| 基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法 |
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| 引用本文： | 顾伟,任勇军.基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法[J].计算机与数字工程,2021,49(9):1743-1746,1871. |
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| 作者姓名： | 顾伟 任勇军 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学计算机与软件学院 南京 210044 |
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| 摘 要： | 深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击.但是Q-学习算法的收敛慢.为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法.DQL-PSO算法引用粒子群优化算法提高Q-学习算法性能,进而获取最优的学习动作序列.将学习动作序列作为粒子的位置;将状态转换概率转换成粒子速度,进而利用粒子群优化算法提升Q-学习算法性能.仿真结果表明,提出的DQL-PSO算法提高了僵尸检测的准确率,并提升了收敛速度.
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| 关 键 词： | Q-学习 粒子群 僵尸 准确率 重回率 |
Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection Algorithm |
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| GU Wei,REN Yongjun.Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection Algorithm[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(9):1743-1746,1871. |
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| Authors: | GU Wei REN Yongjun |
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