针对无线可充电传感器网络中现有充电路径与充电时长联合调度的方法未充分考虑信用分配问题和时序依赖性而导致充电效率低、节点失效多的问题,提出了一种基于单调值函数分解的时空协同充电调度方法。首先研究了保证节点正常工作的充电...针对无线可充电传感器网络中现有充电路径与充电时长联合调度的方法未充分考虑信用分配问题和时序依赖性而导致充电效率低、节点失效多的问题,提出了一种基于单调值函数分解的时空协同充电调度方法。首先研究了保证节点正常工作的充电阈值及充电上限范围;其次简化了问题的动作空间;最后通过门控循环单元提取充电请求队列的时序特征,并通过基于单调值函数分解的多智能体深度强化学习方法得到充电路径与充电时长的联合调度策略。仿真实验表明,该方法与动态时空充电调度方法(a dynamic Spatiotemporal Charging Scheduling scheme based on Deep reinforcement learning,SCSD)、最近作业下一步抢占规则(Nearest-Job-Next with Preemption,NJNP)、先来先服务规则(First-Come-First-Serve,FCFS)相比,失效节点数减少了7.41%~21.88%,充电延迟减少了3.28%~10.94%,吞吐量增加了5.63%~49.3%。展开更多
当前,数据已成为关键战略资源,数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,但也存在着数据泄露的风险。安全函数计算(Secure Function Evaluation,SFE)可以在保证数据安全的前提下完成任意函数的计算。Yao协议是一种用于实现安全函数计...当前,数据已成为关键战略资源,数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,但也存在着数据泄露的风险。安全函数计算(Secure Function Evaluation,SFE)可以在保证数据安全的前提下完成任意函数的计算。Yao协议是一种用于实现安全函数计算的协议,该协议在混淆电路(Garbled Circuit,GC)生成和计算阶段含有大量加解密计算操作,且在不经意传输(Oblivious Transfer,OT)阶段具有较高的计算开销,难以满足复杂的现实应用需求。针对Yao协议的效率问题,基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的异构计算对Yao协议进行加速,并结合提出的轻量级代理不经意传输协议,最终设计出轻量级异构安全计算加速框架。该方案中,混淆电路生成方和代理计算方都实现了CPU-FPGA异构计算架构。该架构借助CPU擅长处理控制流的优势和FPGA的并行处理优势对混淆电路生成阶段和计算阶段进行加速,提高了生成混淆电路和计算混淆电路的效率,减轻了计算压力。另外,相比于通过非对称密码算法实现的不经意传输协议,在轻量级代理不经意传输协议中,混淆电路生成方和代理计算方只需执行对称操作,代理计算方即可获取用户输入对应的生成方持有的随机数。该轻量级代理不经意传输协议减轻了用户和服务器在不经意传输阶段的计算压力。实验证明,在局域网环境下,与Yao协议的软件实现(TinyGarble框架)相比,该方案的计算效率至少提高了128倍。展开更多
文摘针对无线可充电传感器网络中现有充电路径与充电时长联合调度的方法未充分考虑信用分配问题和时序依赖性而导致充电效率低、节点失效多的问题,提出了一种基于单调值函数分解的时空协同充电调度方法。首先研究了保证节点正常工作的充电阈值及充电上限范围;其次简化了问题的动作空间;最后通过门控循环单元提取充电请求队列的时序特征,并通过基于单调值函数分解的多智能体深度强化学习方法得到充电路径与充电时长的联合调度策略。仿真实验表明,该方法与动态时空充电调度方法(a dynamic Spatiotemporal Charging Scheduling scheme based on Deep reinforcement learning,SCSD)、最近作业下一步抢占规则(Nearest-Job-Next with Preemption,NJNP)、先来先服务规则(First-Come-First-Serve,FCFS)相比,失效节点数减少了7.41%~21.88%,充电延迟减少了3.28%~10.94%,吞吐量增加了5.63%~49.3%。
