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题名基于均匀免疫优化算法的最大团问题求解
被引量：1
- 1
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作者
汪宏海
张正球
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机构
西安电子科技大学计算机学院
赣州师范高等专科学校计算机系
福建师范大学软件学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第3期534-538,共5页
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基金
福建省教育厅JK类科技资助项目(JK2010010)
福建省自然科学基金资助项目(2011J01339)
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文摘
最大团问题是一种典型的组合优化问题,具有广泛的应用背景。针对最大团问题的NP特性,提出了一种基于免疫克隆优化的智能求解算法。描述了最大团问题的数学模型,设计了求解最大团问题的抗体编码、亲和度函数、变异算子及抗体修正方法。在免疫克隆参数设置时,将其描述为多因素多水平的均匀设计,减少了设置参数的实验次数。通过最大团问题的基准算例进行了实验。结果表明,本算法求解效果较好,并且求解速度较快。
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关键词
免疫优化
最大团问题
抗体编码
均匀设计
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Keywords
immune optimization
maximum clique problem
antibody encoding
uniform design
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于进化拉马克算法的复杂网络社区检测
- 2
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作者
汪宏海
柴争义
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机构
浙江旅游职业学院
天津工业大学计算机科学与软件学院
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出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第3期412-417,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1504613)
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文摘
将复杂网络社区检测转换为优化问题,并将拓展模块度密度作为目标函数,可从多种分辨率分析网络。基于社区检测的NP(non-deterministic polynomial)特点,提出了一种结合拉马克学习机制的进化算法,该算法有效利用了进化算法全局优化和拉马克学习局部搜索的优势。设计了适合问题求解的各种进化算子,比如采用直接编码方式,种群初始化中加入启发式信息、双向交叉、单点变异、拉马克学习等。结果表明,本算法可有效解决复杂网络社区检测问题,且结果更加准确。
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关键词
复杂网络
社区检测
拉马克学习
进化算法
局部搜索
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Keywords
complex network
community detection
Lamarck learning
evolutionary algorithm
local search
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于免疫记忆克隆的关联规则挖掘
- 3
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作者
汪宏海
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机构
赣南教育学院计算机系
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第35期9537-9539,9551,共4页
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文摘
针对数据关联规则挖掘的不足,提出了一种基于免疫记忆克隆算法的关联规则挖掘方法。算法利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了挖掘速度。在克隆扩增过程中,设计了一种基于矢量距的抗体浓度计算方法,保证克隆扩增过程中解的多样性。仿真实验结果表明,现算法具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确性。
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关键词
免疫记忆克隆
关联规则
数据挖掘
抗体浓度
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Keywords
immune memory clonal association rule data mining antibody concentration
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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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题名异常入侵检测系统虚警率问题研究
被引量：4
- 4
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作者
柴争义
汪宏海
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机构
河南工业大学信息科学与工程学院
西安电子科技大学计算机学院
赣南教育学院计算机系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第11期68-70,共3页
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基金
国家自然科学基金(60473021)
河南省自然科学基金项目(082400440260
2008A180041)资助
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文摘
入侵检测系统的虚警率影响检测结果的可信性。通过分析入侵检测系统的可信问题及异常入侵检测系统的虚警率问题,提出了降低虚警率的方法:基于进程检测行为的入侵检测方法、多检测系统协作工作模式。重点描述了基于人工免疫思想,动态构建正常系统轮廓,抑制虚警率的方法,并对其进行了仿真实验。实验表明,本方法可以提高检测效率,有效降低系统虚警率。
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关键词
异常入侵检测
虚警率
人工免疫
进程行为
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Keywords
Anomaly intrusion detection, False positive rate, Artificial immunity, Process behaviors
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于人工物理优化的认知子载波资源分配
- 5
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作者
张正球
汪宏海
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机构
福建师范大学软件学院
浙江旅游职业学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期204-207,共4页
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基金
福建省教育厅JK类科技基金资助项目(JK2010010)
福建省自然科学基金资助项目(2011J01339)
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文摘
针对基于正交频分复用的认知无线电网络子载波资源分配存在收敛较慢的问题,基于该问题的NP特性,提出一种基于人工物理优化的求解算法。给出资源分配问题的模型和求解步骤,并根据问题特点,设计多元离散编码方式、种群初始化方法、微粒作用力方程和约束处理方式。实验结果表明,该算法可减少系统所需的总发射功率,提高子载波分配的效果。
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关键词
人工物理优化
认知无线电网络
子载波分配
正交频分复用
NP-HARD问题
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Keywords
Artificial Physics Optimization（APO）
cognitive radio network
subcarrier allocation
Orthogonal Frequency Division Multiplexing（OFDM）
NP-hard problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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