计算机工程与科学

2024年第10期目录

2024, 46(10): 0-0. doi:

摘要 ( 68 )

PDF (244KB) ( 99 ) 　　

基于时间感知主导资源公平的边缘函数计算负载调度算法

李宝, 朱姝, 王晓川, 任怡, 谭郁松

2024, 46(10): 1711-1719. doi:

摘要 ( 107 )

PDF (880KB) ( 161 ) 　　

针对边缘函数计算服务FaaS中不同负载之间资源抢占导致的资源分配不公平、利用率不高的问题，提出一种时间感知的主导资源公平调度算法。首先，分析了现有主导资源公平调度算法在应用到边缘函数计算服务时的不足；其次，提出加入函数实例运行时间权重，并通过时间感知队列和主导资源公平队列协同实现对函数运行所需要的资源进行公平分配和集群资源充分利用；最后，基于主流开源函数计算服务平台的调度器对算法进行了实现。采用公开负载运行数据集的测试结果表明，该算法最多提升了18.1%的CPU利用率和21.8%的内存利用率，并且执行时间最多降低了26.1%，能够有效提升边缘函数计算服务的资源分配公平性，且提高了资源利用率。

基于关系图的Linux内核兼容性量化分析研究

秦莹, 阳娅婧, 马俊, 万家齐

2024, 46(10): 1720-1734. doi:

摘要 ( 44 )

PDF (2011KB) ( 84 ) 　　

内核升级导致设备驱动模块、应用系统库的移植工作缺少有效的理论指导，给操作系统开发和部署带来诸多不便。针对上述情况，提出基于内核模块差异性检测和依赖关系分析的内核兼容性量化分析方法，结合开源Linux内核，构造内核模块依赖关系图，统计内核模块出入度、依赖深度、中心性等影响内核兼容性的图特征，分析系统调用和导出函数2类兼容性强相关函数的变化情况及其对内核兼容性的影响，给出测算内核模块兼容率和影响域的基本方法，并在Linux内核5.x系列版本和麒麟典型版本中进行实验验证。

数据中心SFC+X编排评测环境的构建：POC方法

刘振宇, 李华, 王璐

2024, 46(10): 1735-1747. doi:

摘要 ( 40 )

PDF (1246KB) ( 78 ) 　　

根据不同场景要求及相应业务需求，服务功能链SFC可以部署在边缘云到数据中心、数据中心之间以及数据中心内部，然而，由于数据中心固有的重资产属性，在其基础上灵活组合的SFC+X编排评测工作因无经济有效的评测环境而难以进行。基于概念证明POC方法进行评测,可以针对实际情况实现一个模型或被测对象中最重要部分，以较小的实施代价验证所关注的问题。在对数据中心SFC+X编排的评测过程中，围绕POC评测环境能否有效评测SFC+X编排功能正确性及有效度量SFC+X编排性能指标，对POC评测方法是否可以解决数据中心SFC+X编排评测问题进行分析，论证了SFC功能正确的传递性原则和性能指标蜕变关系保持原则，提出了POC评测方法可行性定理，并依此原则和定理结合数据中心SFC+X编排特点，对评测所需硬件资源进行约减，以设计实现POC评测环境。通过理论推导及POC验证方法证明了POC评测方法不仅能够有效评测SFC+X编排功能的正确性，而且还可以度量SFC+X编排性能指标。最后提出一种基于POC方法的数据中心SFC+X编排是否满足SLA的评测方法，为数据中心SFC+X编排评测问题提供了一个经济有效的解决方案。

边缘场景下面向分布式交互应用的服务器分配

顾颖程, 魏柳, 姜宁, 程环宇, 刘凯, 宋玉, 刘梅招, 汤雷, 陈彧, 张胜

2024, 46(10): 1748-1756. doi:

摘要 ( 35 )

PDF (1213KB) ( 88 ) 　　

移动边缘计算作为一种极具前瞻性的分布式计算范式，将云计算的计算能力下沉到网络边缘来高效地处理数据。近年来，分布式交互应用的需求激增，移动智能设备数量爆炸性增长，作为移动边缘计算的重要组成部分，边缘服务器可以使交互应用程序在用户附近执行，从而解决通信和网络开销过大和数据无法即时处理的问题。一个关键的挑战是找到一个合适的边缘服务器分配策略以有效降低交互延迟和平衡服务器工作负载。基于此目标提出了边缘服务器分配算法ESADQN，将问题建模为马尔可夫决策过程，使用强化学习有效地选择边缘服务器部署位置，并将用户分配到相应服务器。与k-means算法相比，ESADQN算法在工作负载标准差相近的情况下，总交互时延平均减少了31%；与Top-K算法相比，ESADQN算法在总交互时延相近的情况下，工作负载标准差平均减少了49%。实验结果表明，ESADQN选择的服务器分配方案能有效降低交互时延和工作负载标准差。

