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期刊信息/Journal information
计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

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010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    新基建视域下物联网专业实验教学体系研究

    袁培燕赵晓焱张俊娜
    387-391页
    查看更多>>摘要：建立科教协同的实验教学平台，推动智能实验室建设是新基建的重点方向。物联网工程作为支撑国家战略性新兴产业发展的新工科专业，其实验教学在人才的培养过程中至关重要。然而，现有实验教学体系受资金、场地、师资力量、网络条件等因素制约，很难直观呈现规模化、创意化物联网实验，尤其是过程化物联网综合实验。重点研究了新基建视域下如何构建符合物联网产业需求和人才培养的实验教学过程和实验教学体系。通过对物联网专业课程结构和人才需求进行分析，结合学校人才培养定位和物联网产业链现状，讨论了现有实验教学平台的不足。同时，以物联网的技术体系结构为主线，对物联网实验教学知识点进行了梳理，提出了一种虚实结合的物联网实验教学平台建设方案。提出的实验平台能够满足基础实验、工程实训、创新创客、科研辅助及行业应用等需求。

    物联网工程实验教学虚拟仿真人才需求项目式实践

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    面向O-RAN的多级异构边缘资源分配与部署

    赵晓焱薛永辉袁培燕
    392-396,401页
    查看更多>>摘要：为应对开放型无线接入网(Open Radio Access Network，O-RAN)中的数据传输成本过高及网络兼容不足等问题，研究了面向O-RAN的多级边缘服务资源分配与部署联合优化问题。首先，利用四层融合模型将多目标联合优化问题转化为异构边缘服务器数量选择及位置确定问题，并提出了一种负载约束和迭代优化的异构边缘服务器资源分配算法，解决了O-RAN网络中的异构资源分配与数据传输问题。然后，提出了一种能效驱动的异构节点部署优化算法，解决了多级异构资源最佳部署位置问题。最后，利用上海电信基站的真实数据集，验证了所提资源优化与部署算法的有效性，实验结果表明，所提算法较其它算法在部署成本上至少降低了 22。5％，能效比值上至少提高了 25。96％。

    开放型无线接入网移动边缘计算服务器部署节点选择聚类

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    无线传感器网络节点双向安全认证算法仿真

    黄海霞莫永华胡寒冬
    397-401页
    查看更多>>摘要：无线传感器网络由分布式部署的大量节点组成，容易成为恶意攻击的目标。为了确保节点能够提供高安全性的数据信息服务以及更高的隐私保护性能，并为合法查询者提供安全的数据查询服务，因此，提出高安全性无线传感器网络节点双向认证算法。根据建立的无线传感网络(Wireless Sensor Network，WSN)能量模型对WSN节点实施分簇处理，减少节点能耗;对分簇后的节点展开网络初始化、密钥协商以及节点信任度计算等认证前期处理，获取可信节点;采用数字签名的方式完成可信节点之间的双向认证，提高无线传感器网络的安全性。实验结果表明，所提方法在减少WSN节点认证时延和能耗的前提下，能够有效提高网络的生存节点。

    WSN节点分簇节点信任度数字签名双向认证

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    云服务器虚拟机通信串口数据安全监控仿真

    彭浩闫楠代伟
    402-406页
    查看更多>>摘要：云服务器虚拟机通信串口数据数量巨大，包含的数据类型非常多，其中不乏风险数据。由于通信串口数据包含大量的冗余信息和噪声，有效提取与安全性直接相关的特征变得尤为困难，导致对其安全性监控精度降低。因此，提出基于遗传算法与径向基函数融合算法(Genetic Algorithm Radial Basis Function，GA-RBF)的云服务器虚拟机通信串口数据安全性监控方法。在对通信串口数据完成采集与预处理后，搭建自编码器，提取数据中包含的安全要素，利用灰色关联度分析法筛选出其中的安全性因子。引入GA-RBF算法，构建通信串口数据安全性监控训练模型，通过计算精度训练函数、复杂度函数和收敛速度函数后，得到适应度函数，选取最优适应度，完成对通信串口数据安全性的精准监控。实验结果表明，所提方法在通信串口数据安全性监控中表现出色，达到了最高监控精度，且结果与实际值相符，有效提升了监控效能。

    通信串口数据安全性因子收敛速度函数最优适应度数据矩阵

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    多租户虚拟专用网跨域单点登录认证方法仿真

    王波徐昊
    407-411页
    查看更多>>摘要：不同租户的虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)用户可能被分布在不同的域中，域之间存在隔离，同时租户又需要共享一些共同的资源，在身份认证过程中易产生干扰和冲突及认证信息泄露的问题，成为多租户VPN跨域单点登录认证的一种挑战。为此，展开多租户虚拟专用网跨域单点登录认证方法仿真。利用粒子群算法为每个租户配置独立的VPN资源，防止各用户身份认证的干扰和冲突。并建立各VPN域内用户跨域通信之间的安全模型，保障用户的跨域通信安全，防止认证过程中的信息泄露或被篡改;在上述确保资源信息安全的基础上，建立基于票据的用户跨域单点登录认证协议，实现多租户虚拟专用网中用户的跨域单点登录认证。结果表明，所提方法能够在降低认证压力，且错误拒绝率、错误接收率以及相等错误率仅为19。79％、7。01％、10。77％，提高认证性能。

