多粒子群协同优化算法

提出一种多粒子群协同优化(PSCO)方法．PSCO是2层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快算法收敛．这些粒子群含的粒子数以及粒子状态更新策略不要求相同．为改善粒子群容易陷入局部极小的弱点,提出扰动策略,当1个粒子群的当前全局最优解未更新时间大于扰动因子时,重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小．用Rosenbrock函数等3种基准函数做优化实验表明,PSCO性能优于经典PSO,FPSO和HPSO等算法．     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

一种结合多样性策略的自适应粒子群优化算法

提出一种结合多样性策略的自适应粒子群优化算法,该算法在粒子群的全局优化过程中,使用根据种群搜索状态自适应调整邻域空间的局部搜索算法加强算法的局部搜索能力,并允许非优粒子具有引导种群搜索方向的可能性.在著名基准函数上的对比实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得更高的搜索成功率和质量更好的解,特别在高维多峰函数优化上表现出较强的竞争力.     

基于混合微粒群算法的网格服务工作流调度

采用微粒群优化的种群搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,引入了模拟退火算法和遗传算法思想,利用模拟退火随机概率来避免陷入局部最优,提出了一种混合微粒群优化算法,以便更好地满足用户期望的服务质量,解决网格服务工作流调度问题.网格仿真试验结果显示:对于具有全局QoS约束条件的Web服务选择,在执行效率上混合微粒群优化算法明显优于其他混合遗传算法,可在较短时间内获得较好的解,是求解多目标网格服务工作流调度问题的有效方法.     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究收

基于支持向量机（support vector machine, SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此 SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法（modified ant colony optimization algorithm-support vector machine, MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优 参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数, 建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究

基于支持向量机(support vector machine,SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法(modified ant colony optimization algorithm-support vector machine,MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

混合粒子群优化算法选择特征的网络入侵检测

针对网络入侵特征优化问题, 提出一种混合粒子群优化算法选择特征的网络入侵检测模型, 以提高网络入侵检测率. 首先将网络入侵检测率作为特征选择的目标函数, 网络状态特征作为约束条件建立相应的数学模型, 然后采用混合粒子群算法找到最优特征子集, 最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型, 并在MATLAB2012平台上采用KDD1999数据进行验证. 实验结果表明, 该模型可高效地查询到最优特征子集, 入侵检测率和效率均优于经典入侵检测模型.     

基于带随机网络的多种群粒子群优化算法求解多资源受限柔性作业车间调度问题

多资源受限柔性作业车间调度问题(MRC-FJSP,multi-resource constrained flexible job shop scheduling problem)是一类复杂的组合优化问题。针对以最小化最大完工时间为目标的MRC-FJSP,提出了一种带随机网络的多种群粒子群优化算法(MPSO-RDnet, multi-population particle swarm optimization algorithm with random network)。首先,设计了一种半主动解码和基于启发式规则解码相结合的新型解码方式,对原有解空间进行有效裁剪。其次,提出了基于关键路径的两种邻域结构,提高算法局部搜索能力;引入了基于随机网络的多种群策略,提高算法全局搜索能力;提出了面向算法搜索停滞问题的重新初始化策略,增强算法的鲁棒性。最后,采用MRC-FJSP基准算例SFTSP进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究

动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。     

基于协同微粒群的股票数据关联规则挖掘

传统的股票关联预测主要是通过数据分析与简单的回归预测的方法来进行,这种技术无法全面的对多只股票之间的变化关联进行分析预测,造成了股票走势的预测准确率不高,时效性不强的缺点.本文提出协同微粒群的股票关联规则挖掘方法,对股票属性数据进行特殊的预处理.将PSO粒子群优化的高度智能搜索技术与关联挖掘优点结合进行股票的关联预测,将粒子群划分为不同功能的粒子群进行关联分析.实验仿真结果证明,本文的算法较传统的关联规则挖据算法和PSO粒子群优化算法在准确率与挖掘速率上有很大的提高,能有效反应股票的实时变化,对实际的股票预测有很强的指导意义.     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

基于混沌差分优化算法的网络入侵检测系统

开发一套新的网络入侵检测系统来证实应用混沌差分优化算法入侵检测技术的有效性。这个系统联合了基于混沌差分优化算法的异常检测和基于专家系统的滥用检测,在开发异常检测的部分时,利用混沌差分挖掘技术来从正常的行为存储模式中寻找差异,根据混沌差分进化算法的全局搜索性选择一个合适的特征集合,滥用检测部分用于寻找特征集合中异常行为描述模式,这种模式很可能预示着入侵,网络的通信量和系统的数据被用做两个元件的输入。此系统的系统结构既支持异常检测又支持滥用检测、既适用于个人工作站又可以适用于复杂网络。