基于差分进化入侵杂草算法的含分布式电源配电网重构 被引量：12

1

作者 范宏 刘自超 郭翔 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第4期545-551,共7页

文章提出了差分进化入侵杂草算法(DEIWO),对含分布式电源配电网重构模型及分布式电源(DG)接入位置和容量进行综合优化。利用柯西分布对入侵杂草算法进行空间扩散,在计算初始可以产生更多的可行解;引入差分进化策略,优化竞争生存操作过程... 文章提出了差分进化入侵杂草算法(DEIWO),对含分布式电源配电网重构模型及分布式电源(DG)接入位置和容量进行综合优化。利用柯西分布对入侵杂草算法进行空间扩散,在计算初始可以产生更多的可行解;引入差分进化策略,优化竞争生存操作过程,解决了入侵杂草算法收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题。IEEE 33节点算例结果表明,优化配置的配电网重构可以有效降低网络损耗和减小节点电压偏差,实现分布式能源的高效消纳,算例结果验证了算法的可行性。 展开更多

关键词 配电网 网络重构 分布式电源 差分进化入侵杂草算法 柯西分布

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采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用 被引量：3

2

作者 李森 任晓娜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期285-288,共4页

针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法。利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出... 针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法。利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法。对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力。 展开更多

关键词 入侵杂草优化 混沌 反向学习 差分进化策略 函数优化

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改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测 被引量：10

3

作者 陈超 曹晓梅 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第4期310-316,324,共8页

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进... 为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。 展开更多

关键词 BP神经网络 差分进化算法 模拟退火算法 全局寻优 入侵检测

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基于差分进化杂草算法的容差模拟电路故障诊断 被引量：2

4

作者 王玲 周东方 白荣光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2621-2623,共3页

为提高容差模拟电路参变故障的诊断率,提出了一种新颖的差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数的故障诊断方法。通过小波包变换提取被测电路时域响应信号的特征参量,并生成样本数据,经差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数... 为提高容差模拟电路参变故障的诊断率,提出了一种新颖的差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数的故障诊断方法。通过小波包变换提取被测电路时域响应信号的特征参量,并生成样本数据,经差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数,建立故障诊断模型。故障诊断结果表明,所提出的方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与现有方法相比,此方法所建立的SVM模型表现出了更好的性能,获得了更高的故障诊断正确率。 展开更多

关键词 入侵杂草算法 差分进化算法 小波包变换 多核支持向量机

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新型差分进化模型的多等级子群杂草优化算法 被引量：2

5

作者 李袁 高尚 +1 位作者 李肇基 王万耀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期107-114,169,共9页

针对标准杂草优化算法易出现的早熟、后期收敛速度慢、易陷于局部最优等问题,提出基于新型差分进化模型的多等级子群杂草优化算法(DEMIWO)。首先,引入一种改进型的混合混沌系统对种群进行初始化,提高初始种群的多样性;其次,提出一种按... 针对标准杂草优化算法易出现的早熟、后期收敛速度慢、易陷于局部最优等问题,提出基于新型差分进化模型的多等级子群杂草优化算法(DEMIWO)。首先,引入一种改进型的混合混沌系统对种群进行初始化,提高初始种群的多样性;其次,提出一种按等级分类的组群策略,将种群按适应度分为优、良、中、差四个等级;最后,在繁殖进化阶段,提出新型差分进化模型,对模型中的交叉变异概率进行指数式的非线性动态调整,提高算法的全局寻优能力以及收敛精度。在8个标准测试函数上进行的仿真实验表明,与标准IWO算法及其他常用算法相比,所提算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,同时能有效避免陷入局部最优。 展开更多

关键词 杂草优化算法 混合混沌系统 多等级子群 差分进化模型

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混合光无线传感网络入侵节点智能定位方法

6

作者 张云龙 张新朝 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期165-169,共5页

混合光无线传感网络作为新兴技术,在诸多领域展现出了广阔的应用前景。然而,也随之带来网络的安全性问题,特别是入侵节点的存在对网络的稳定运行构成了严重威胁,为此本研究提出了混合光无线传感网络入侵节点智能定位方法。实施混合光无... 混合光无线传感网络作为新兴技术,在诸多领域展现出了广阔的应用前景。然而,也随之带来网络的安全性问题,特别是入侵节点的存在对网络的稳定运行构成了严重威胁,为此本研究提出了混合光无线传感网络入侵节点智能定位方法。实施混合光无线传感网络的数据降维处理,设计基于堆叠集成学习的综合入侵检测模型,使用降维后的训练数据集实施多个一级基础模型的训练,采用逻辑回归模型作为第二层元学习器,将第一层基础模型的输出结果作为第二层的输入数据,实现混合光无线传感网络的入侵检测。将检测到的入侵节点作为目标结构,构建TOA定位的目标函数,利用具有自适应重定向与反向学习的差分进化算法对目标节点坐标求解。测试结果表明,设计方法在多种场景下均能够实现较为准确地入侵节点定位,定位误差较低。 展开更多

关键词 混合光无线传感网络 入侵检测 堆叠集成学习 入侵节点定位 差分进化算法

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DE-SVM融合算法在入侵检测中的应用

7

作者 黎银环 钟艳花 袁长清 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第12期70-73,共4页