基于多智能体深度强化学习的车联网区分业务资源分配算法

蔡玉, 官铮, 王增文, 王学, 杨志军

2024, 46(10): 1757-1764. doi:

摘要 ( 39 )

PDF (1112KB) ( 82 ) 　　

车联网产生大量网络连接和差异化数据，针对单个智能体难以在动态场景下收集信道状态信息并进行区分业务的资源分配和链路调度，提出了基于多智能体深度强化学习的车联网区分业务资源分配算法。该算法以实现紧急业务链路干扰最小化约束下，V2V链路数据包成功交付率和V2I链路总容量最大化为目标，利用深度强化学习算法进行多个蜂窝用户和设备到设备用户共存的单天线车载网络中，频谱分配和功率选择的策略优化。每个智能体都利用DQN进行训练，智能体间共同与通信环境交互，通过全局奖励函数实现智能体间的协作。仿真结果表明，高负载场景下，相较于传统随机分配算法，该算法的V2I链路总吞吐量增加了3.76 Mbps，V2V链路的数据包交付率提高了17.1%，紧急业务链路所受干扰相对于普通链路减少1.42 dB，实现紧急业务链路的优先级保障，有效提高了V2I链路和V2V链路的总传输容量。

基于双向胶囊网络的恶意评论检测

李公瑾, 邵玉斌, 杜庆治, 龙华, 马迪南

2024, 46(10): 1765-1774. doi:

摘要 ( 22 )

PDF (1163KB) ( 67 ) 　　

为了解决现有检测模型无法准确识别语言风格多变、语意隐晦的恶意评论问题，提出了一种基于双向胶囊网络的恶意评论检测模型。首先，利用BERT模型对评论文本进行词嵌入，创建输入矩阵；其次，将输入矩阵传递给双向特征提取层，该层由堆叠的LSTM、双向胶囊网络和注意力网络组成，从正向和反向同时捕获文本的深层语义信息，将生成的正向和反向矩阵拼接起来并输入到注意力机制中，聚焦与恶意评论相关的词语并生成输出向量；再次，拼接输出向量与语境辅助特征向量，丰富特征表示；最后，将拼接向量输入到全连接层中，通过Sigmoid激活函数对评论文本进行分类。在维基百科恶意评论数据集上进行的实验表明，相较于现有研究，基于双向胶囊网络的恶意评论检测模型性能提升显著，能够捕获评论文本中更丰富的语义信息，有效检测恶意评论。

基于图神经网络的源代码漏洞检测研究综述

陈子雄, 陈旭, 景永俊, 宋吉飞

2024, 46(10): 1775-1792. doi:

摘要 ( 89 )

PDF (920KB) ( 113 ) 　　

随着开源软件在各个领域的广泛应用，源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁，检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本，研究人员提出了许多基于传统深度学习的方法。然而，这些方法大多将源代码视为自然语言序列而没有充分考虑代码的结构信息，因此其检测效果受到了限制。近年来，基于代码图表示和图神经网络的源代码漏洞检测方法应运而生。全面综述了图神经网络在源代码漏洞检测中的应用，并提出了一个基于图神经网络的源代码漏洞检测通用框架。从文件级别、函数级别和切片级别3种漏洞检测粒度出发，系统地总结和阐述了现有的方法和相关数据集。最后，讨论了该领域所面临的挑战，并对未来可能的研究重点进行了展望。

基于双指标分组学习粒子群算法的动态敏捷软件项目调度

申晓宁, 徐继勇, 毛鸣健, 陈文言, 宋丽妍,

2024, 46(10): 1793-1806. doi:

摘要 ( 20 )

PDF (1239KB) ( 73 ) 　　

针对敏捷软件开发中的用户故事选择和任务分配2个紧耦合子问题，考虑用户故事的新增和开发者工作时长的不确定性，构建敏捷软件项目的动态周期性调度模型，提出一种基于目标值和潜力值双指标进行分组学习的粒子群优化算法。该算法依据不同分组特征选用相异的学习对象，以提高搜索的多样性;基于投资回报率和时间利用率设计初始化和局部搜索策略，以应对环境变化并增强挖掘能力。与7种已有算法相比，所提算法能够规划出一套产出价值更大和时间利用率更高的调度方案。

以Barendregt的变量约定形式化编程语言研究

阿力木江·亚森, 艾合买提·阿不来提, 沙尔旦尔·帕尔哈提, 阿布都克力木·阿布力孜, 哈里旦木·阿布都克里木

2024, 46(10): 1807-1814. doi:

摘要 ( 18 )

PDF (529KB) ( 60 ) 　　

