基于小生境混沌遗传算法的水资源优化调度

水资源调度具有多目标、大规模和不确定性等特点,利用混沌遗传算法求解水资源调度问题,在一定程度上避免了局部优化并提高了求解速度,但由于损坏了种群多样性导致求解精度较低.为此提出了基于小生境的混沌遗传算法(NCGA),该算法通过小生境技术保留源中心个体的方法保护了种群多样性,同时利用混沌的随机性、遍历性及规律性与遗传算法的快速收敛性相结合,从而使该算法提高了求解速度和求解精度.将该算法应用到水资源优化调度模型中,仿真结果验证了该算法比混沌遗传算法能更合理高效地分配水资源,达到了综合效益最大化.     

自适应混沌遗传退火的片上网络映射

针对带宽和时延约束的低能耗片上网络（NoC）映射问题,提出了一种自适应的混沌遗传退火映射算法. 该算法利用Boltzmann更新机制选择遗传个体,引入自适应混沌方法优化适应度较差个体,采用多邻域的退火策略优化较优个体. 实验结果表明,所提算法有效地避免了早熟收敛,提高了算法收敛速度,与标准遗传算法和混沌遗传算法相比,平均节能分别为45%和226%,有效地降低了NoC系统通信能耗.     

基于混沌的正余弦果蝇优化算法

针对果蝇优化算法(FOA)存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌的正余弦果蝇优化算法(CSC-FOA)。通过混沌logistic映射生成算法的初始种群位置,使果蝇位置更接近最优值,降低随机初始化对算法性能的影响;果蝇个体位置更新时采用正余弦搜索策略,利用正余弦的波动搜索避免局部最优,提高收敛速度。实验结果表明,与同类算法相比,CSC-FOA算法在收敛精度、稳定性以及收敛速度等方面的性能更好。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

一种改进的基于否定选择的检测器生成算法

通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法及检测器产生漏洞的原因,提出一种生成不同检测尺度的成熟检测器多级否定选择算法.与Forrest的传统否定选择算法相比,该算法提高了检测器的生成效率,很大程度上减少了漏洞,使检测效率得到提升.     

基于混沌优化和网格筛选策略的多目标分布估计算法

为了解决多目标分布估计算法中进化速度慢、解精度和分布不佳等问题,提出一种基于混沌优化和网格筛选策略的多目标分布估计算法.该算法首先利用混沌模型进行种群的初始化,以获得较理想的初始化结果;然后运用混沌的局部优化策略对每代产生的非支配个体进行寻优,加速种群向Pareto最优前沿的逼近;最后利用简单的网格筛选策略保持个体的均匀分布,从而增强精英种群的多样性.3种评价标准在8个测试问题上的实验表明:与目前最具代表性的RM-MEDA算法相比,该算法不仅在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面具有一定优势,而且在进化速度上也有较大提高.     

用于异常检测的免疫实值检测器优化生成算法

针对已有实值可变半径检测器生成算法的不足,提出一种优化的检测器生成算法。通过对检测器生成过程的统计分析,给出了基于假设检验的检测器生成过程,并将假设检验的结果作为算法结束的一个控制参数,有效减少了冗余检测器的产生。同时,算法充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器,提高检测性能。通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集和Biomedical数据集对算法进行了验证。实验结果表明,本算法用于异常数据检测,提高了检测率,所需的检测器数量减少,整体检测性能较优。     

基于混沌理论改进希尔加密系统密钥矩阵

希尔加密系统密钥矩阵最关键,针对目前利用希尔加密系统为加密图像构造的自逆矩阵没有充分随机性的问题,采用具有完全随机性的混沌动力学方程生成自逆矩阵元素。给出基于混沌和自逆矩阵理论的密钥矩阵生成算法。实验结果表明,在不影响加密速度和加密效果的基础上,利用由混沌方程生成的自逆矩阵对图象进行加密,有效的提高加密强度和健壮性。     

基于混沌的生物地理分布优化算法

生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算法进行全局搜索得到当前最优解,最后以该解为基础进行混沌搜索得到全局最优解。仿真测试表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于BBO算法和以往智能优化算法。     

用于异常检测的实值否定选择算法

针对已有实值否定选择算法检测器生成过程的不足,提出了一种优化的检测器生成算法。充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器;使用覆盖率期望值作为算法结束的一个控制参数,有效地避免了冗余检测器的产生。建立了异常检测系统的形式化描述,定义了一个新的异常检测性能衡量指标——错误率。最后,通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集及Bio-medical数据集对算法进行了验证。试验结果表明,相比V-detector算法,本文算法提高了检测率,降低了错误率,减少了所需检测器数量,整体检测性能较优。     

基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法设计

通过模拟T细胞的培育机制,包括阴性选择和阳性选择,提出基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法.该算法采用基于规则的基因表达方式同匹配规则相结合的方法,能够灵活表示分类规则间的或关系,并且引入阴性选择算子,使算法能够更有效地生成检测器.     

