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ISSN: 2333-9721

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应用疫苗接种策略的免疫入侵检测模型

电子学报 , 2009,
Abstract: 人工免疫算法已被证明是用于入侵检测的一种有效技术手段.通过引入疫苗接种算子和小生境技术,设计了一种基于免疫进化算法的动态入侵检测模型,提出了一个在免疫入侵检测中实现疫苗提取和接种的方案.在疫苗接种算子的作用下,算法可以在下一代个体中保留父代的优良基因;小生境技术的应用,保证了疫苗提取和接种操作的可行性,并使得算法能更好地保持抗体的多样性,同时具有较高的收敛速度.最后通过模拟实验,验证了模型的可行性和有效性.
一种新型协作多机器人路径规划算法
肖国宝?,
计算机科学 , 2013,
Abstract: 研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。
基于簇间分离性的稀有类识别算法*
,郭躬德
模式识别与人工智能 , 2014,
Abstract: 稀有类挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域,具有广泛的应用背景.文中针对传统稀有类识别算法存在的缺陷,提出一种基于密度差异与簇间分离性判据相结合的稀有类识别算法(RDACS).该算法以特征权重相似度作为稀有类簇与周围数据样本间分离性的判据,并辅以积极学习的方法实现稀有类识别.在UCI公共数据集和KDD99数据集上的实验表明,与现有的同类算法相比,RDACS在询问次数指标上有较明显优势,能提高效率并减少人为误差,是现有稀有类识别方法的一种补充算法.
具有多形态种群协同进化的多目标优化算法*
陈振兴,,吴坤安
模式识别与人工智能 , 2014,
Abstract: 为提高进化多目标优化算法在维持最优解多样性方面的性能,获得分布更均匀的Pareto非支配解集,文中提出一种具有多形态种群协同进化的多目标优化算法.该算法构建一种多形态种群协同进化架构,通过引入最小向量夹角的相似性度量方法,给出次优非支配个体选择策略,从而提高种群的多样性.算法还提出一种基于排序链表的拥挤个体删除策略,进一步提高解集分布的均匀性和宽广性.与经典算法对比结果表明,文中算法在解的分布性和多样性方面均有较好表现,尤其在解集分布均匀性方面优势较明显.
融合张角拥挤控制策略的高维多目标优化
陈振兴, , 吴坤安, 白猛
自动化学报 , 2015, DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140555
Abstract: ?对于高维多目标优化问题,随着目标维数的增加,种群中非被支配解的比例剧增,严重降低了种群的进化压力.为了对数量众多的非被支配解进行有效的拥挤控制并提升种群的多样性,本文在提出张角概念的基础上设计了一种新的拥挤控制策略(Congestioncontrolstrategybasedonopenangle,CCSOA),它的时间复杂度并不会随着目标维数的增加而增大.与目前优秀的进化多目标优化(Evolutionarymultiobjectiveoptimization,EMO)算法IBEA(Indicator-basedevolutionaryalgorithm)、NSGAIII(NondominatedsortinggeneticalgorithmIII)和GrEA(Grid-basedevolutionaryalgorithm)的比较结果表明,融合了CCSOA的高维多目标优化算法在收敛效果和解集分布的均匀性两个方面均有较大的优势.
混合分散搜索的进化多目标优化算法
吴坤安,,陈振兴,白猛
计算机应用 , 2014,
Abstract: ?在进化多目标优化算法中,种群的多样性、对目标空间的搜索能力及算法的鲁棒性直接影响算法的收敛能力和解集的分散性。针对这些问题,提出了一种混合分散搜索的进化多目标优化算法(ssmoea)。ssmoea在混合分散搜索算法架构的同时,重新设计其多样性的选取策略,并引入协同进化机制。此外,为了提高算法的自适应性和鲁棒性,采用了一种新颖的自适应多交叉算子选择方法。ssmoea与经典的多目标进化算法spea2、nsga-ⅱ和moea/d在12个基准测试函数上的对比结果表明,ssmoea不仅在求得的pareto最优解集的宽广性、均匀性和逼近性上有明显优势,而且算法的鲁棒性也有明显的提高。
New Cooperative Multi-robot Path Planning Algorithm
一种新型协作多机器人路径规划算法

XIAO Guo-bao,YAN Xuan-hui,
肖国宝
,

计算机科学 , 2013,
Abstract: 研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。
Path Planning of Mobile Robot in Dynamic Nondeterministic Environments
一种动态不确定环境中机器人路径规划方法

XIAO Guo-Bao,YAN Xuan-Hui,
肖国宝
,

计算机系统应用 , 2012,
Abstract: This paper introduces a new path planning in dynamic nondeterministic environments.We combine POMDP and APF into the new path planning which takes full account of the uncertainty of the information in real world.Based on the APF’s advantage of avoiding the expensive computation,it guides the setting of POMDP’s rewards value to improve the efficiency of decision making.The result of the simulation shows that the proposed algorithm has higher search efficiency and can make the robot reach the target faster.
smwknn:基于类别子空间距离加权的互k近邻算法
卢伟胜?,郭躬德?,,陈黎飞?
计算机科学 , 2014,
Abstract: 互k最近邻算法(mknnc)是k最近邻分类算法(knn)的一种改进算法,该算法用互k最近邻原则对训练样本以及k最近邻进行噪声消除,从而提高算法的分类效果。然而在利用互k最近邻原则进行噪声消除时,并没有将类别属性考虑进去,因此有可能把真实有效的数据当成噪声消除掉,从而影响分类效果。基于类别子空间距离加权的互k最近邻算法考虑到近邻的距离权重,既能消除冗余或无用属性对最近邻分类算法依赖的相似性度量的影响,又能较好地消除邻居中的噪声点。最后在uci公共数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。
Improved Immune-Based Anomaly Algorithm with Variable-Size Detector
改进的检测器大小可变的免疫异常检测算法

SHU Cai-Liang,YAN Xuan-Hui,ZENG Qing-Sheng,
舒才良
,,曾庆盛

计算机系统应用 , 2010,
Abstract: Previous research has indicated there are some defects in the traditional immune-based algorithm of detecting abnormity. Two common defects of this are as follows: the detectors created by the algorithm cannot cover all Nonself-space, and the number of the detectors in the algorithm is too big to keep the detectors from covering each other. These defects are the main reasons why the algorithm is not efficient. In this paper, an algorithm, which can deal with mixed-type data and produce detectors in different sizes to improve the capacity of covering Nonself-space is proposed. The simulated and compared experiments show that this algorithm can preferably process mixed-type data and effectively improve the efficiency of generating detectors .
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