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自适应变异麻雀搜索优化算法
被引量：
28
1
作者
唐延强
李成海
+2 位作者
宋亚飞
陈晨
曹波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期681-692,共12页
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展...
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展局部搜索能力,使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索;最后,提出探索者-跟随者数量自适应调整策略,利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力,提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证,实验结果表明:所提算法与其他算法相比,寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。
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关键词
麻雀搜索算法
猫映射混沌
柯西变异
Tent混沌
自适应调整策略
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职称材料
IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型
被引量：
7
2
作者
唐延强
李成海
+2 位作者
王坚
王亚男
曹波
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022年第2期30-35,共6页
针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数...
针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。
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关键词
网络安全态势预测
遗传粒子群算法
极限学习机
自适应调整
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职称材料
题名
自适应变异麻雀搜索优化算法
被引量：
28
1
作者
唐延强
李成海
宋亚飞
陈晨
曹波
机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学防空反导学院
西安卫星测控中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期681-692,共12页
基金
国家自然科学基金(61703426)
中国博士后科学基金(2018M633680)
陕西省高校科协青年人才托举计划(20190108)。
文摘
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展局部搜索能力,使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索;最后,提出探索者-跟随者数量自适应调整策略,利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力,提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证,实验结果表明:所提算法与其他算法相比,寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。
关键词
麻雀搜索算法
猫映射混沌
柯西变异
Tent混沌
自适应调整策略
Keywords
sparrow search algorithm
cat map chaos
Cauchy mutation
Tent chaos
adaptive adjustment strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型
被引量：
7
2
作者
唐延强
李成海
王坚
王亚男
曹波
机构
空军工程大学研究生院
空军工程大学防空反导学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022年第2期30-35,共6页
基金
国家自然科学基金(61703426)
中国博士后科学基金(2018 M633680)
陕西省高校科协青年人才托举计划(20190108)。
文摘
针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。
关键词
网络安全态势预测
遗传粒子群算法
极限学习机
自适应调整
Keywords
network security situation prediction
Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization(GAPSO)
Extreme Learning Machine(ELM)
adaptive adjustment
分类号
TP393.8 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应变异麻雀搜索优化算法
唐延强
李成海
宋亚飞
陈晨
曹波
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
28
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职称材料
2
IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型
唐延强
李成海
王坚
王亚男
曹波
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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