基于免疫机制入侵检测中检测器生成的优化研究

机体免疫系统的许多有益特性被应用于入侵检测系统,使之能够主动地防御各种各样的网络攻击。该文在分析了将人工免疫学应用到入侵检测的过程中所遇到的诸多问题之后,提出了一种新的检测器生成算法。通过Matlab编程,对其进行了仿真实验,验证了该算法的有效性。     

免疫遗传算法的现状和展望

介绍了基本遗传算法和免疫遗传算法,重点分析了免疫系统对遗传算法的改进。结合混沌搜索的思想提高了算法运算的效率,并对免疫遗传算法的研究方向做出展望。     

小波包特征免疫检测器在设备异常状态检测中的应用

旋转机械设备工作机理复杂,故障样本缺乏,难以应用传统的方法对其进行有效的异常状态检测.结合小波包分析技术及人工免疫系统理论,构造了小波包特征免疫检测器,给出了小波包特征免疫检测器的产生算法、异常状态检测方法.小波包特征免疫检测器是在对正常样本学习的基础上产生的,不需要设备运行的故障数据,适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常状态检测.活塞压缩机气阀的异常状态检测结果表明,小波包特征免疫检测器检测效果良好、准确率高.     

可拓免疫算法在汽轮机故障诊断中的应用

为了解决汽轮机的各种故障问题,一种新的可拓免疫算法被提出来对汽轮机各种故障进行诊断.该方法利用可拓学能同时定量和定性描述系统行为的特点,结合免疫系统的学习机制和否定选择机理,将故障的特征利用可拓学的物元进行描述,建立B细胞探测器物元和抗原物元.根据故障样本数据,利用免疫系统自己-非己识别机理训练产生B细胞探测器,其B细胞探测器与抗原物元的亲和度,采用可拓学中的关联函数作为度量函数.对产生的探测器利用样本数据进行检测.该方法在对汽轮发电机组进行故障诊断时,正确地识别出了故障成份,证明是有效的.并给出了进一步研究的方向.     

基于二维混沌映射的数字图像加密算法

在一维基础上，定义具有一次耦合项的二维Logistic映射系统，讨论系统出现混沌的条件和特点。运用数字图像加密原理，提出并实现了基于二维Logistic混沌映射的象素灰度值加密算法。经过编程实现和实验验证，使用的算法达到了数字图像加密的要求。     

免疫遗传算法及其在电力系统EELD中的应用

电力系统EELD问题是一个满足一定约束条件的多目标优化问题,利用基于进化策略的免疫遗传算法对这一问题求解.将发电燃料成本和污染控制成本视为抗原,各电力生产单元发电量的最优解视为抗体,以一个含有5个电力生产单元的燃煤电力系统模型为对象,给出利用免疫遗传算法解决这一问题的主要方法和步骤.并与基于遗传算法和Hopfield神经网络方法进行比较分析.结果证明此算法可以优化分配电力系统中各电力单元发电量,达到环境经济合理配置.     

基于一维混沌映射的文件加密算法设计与实现

利用混沌影射的方法设计了一种多随机性的文件加密算法.分析了数据加密和Logistic混沌映射的原理,提出了基于混沌方法的多随机性文件加密算法,采用VB完成了文件加密软件的设计.软件测试表明:该加密算法的混沌特性和多随机特性增加了解密的难度,提高了加密数据的安全性,实现了密钥的随机生成和加密算法的随机调用,使得加密后的文件更加安全.     

基于一维混沌映射的文件加密算法设计与实现

利用混沌影射的方法设计了一种多随机性的文件加密算法．分析了数据加密和Logistic混沌映射的原理，提出了基于混沌方法的多随机性文件加密算法，采用VB完成了文件加密软件的设计．软件测试表明：该加密算法的混沌特性和多随机特性增加了解密的难度，提高了加密数据的安全性，实现了密钥的随机生成和加密算法的随机调用，使得加密后的文件更加安全．     

应用改进的V-detector算法检测蠕虫

通过分析主机感染蠕虫后网络流量特性的变化，基于免疫系统的阴性选择机制，提出了一种蠕虫检测方法。首先改进了可变半径实值阴性选择算法V-detector，改进策略是在检测器生成过程中根据非自体空间的分布产生具有尽可能大覆盖范围的检测器。改进算法与原算法相比，所生成的检测器集合中检测器的数量大幅度下降，检测效率提高。应用改进的V-detector算法生成检测器集合监控主机的网络流量特性，以检测蠕虫攻击。实验结果表明，该方法能有效检测传统蠕虫及多维传播的多态蠕虫。