    多租户虚拟专用网粒子群算法安全模型跨域单点登录认证

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    云存储抗边信道攻击的密文数据去重算法

    吴玲红王葵刘捷
    412-415,445页
    查看更多>>摘要：考虑云储存中密文数据相似性较高，导致去重难度过大的问题，提出一种基于执行机构的密文数据去重算法。构建密文动态平衡跳跃表，根据对动态平衡跳跃表的构建与描述，得到抗边信道攻击的密文数据动态叠加特点。基于密文动态平衡跳跃表构建与更新结果，提出一种抗边信道攻击的数据去重框架，云储存提供商执行数据加密、数据标签查询以及数据去重三个过程。云端储存使用标签代表数据查询操作，一旦查询计数超过阈值，执行数据加密程序对该文件进行加密，并按照云储存服务商提供的执行命令对重叠密文进行去重。实验结果证明，所提方法对密文数据去重效果表现较佳，去重后云储存空间占用情况得到了明显改善。

    抗边信道攻击云存储密文数据去重动态平衡跳跃表

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    具有自适应贪婪因子的深度强化学习路径规划

    曾明如涂佳昊祝琴宋世杰...
    416-423页
    查看更多>>摘要：深度强化学习的开创性(Deep Q-Network，DQN)算法，虽然其在路径规划中表现优异，但仍存在过估值、经验回放机制缺陷以及没有很好地平衡探索与利用的关系等问题。为了解决上述问题，提出了一种具有自适应贪婪因子的深度强化学习路径规划算法。首先，在D3QN算法的基础上引入了优先经验回放机制，解决过估值问题的同时增加了算法对重要样本的抽样概率，提高了算法的效率;其次，设计了一种新的奖励函数，提高了动作的区分度;最后，设计了一种能够自适应调节的贪婪因子，平衡了探索与利用的关系。采用Python中的TensorFlow框架和Tkinter库建立环境地图，验证算法的有效性。结果表明，改进的算法无论是得到的最优路径还是算法迭代次数都优于DQN算法。

    路径规划深度强化学习探索因子经验回放

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    改进非洲秃鹫算法的汽车充电站选址方法

    范德会马春龙
    424-428页
    查看更多>>摘要：充电站选址需要综合考虑多个因素，如充电需求密度、车流密度、车速等，这些因素之间存在复杂的相互关系和约束条件，如何将它们综合考虑是一个难点。为了获取用户满意度较高的选址方案，提出一种考虑交通拥堵的新能源汽车充电站选址优化方法。考虑交通拥堵指数对新能源汽车用户出行和充电站选取的影响，以运营商投资成本最小和用户满意度最大为目标，建立新能源汽车充电站选址优化模型。利用改进非洲秃鹫优化算法对模型求解，确定新能源汽车充电站选址最优解决方案。仿真实验结果表明，所提方法可以有效提升用户满意度，减少网损率和路径长度，获取更加贴合实际需求的新能源汽车充电站选址方案。

    交通拥堵新能源汽车充电站选址改进非洲秃鹫优化算法

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    考虑属性相关度的大数据随机游走抽样仿真

    谢超群游文辉
    429-432,519页
    查看更多>>摘要：大数据通常是非随机的，且大数据量下可能存在抽样偏倚的问题，部分群体可能被过采样或欠采样，从而导致结果准确性较低。为此，提出基于属性相关度的大数据随机游走抽样算法。获取大数据邻域关系矩阵，根据排序思想得到大数据单属性邻域关系矩阵。计算不同大数据属性的邻域关系矩阵，计算数据属性的相关度，得到大数据属性约简结果。采用区间密度相似性调整区间，建立可变网格空间，将网格空间和密度偏差抽样算法有效结合，完成大数据随机游走抽样。仿真实验分析表明，所提算法可以大幅度提升样本质量，且能耗明显更低一些，最高仅为 280Wh，获取更加精准的大数据随机游走抽样结果。

    属性相关度大数据随机游走抽样

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    兴趣深度融合下图书多特征过滤推荐目标仿真

    于敏孙小飞江婕
    433-436,525页
    查看更多>>摘要：由于用户的评分行为通常是非常稀疏的，即用户与图书之间的交互数据不够丰富，使得难以准确挖掘用户的兴趣和偏好，导致图书的推荐效果并不理想。为此，提出一种考虑兴趣深度融合的图书多特征过滤推荐仿真方法。采用渐进遗忘函数，获取兴趣特征权重，根据获取的借阅次序和时间对特征词权重的影响，获得图书特征词权重大小;定位用户地理位置，将词向量拟作输入数据，把情感取向拟作输出数据，通过卷积神经网络筛选用户网络签到信息，获取用户发布兴趣偏好的概率函数，将兴趣深度融合，计算图书推荐项目的冷门度，根据相似度将用户划分至对应簇中，引入时间跨度因子，采用协同过滤推荐方法，完成图书多特征过滤推荐目标。仿真结果表明，所提方法推荐平均绝对误差值处于0。2 左右的水平，用户体验度得分高，很好地提升了图书过滤推荐效率与精准度。

    兴趣深度融合多特征过滤推荐卷积神经网络权重计算

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