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[发明专利]边缘云环境中安全任务卸载的效益最大化方法-CN202110437136.9有效
发明人：胡海洋;司先晨;李忠金;陈振辉;李前辉;潘健;魏泽丰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开一种边缘云环境中安全任务卸载的效益最大化方法。全服务包括机密性服务和完整性服务，运行机密性服务和完整性服务，根据其运行时间，得到安全等级的计算公式，根据两种服务下的联合概率风险，确定使用安全服务的等级，以保证使用的安全服务能够确保数据的安全性。综合考虑任务的安全需求和任务的截止日期，制定效益最大化(PM)问题。提出了一种考虑安全问题的任务卸载效益最大化方法，该方法采用遗传算法，考虑了任务的执行位置和顺序，并设计交叉和变异操作，来实现边缘云计算环境下总效益最大化。
边缘环境安全任务卸载效益最大化方法

[发明专利]基于GSOPN的不确定式CPS建模与分析方法-CN202210474391.5在审
发明人：胡海洋;王利红;司先晨;李忠金 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明公开基于GSOPN的不确定式CPS建模与分析方法。本发明根据实际工业信息物理系统CPS，构建广义随机对象Petri网GSOPN；使用对象网消融算法将广义随机对象Petri网GSOPN的内嵌式对象网结构转化为传统GSPN；针对GSPN不确定性使用正态隶属函数、逆向云算法、正向云算法方法进行处理；将GSPN看成一个嵌入的马尔可夫链EMC，对其进行性能分析。本发明提出了GSOPN对CPS系统的动态生产过程具有较强的描述能力，使用对象网消融算法使得其能够具备GSPN高效性、精确性，能够在传统GSPN基础上对于更复杂、具有更多不确定性的CPS系统做出更快、更精确的分析。
基于 gsopn 不确定式 cps 建模分析方法