P2059﹥《智能模糊测试综述:问题探索和方法分类》

概述：随着近年来软件系统规模以及复杂性的增加,安全漏洞数量持续增长、影响面逐步扩大，全球安全形势依然严峻。针对该问题，学术界和工业界致力于研究高效的漏洞挖掘技术，提前发现和修复潜在的漏洞。其中模糊测试作为先进的漏洞挖掘技术之一，吸引了学术界和工业界的广泛关注。为了进一步提高漏洞挖掘的能力，研究人员提出了智能模糊测试，即利用人工智能和程序分析等技术作为辅助，从而实现对复杂软件系统更高效的测试和分析并智能引导漏洞挖掘方向。本文回顾了近八年来智能模糊测试研究进展，提出了一个通用模糊测试流程模型和问题导向的智能模糊技术分类方法，从优化测试输入生成、提高测试效率以及增强测试预言机三个方面总结了当前智能模糊测试的优势和不足之处，最后对智能模糊测试面临的挑战和未来研究方向进行展望和总结。

作者简介：王琴应，博士研究生，主要研究领域为物联网安全、软件与系统安全。E-mail：wangqinying@zju.edu.cn。

纪守领(通信作者)，博士，教授，中国计算机学会(CCF)高级会员，主要研究领域为人工智能安全、数据驱动安全、软件与系统安全、大数据分析与多媒体理解。E-mail：sji@zju.edu.cn。

引用：王琴应, 许嘉诚,等. 智能模糊测试综述:问题探索和方法分类[J]. 计算机学报,2024,9:2059-2083.

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P2116﹥《自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题》

概述：如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems, MVOPs)的相关算法，是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向。该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量，目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段。然而，现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性，导致算法性能还存在一定不足。为此，本文从变量相关性角度出发，提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs。首先，利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系，实现在特征坐标系下执行算法的相关操作，以松弛连续变量与离散变量之间的相关性；其次，为避免种群多样性丢失，仍保留了原坐标系，并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系，以发挥双坐标系的优势；最后，为提高离散变量的优化效果，专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略，以增强算法的整体性能。为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验，与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比，结果表明本文方法有更好性能。此外，在一个实际MVOP上，即焊接梁设计问题，本文方法能取得目前已知最好解。本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路。

作者简介：周新宇，博士，副教授，中国计算机学会(CCF)会员，主要研究领域为智能计算、机器学习。E-mail：xyzhou@jxnu.edu.cn。

黄君洪(通信作者)，博士研究生，主要研究领域为智能优化、边缘计算。E-mail：drhugh9527@163.com。

引用：周新宇,黄君洪,等. 自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题[J]. 计算机学报,2024,9: 2116-2140.

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P2211﹥《非完美信息博弈综述:对抗求解方法与对比分析》

概述：当前，人工智能成为经济发展的新引擎，是新一轮产业变革的核心驱动力。结合人工智能与博弈论形成的新兴研究领域“博弈智能”吸引了越来越多学者的研究兴趣，并在现实生活中得到了广泛应用。作为一类典型的博弈智能，非完美信息博弈通过建模多智能体在私有信息下的博弈行为，能够刻画相较完美信息博弈更广泛的决策过程，在现实世界中具有广泛应用，例如金融贸易、商业谈判、军事对抗等。近年来，非完美信息博弈求解研究取得了突破性进展，涌现出以遗憾最小化(Regret Minimization)和最佳响应(Best Response)为核心技术的两大类离线求解方法。前者通过反省智能体过往决策以使自身策略向均衡点改进，成功解决了以德州扑克为代表的经典非完美信息博弈。后者通过特定应对方式针对对手决策以使自身策略向均衡点改进，在例如星际争霸、DOTA等大型实时战略游戏AI训练中发挥着关键作用。此外，一系列在线求解方法能够进一步实时优化离线算法求解所得的蓝图策略，使其在实时对局中得到进一步改进，成为求解非完美信息博弈的关键技术。本文将从非完美信息博弈的概念和特点切入，全面介绍这三类方法的基本原理、发展脉络和改进技巧，深入对比不同方法间的优缺点并展望未来研究方向。希望通过对非完美信息博弈求解这一研究领域的全方位细致梳理，能够进一步推动博弈智能技术向前发展，为迈向通用人工智能赋能。

作者简介：余超(通信作者)，博士，教授，中国计算机学会(CCF)会员，主要研究领域为博弈智能、强化学习、多智能体系统。E-mail：yuchao3@mail.sysu.edu.cn。

刘宗凯，硕士研究生，主要研究领域为博弈智能、多智能体强化学习、非完美信息博弈。

引用：余超,刘宗凯,等. 非完美信息博弈综述:对抗求解方法与对比分析[J] . 计算机学报,2024,9: 2211-2246.

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