江苏省科技支撑计划项目(SBE200800983)
- 作品数：9 被引量：22H指数：4
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- 发文基金：江苏省科技支撑计划项目国防科技技术预先研究基金国家部委资助项目更多>>
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- 融合遗传算法改进的蚁群算法被引量：5
- 2009年
- 针对蚁群算法存在停滞现象及收敛速度慢的缺点,提出了一种融合遗传算法改进的蚁群算法,在蚁群算法中引入路径遗传运算。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,通过适应度函数对蚂蚁的路径做适应度评价,进行路径交叉和路径变异运算,设计了新的信息素更新策略。以对称TSP测试集为对象,将改进算法与现有算法进行测试比较。实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：遗传算法蚁群优化
- 自适应并行机制的改进蚁群算法被引量：8
- 2009年
- 针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,以及如何有效提高蚂蚁代理的搜索能力问题,提出了一种具有自适应并行机制的选择和搜索策略。该策略通过将蚁群划分为若干个子群,不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素,引入了吸引因子和排斥因子,实现了一种多蚁群并行选择策略,以加强其全局搜索能力。以对称旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)测试集为对象,将改进算法与现有蚁群优化算法进行了测试比较。实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：蚁群算法
- 模糊聚类和QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 2010年
- 根据模糊聚类算法和量子粒子群算法,提出一种基于以上两种算法的网络异常检测模型,并将该模型应用到Ad Hoc无线网络异常检测中。在聚类分析中,K-Means聚类算法是应用最广泛的方法之一。该模型先利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据向量间的欧几里德距离;再通过量子粒子群优化算法寻找聚类中心;最后进行仿真模拟,实验结果表明该模型对Ad Hoc无线网络异常检测是有效的。
- 张端刘渊郝建东
- 关键词：K-MEANS聚类算法量子粒子群算法HOC无线网络异常检测
- 负载平衡路由:一种新的ACO路由策略被引量：4
- 2009年
- 通过改进ACO算法达到一种能实现通信网络负载平衡的群体智能路由策略。采用的主要方法为:将蚁群划分为若干个子群,不同子群的蚂蚁释放不同类型的信息素。通过不同类型信息素之间的相互制约作用,以及链路负载的测量,提出了三种策略实现负载平衡路由。在模拟网络上进行了不同策略的对比实验,以及与已有的群体智能路由算法的运行测试比较。实验结果表明,本文的路由策略具有较好的效果和一定的优势。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：蚁群算法负载平衡路由
- 小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 2009年
- 引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率.
- 刘渊张端冯华丽
- 关键词：HOC无线网络小波神经网络QPSO算法梯度下降法异常检测
- 群体智能路由和负载平衡算法研究进展
- 2009年
- 针对当前路由算法不能胜任解决网络不断增加的复杂性问题,通过自然生物群体证明的群体智能,在网络路由方面具有非常强大的研究启发,文中对群体智能算法在计算机网络路由和负载平衡方面的理论及应用研究进展进行了较系统的论述,并比较了应用ACO算法解决路由和负载平衡问题的3个主流研究工作;讨论了群体智能路由算法的收敛停滞问题及其最新解决方法;指出了新的研究方向。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：群体智能蚁群优化移动代理路由负载平衡
- 适用于路由算法研究的动态网络仿真系统
- 2009年
- 合适的网络模拟系统是进行智能路由算法研究的支撑环境。采用基于事件驱动的方法,研究实现一个动态网络路由仿真系统。给出构造网络拓扑、生成流量负载、实现网络协议、展现性能结果的设计过程。实验结果表明,该模型能对网络动态和非精确状态信息进行有效模拟且支持群体智能路由仿真。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：群体智能路由算法动态网络仿真系统
- 融合AntNet与遗传算法的动态网络路由算法被引量：1
- 2009年
- 提出了一种新的动态分布式网络路由算法。在AntNet算法中引入了路径遗传运算(GA),提出了新的信息素更新策略。对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,并用适应度函数对其进行适应度评价,通过路径交叉和路径变异运算以及种群的不断进化,来提高解的质量。仿真结果表明,所提出的算法能快速收敛,且有效地提高了网络吞吐量、降低了平均延时。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：遗传算法蚁群优化网络路由
- 基于多蚁群的并行ACO算法被引量：6
- 2009年
- 通过改变蚁群优化(ACO)算法行为,提出一种新的ACO并行化策略——并行多蚁群ACO算法。针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,改进选择策略,实现具有自适应并行机制的选择和搜索策略,以加强其全局搜索能力。并行处理采用数据并行的手段,能减少处理器间的通信时间并获得更好的解。以对称TSP测试集为对象进行比较实验,结果表明,该算法相对于串行算法及现有的并行算法具有一定的优势。
- 夏鸿斌须文波刘渊
- 关键词：蚁群优化
- 小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法...
- 刘渊张端冯华丽
- 关键词：小波神经网络QPSO算法梯度下降法PSO算法异常检测
- 文献传递
