分理论,使分配到相同访问点下的用户具有相近的信噪比,缓解了无线接入网络中普遍存在的远近效应问题.在该用户分配基础上,频谱分配子算法根据各访问点的负载及其关联用户信噪比的平均值计算最优频谱分配.该算法具有可实现性、多项式时间的计算复杂度以及比例公平性.真实数据驱动的仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高系统吞吐量,同时大幅度减小访问点的报文缓冲区队长.

摘要:多模式匹配是基于内容检测的网络安全系统的重要功能,同时,它在很多领域具有广泛的应用.实际应用中,高速且性能稳定的大规模模式匹配方法需求迫切,尤其是能够在线实时处理网络包的匹配体系结构.介绍了一种存储有效的高速大规模模式匹配算法及相关体系结构.研究从算法所基于的理论入手,提出了缓存状态机模型,并结合状态机中转换规则分类,提出了交叉转换规则动态生成的匹配算法ACC(Aho-Corasick-CDFA).该算法通过动态生成转换规则降低了生成状态机的规模,适用于大规模模式集.进一步提出了基于该算法的体系结构设计.采用网络安全系统中真实模式集进行的实验结果表明,该算法相比其他状态机类模式匹配算法,可以进一步减少80%~95%的状态机规模,存储空间降低40.7%,存储效率提高近2 倍,算法单硬件结构实现可以达到11Gbps 的匹配速度.

摘要:利用云计算中的核心技术MapReduce,提出了一种在线社交网络(online social network,简称OSN)蠕虫的仿真方法.为了提高仿真精度,首先提出利用节点属性可调节的OSN 有向图来描述蠕虫传播的各个过程.其次,利用运行在云环境中的多个Map 函数和Reduce 函数来实现对OSN 蠕虫传播各个过程的仿真.在真实的大规模数据集上的仿真实验结果表明,提出的仿真方法不仅具有较强的可扩展性,同时也为相关领域的研究提供了一定的帮助.

摘要:指令Cache 攻击是基于获取算法执行路径的一种旁路攻击方式.首先,通过分析原有RSA 指令Cache 计时攻击存在可行性不高且能够获取的幂指数位不足等局限性,建立了新的基于监视整个指令Cache 而不只是监视特定指令Cache 的踪迹驱动计时攻击模型;然后,提出了一种改进的基于SWE 算法窗口大小特征的幂指数分析算法;最后,在实际环境下,利用处理器的同步多线程能力确保间谍进程与密码进程能够同步运行.针对OpenSSLv.0.9.8f 中的RSA算法执行指令Cache 计时攻击实验,实验结果表明:新的攻击模型在实际攻击中具有更好的可操作性;改进的幂指数分析算法能够进一步缩小密钥搜索空间,提高了踪迹驱动指令Cache 计时攻击的有效性.对于一个512 位的幂指数,新的分析算法能够比原有分析算法多恢复出大约50 个比特位.