胡波
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：东南大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于语义的可扩展web服务注册与发现机制被引量：4
- 2010年
- 为解决传统的基于UDD I注册中心的集中式web服务发现结构存在的可扩展性问题,基于领域本体语义信息,提出一种能自适应地调整领域划分、分配系统资源的分布式web服务发现体系结构.分析了该结构的可扩展性、自组织性和自适应性;描述了基于该结构的语义web服务注册与发现过程;将基于该结构的语义web服务发现算法划分为语义注册中心定位和基于输入输出的服务匹配2个阶段,并具体设计了第1阶段服务发现的3个步骤.通过该两阶段的发现算法可以快速地在分布式环境内定位注册中心,避免消息泛洪导致的网络拥塞.仿真实验结果表明,该服务注册与发现机制在服务规模扩展情况下需要的转发次数较少,且能够保证较高的服务发现效率.
- 姚燚曹玖新刘波孙学胜刘永生胡波
- 关键词：WEB服务发现领域本体语义WEB服务
- 功能原子化的自适应木马模型研究
- 2010年
- 针对当前木马普遍缺乏智能和适应性的问题,提出了一种功能原子化的自适应木马模型,给出了详细工作机制和实现方案,并提出了解决木马原子选择和组合等关键问题的相应算法。最后通过实例表明,该木马模型有较强的通用性、扩展性和健壮性。该模型具有功能原子化、目标个性化和系统智能化的特点,有效提高了木马对反木马软件的免疫性能,延长了木马的生存周期。
- 胡波曹玖新孙学胜姚燚刘永生
- 关键词：木马原子化个性化自适应智能化
- 基于多目标粒子群优化的服务选择算法被引量：18
- 2009年
- 基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解.
- 孙学胜曹玖新刘波胡波李和光
- 关键词：PARETO最优解多目标优化粒子群优化