编程语言、类型系统和逻辑系统中常见的命名绑定，在实践中实现存在困难。在理论中以抽象思考发现并避免即将发生的变量捕获。在实践中变量捕获的检测需要定义笨拙的辅助操作，使形式化和证明变得复杂。现有几种命名绑定技术旨在表达式具有良好的可读性，无变量捕获的代换操作和直观的证明。然而，这些技术的形式化与理论之间存在差别，两者的表达式和证明过程可能有很大的不同。提出一种命名绑定技术，其中在代换操作和推理规则中引入的表达式刷新函数使形式化遵守Barendregt的变量约定，形式系统的形式化与其理论几乎相同。以无类型λ-演算和具有简单数据类型的λ-演算的形式化展示了该技术的优点。

基于图神经网络的代码抄袭检测方法

陈昌奉, 赵宏州, 周恺卿

2024, 46(10): 1815-1824. doi:

摘要 ( 29 )

PDF (1195KB) ( 74 ) 　　

随着数据开源的不断深化，代码抄袭成本降低，严重影响软件行业的健康发展。因此，针对现有抄袭检测方法无法深度挖掘源代码语义和结构信息导致语义抄袭检测效果不佳的问题，提出一种基于图神经网络的代码抄袭检测方法。该方法利用图神经网络对源代码包括语义和结构信息在内的特征进行有效表征，并利用图注意力网络进行特征强化，进一步利用神经张量网络得到不同源代码之间的相似向量。最后，利用全连接网络计算不同源代码之间的相似度。同时，加入dropout机制平衡神经元权重，优化模型设计，防止过拟合。为了验证所提方法的有效性，在OJ系统数据集上进行实验验证，并将此方法与当前流行的检测方法进行了对比。实验结果表明，所提方法具有更好的检测效果。

基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法：EFD-YOLO

曹雨淇, 徐慧英, 朱信忠, 黄晓, 陈晨, 周思瑜, 盛轲

2024, 46(10): 1825-1834. doi:

摘要 ( 75 )

PDF (2633KB) ( 94 ) 　　

在当今社会，打架斗殴检测技术对于防范暴力事件和冲突至关重要。结合监控摄像头和目标检测，能够实时监测人群活动，从而有效预防潜在威胁。因此，提出了一种基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法EFD-YOLO。EFD-YOLO采用EfficientRep替换主干网络，提高了特征提取的效率，并在监控范围内实现准确实时的特征提取。引入FocalNeXt焦点模块，通过深度卷积和跳跃连接的结合，解决了遮挡问题和多尺度特征需求问题。采用Focal-DIoU作为边界框回归损失函数，在复杂情况下减少了误检的问题。实验结果显示，EFD-YOLO算法相较于YOLOv8n在mAP@0.5指标上提升了4.2%，在mAP@0.5:0.95指标上提升了2.5%，满足关键场所中实时检测打架斗殴行为的需求。

基于改进蚁群算法的长航程无人船路径规划

乔珍, 尹传忠, 仇鑫

2024, 46(10): 1835-1842. doi:

摘要 ( 22 )

PDF (1223KB) ( 76 ) 　　

针对无人船续航能力不足问题，提出基于强化学习的角度优先改进蚁群算法，规划长航程无人船路径。采用Canny算子提取环境信息，应用像素的灰度加权平均及高斯滤波平滑处理的方法，分析图像中的梯度并提取边缘特征，采用ginput函数提取边缘坐标；基于MAKLINK图论原理，以边缘坐标为节点，定义节点之间的链接线与路径点表示航行环境的结构和连接关系，建立航行环境模型；对比航行环境中不同启发因子作用下取得的最短路径，确定算法最优启发因子组合；引入角度优先机制提高收敛速度、强化学习奖励与惩罚系数调节信息素浓度对算法流程进行优化，生成最优路径。实验结果显示，该改进算法得到的无人船航行路径拐角平滑，无人船续航能力提升4.6%，算法收敛速度提升68.9%。

混合U型网络与Transformer的图像去模糊

陈清江, 邵菲, 王炫钧

2024, 46(10): 1843-1851. doi:

摘要 ( 27 )

PDF (3014KB) ( 90 ) 　　

针对现有去模糊方法不能有效地恢复图像精细细节的问题，提出了一种混合U型网络与Transformer的图像去模糊方法。首先，使用一个多尺度特征提取模块提取图像的浅层特征信息。然后，通过一个含逐级特征增强模块的层级嵌套U型子网络,在保留图像细节信息的同时获取图像深层特征信息。再次，构建了一个局部-全局残差细化模块，通过卷积神经网络和Swin Transformer之间的信息交互充分提取全局和局部信息，并实现特征信息的进一步细化。最后，使用一个1×1卷积层进行特征重建。所提方法在GoPro数据集上的实验结果显示，图像的峰值信噪比和结构相似度均值分别为32.92和0.964，均优于其他对比方法。实验结果表明，所提方法可以有效地去除模糊，重建出具有丰富细节的潜在清晰图像。

