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负向选择和克隆在网络入侵检测应用上的研究 被引量：2
1
作者 高发桂 《计算机工程与科学》 CSCD 2003年第4期30-32,61,共4页
本文设计了一种基于网络入侵检测的新型人工免疫系统N AIS,详细介绍了这个系统的构成和流程,重点分析了N AIS的一个组件———具有负向选择算子的静态克隆算法的特性和用法。
关键词 网络入侵检测系统 人工免疫系统 网络安全 计算机网络 静态克隆算法
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基于改进遗传算法的无线传感网覆盖优化 被引量：4
2
作者 胡国龙 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 曹传玲 牛洪梅 《计算机测量与控制》 2016年第3期168-169,173,共3页
为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率;针对传统群体智能算法易"早熟",最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的... 为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率;针对传统群体智能算法易"早熟",最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的改进遗传算法;多个种群之间并不独立,而是通过移民算子相互联系;分别利用人工选择算子与精华种群选择并记录各个种群每一代最优染色体;并利用精华种群中保存的最优染色体设计出新的进化终止条件;仿真结果表明,改进的遗传算法不仅无需设定最大迭代次数而且收敛速度快,更兼有效地提高了WSNs的覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖 遗传算法 移民算子 人工选择算子
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基于多种群遗传与思维进化的混合算法 被引量：2
3
作者 倪水平 戚海涛 李慧芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期62-70,共9页
多种群遗传算法(MPGA)搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响,在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险,而思维进化算法(MEA)存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足,提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。... 多种群遗传算法(MPGA)搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响,在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险,而思维进化算法(MEA)存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足,提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。为参与MEA趋同操作的各子群体设置不同的控制参数,独立进行遗传搜索,同时利用移民算子增强子群体的互动,实现协同进化,直至子群体成熟。在此基础上,释放劣质子群体,并选择全局公告板中记录的优质个体执行交叉和变异操作,产生中心个体,对应生成的临时子群体参与新一轮的迭代寻优。基于不同测试函数的仿真结果表明,该混合算法相较于MPGA和MEA,MPGA-MEA对高维多峰函数的寻优能力得到明显提升。 展开更多
关键词 多种群遗传算法 思维进化算法 选择操作 交叉操作 变异操作 移民算子 人工选择算子
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高速网络入侵防御系统中免疫算法的改进 被引量：1
4
作者 盛云雷 李永忠 荆春伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第5期109-112,117,共5页
将人工免疫原理与高速网络分流技术结合,提出了一种基于免疫原理的高速网络入侵防御算法.在对阴性选择算法改进基础上引入疫苗算子和选择算子,降低了系统二次免疫应答时间,增强了系统抗体库自我学习能力,进而改善了系统的实时性和高效性... 将人工免疫原理与高速网络分流技术结合,提出了一种基于免疫原理的高速网络入侵防御算法.在对阴性选择算法改进基础上引入疫苗算子和选择算子,降低了系统二次免疫应答时间,增强了系统抗体库自我学习能力,进而改善了系统的实时性和高效性.在分析了高速网络分流技术和改进阴性选择算法的基础上,建立了基于免疫原理的高速网络入侵防御系统.仿真结果证明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 入侵防御 人工免疫理论 疫苗算子 选择算子
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求解函数优化问题的改进的人工蜂群算法 被引量：15
5
作者 葛宇 梁静 +1 位作者 王学平 谢小川 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期252-257,共6页
为提高人工蜂群算法求解复杂函数优化问题的性能,分析了算法中侦察蜂逃逸行为的不足,并对其进行改进:定义了逃逸指标,使其能准确地反映个体状态对算法早熟的影响;重新设计选择机制,让侦察蜂不需要参数控制,能自适应地选择可能导致算法... 为提高人工蜂群算法求解复杂函数优化问题的性能,分析了算法中侦察蜂逃逸行为的不足,并对其进行改进:定义了逃逸指标,使其能准确地反映个体状态对算法早熟的影响;重新设计选择机制,让侦察蜂不需要参数控制,能自适应地选择可能导致算法早熟收敛的个体执行逃逸操作;改进了逃逸算子,降低了逃逸操作的盲目性。通过9个典型测试问题的实验结果表明:在指定误差精度下,本改进算法均能有效收敛;同时与基本人工蜂群算法和已有的典型改进相比,本改进算法在收敛精度和速度上均有明显提高。说明提出的改进策略能有效提高算法求解复杂函数优化问题的能力。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 早熟收敛 逃逸指标 选择机制 逃逸算子
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用于全局优化问题的混合免疫进化算法 被引量：7
6
作者 刘星宝 蔡自兴 +1 位作者 王勇 彭伟雄 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期971-980,共10页
为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性... 为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算法在优化高维函数时的性能.在实验部分,首先使用经典测试函数测试了混合免疫进化算法的性能;然后,分别在不同的评估次数下比较了自适应差分进化、基本免疫算法和混合免疫进化算法,结果表明免疫进化算法在求解精度、稳定性等方面均明显优于前两种算法. 展开更多
关键词 全局优化问题 人工免疫系统 克隆选择算法 多母体随机交叉
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