改进狼群算法求解模具在模台上组合分配问题

为解决混凝土预制构件生产中存在的模具在模台上组合分配问题,提出一种BL(Bottom-Left)定位算法与改进狼群算法(Improved Wolf Pack Algorithm,IWPA)结合的方法.改进狼群算法用于优化构件的上线序,根据上线序依次将每个构件所使用的模具分配到模台上,采用BL定位算法确定模具在模台上摆放...     

基于改进紧致遗传算法的柔性流水车间组批排产优化问题研究

为了解决柔性流水车间组批排产优化问题(flexible flow shop scheduling problem with batch process machines,FFSP-BPM),对组批加工环节中工件加工方式的变化以及工件的组批方式进行了分析,建立了:FFSP-BPM的数学规划模型,并在标准紧致遗传算法的基础上,加入了基于汉明距离的个体选择机制,双个体概率模型更新机制和基于进化停滞代数的自适应精英继承策略三处改进,提出一种自适应协同进化紧致遗传算法(self-adaptive co-evolut,ion compact geneticr algorithm,SCCGA)作为全局优化算法.设计仿真实验,对算法中新引入的参数进行分析和探讨,确定了最佳参数值,最后通过实例测试,并与其他算法进行对比研究,验证了本算法对于解决实际生产中:FFSP-BPM这类排产问题的有效性.     

基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法

针对传统的入侵检测方法无法有效提取网络流量数据特征的问题,提出了一种基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法,该方法引入了深度可分离卷积代替标准卷积从而减少了模型参数,降低了计算量,并应用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取长距离依赖信息的特征,充分考虑了前后特征之间的影响.首先,通过主成分分析法(PCA)对网络流量数据进行特征降维,并创新性地将一维网络流量数据转化为三维图像数据;然后,分别运用深度可分离卷积神经网络(DSCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取网络流量数据的空间特征和时间特征;最后,利用KDDCUP99数据集进行训练、验证和测试.实验结果表明,与其他传统的入侵检测方法相比,该方法具有更高的准确率和更低的漏报率.