基于时空Transformer的多空间尺度交通预测模型

张悦, 张磊, 刘佰龙, 梁志贞, 张雪飞

2024, 46(10): 1852-1863. doi:

摘要 ( 38 )

PDF (2227KB) ( 78 ) 　　

准确的交通预测对提高智能交通系统的效率至关重要。交通系统的空间依赖不仅体现在道路的相连关系上，更重要的是由道路属性、区域功能等因素形成的隐藏空间依赖。另外，交通数据之间的时间依赖具有严格的相对位置关系，忽略这一问题将难以实现准确的交通预测。为了解决这些问题，提出了一种基于时空Transformer的多空间尺度交通预测模型（MSS-STT）。MSS-STT使用多个特定的Transformer网络对不同的空间尺度建模，以捕捉隐藏空间依赖，同时使用图卷积网络来学习静态空间特征。接着，使用门控机制将不同空间尺度的空间依赖与静态空间特征根据各自对预测的重要性进行融合。最后，根据时间序列中不同相对位置对预测的不同贡献来提取不同的时间依赖关系。在PeMS数据集上的实验结果表明，MSS-STT优于最先进的基线。

融合特征投影和负监督的文本分类

冯兴杰, 曹若轩

2024, 46(10): 1864-1874. doi:

摘要 ( 35 )

PDF (720KB) ( 65 ) 　　

用于分类的文本往往存在语义模糊、特征稀疏的问题，并且句中的某些词语含义会与文本真实标签所代表的语义不一致，这都会导致分类错误。针对上述问题，提出一种融合特征投影和负监督的多任务文本分类模型，主任务利用特征投影网络提取类别特征明显的纯化向量并进行分类；辅助任务给予模型负监督，以扩大不同类别文本的向量差别，消除个别词语的负面影响。此外，使用RoBERTa和BiLSTM同时对正、负样本进行特征提取，捕捉丰富的语义信息。在THUCNews新闻标题分类和微粒贷语义相似度分析数据集上进行了实验，结果表明本文模型相比现有模型具有更好的效果。

多策略改进的猎人猎物优化算法

王坤, 刘杰, 李伟, 谭伟, 覃涛, 杨靖,

2024, 46(10): 1875-1887. doi:

摘要 ( 32 )

PDF (1548KB) ( 74 ) 　　

针对猎人猎物优化算法HPO存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题，提出一种多策略改进的猎人猎物优化算法IHPO。首先，利用佳点集初始化种群，增强种群的多样性；其次，引入非线性控制参数策略优化搜索与开发平衡参数，调整全局搜索和局部搜索权重，提高收敛速度；然后，引入莱维飞行策略和贪婪策略更新猎人位置，让种群跳出局部最优，再引入黄金正弦策略更新猎物位置，提升IHPO的局部开发能力。将IHPO和另外6种智能算法在测试函数集上进行寻优对比和Wilcoxon秩和检验，检验结果表明IHPO有较好的寻优能力和收敛速度；将IHPO运用于2个实际工程优化问题的求解，仿真结果表明IHPO在解决工程优化问题有较好的适用性和求解稳定性。

面向多模态情感分析的低秩跨模态Transformer

孙杰, 车文刚, 高盛祥

2024, 46(10): 1888-1900. doi:

摘要 ( 39 )

PDF (982KB) ( 104 ) 　　

多模态情感分析将基于文本的方法扩展到包含视觉和语音信号的多模态环境，已成为情感计算领域的热门研究方向。在预训练-微调的背景下，将预训练语言模型微调到多模态情感分析领域是必要的。然而，微调大规模预训练语言模型仍然很昂贵，而且跨模态交互不足会影响性能。因此，提出低秩跨模态Transformer（LRCMT）来解决这些问题。受大型预训练语言模型在适应不同的自然语言处理下游任务时所呈现的低秩参数更新现象启发，LRCMT在每个冻结层中注入可训练的低秩参数矩阵，这大大减少了可训练参数，同时允许动态单词表示。此外，设计了跨模态交互模块，其中视觉和语音模态在与文本模态交互之前首先相互交互，从而实现更充分的跨模态融合。在多模态情感分析基准数据集上的大量实验表明了LRCMT的有效性和高效性。仅微调约全参数量0.76%的参数，LRCMT实现了与完全微调相当或更高的性能。此外，它还在许多指标上获得了最先进或具有竞争力的结果。消融实验表明，低秩微调与充分的跨模态交互有助于提升LRCMT的性能。总之，本文的工作降低了预训练语言模型在多模态任务上的微调成本，并为高效和有效的跨模态融合提供了思路。

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