为提高网络数据的检测效率,将差分进化算法与支持向量机算法融合(DE-SVM)应用到网络入侵检测中。引入自适应算子优化差分进化算法中的交叉概率CR和摄动比例因子F,采用优化的DE算法对支持向量机的参数进行选择,构建DE-SVM入侵检测算法。K... 为提高网络数据的检测效率,将差分进化算法与支持向量机算法融合(DE-SVM)应用到网络入侵检测中。引入自适应算子优化差分进化算法中的交叉概率CR和摄动比例因子F,采用优化的DE算法对支持向量机的参数进行选择,构建DE-SVM入侵检测算法。KDDCUP 99数据集的测试结果表明,融合算法提高了网络入侵检测的性能,缩短了训练时间。 展开更多

关键词 入侵检测 特征选择 支持向量机 差分进化算法

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基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测 被引量：3

8

作者 李金乐 王华忠 陈冬青 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第5期662-668,共7页

针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进:(1)在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;(2)将差分进化算法(DE)中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力... 针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进:(1)在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;(2)将差分进化算法(DE)中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性。将该算法用于工业控制系统(ICS)入侵检测中支持向量机(SVM)分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。结果表明,与DE、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有显著提升。 展开更多

关键词 改进蝙蝠算法 最优解分布 差分进化算法 支持向量机 工业控制系统 入侵检测

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面向工业计算机的网络入侵行为检测 被引量：10

9

作者 李威 姜学峰 +3 位作者 李健俊 倪雄军 刘一帆 李永震 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期178-183,共6页

工业计算机在工业控制系统(ICS)中负责控制现场设备的核心控制器,直接面临来自开放网络的攻击威胁。针对工业计算机面临的外部网络攻击威胁,提出了适用于工业计算机的网络通信行为模型及高准确率的入侵检测方法。首先,分别从训练数据和... 工业计算机在工业控制系统(ICS)中负责控制现场设备的核心控制器,直接面临来自开放网络的攻击威胁。针对工业计算机面临的外部网络攻击威胁,提出了适用于工业计算机的网络通信行为模型及高准确率的入侵检测方法。首先,分别从训练数据和训练算法两个维度优化模型;然后,针对高维流量数据导致的训练成本过高、准确率低等问题,提出了基于相关性分析的网络行为特征选择方法;最后,采用差分进化算法对支持向量机(SVM)进行参数优化。以烟草行业场景下工控设备进行实验验证,实验结果表明,优化后的模型准确率达到97%,曲线下面积(AUC)值为0.98,可有效识别网络攻击。相较于随机森林(RandomForest)、SVM、遗传算法优化的支持向量机(GASVM)等机器学习算法,所提优化方法的准确率提升了1%~7%,精确率提升了1%~4%。 展开更多

关键词 网络入侵检测 行为检测 支持向量机 差分进化算法 机器学习

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含分布式电源的DEIWO算法配电网无功优化 被引量：43

10

作者 吕忠 周强 蔡雨昌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期69-73,共5页

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,提出一种将入侵杂草算法与差分进化算法相结合的混合求解算法。该算法将一组初始可行解进行繁殖、空间扩散,当达到环境允许的最大值时,通过引入竞争机制,选取适应度较高的部分个体,再通过变异... 针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,提出一种将入侵杂草算法与差分进化算法相结合的混合求解算法。该算法将一组初始可行解进行繁殖、空间扩散,当达到环境允许的最大值时,通过引入竞争机制,选取适应度较高的部分个体,再通过变异、交叉、选择,最终保留最佳个体。该算法既利用了入侵杂草算法结构简单、参数少和鲁棒性强的优点,又通过结合差分进化算法,克服其易陷入局部最优,精度不高的缺陷。以IEEE33节点系统进行仿真分析,并与传统的入侵杂草优化算法进行比较,结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的收敛精度,能够有效地减少功率损耗。 展开更多

关键词 配电网 分布式发电 无功优化 杂草入侵优化 差分进化

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基于无人机电力巡检的椭圆稀布阵列天线优化方法研究 被引量：3

11

作者 缪钟灵 吴念 +3 位作者 姚隽雯 柯贤彬 王丛 别士光 《电测与仪表》 北大核心 2024年第7期88-93,共6页

为了提高电力巡检无人机的电磁检测性能,提出了一种基于无人机电力巡检的椭圆稀布阵列天线优化方法。阵列天线的阵列单元稀布排列,能够在保证阵列天线性能的同时,减少阵列单元的数目,从而减少馈电单元的数目。每个阵列单元等幅馈电,可... 为了提高电力巡检无人机的电磁检测性能,提出了一种基于无人机电力巡检的椭圆稀布阵列天线优化方法。阵列天线的阵列单元稀布排列,能够在保证阵列天线性能的同时,减少阵列单元的数目,从而减少馈电单元的数目。每个阵列单元等幅馈电,可以有效降低馈电网络设计的复杂程度,这些都能够在一定程度上降低阵列天线的功耗,提高无人机的巡检时间。利用改进智能优化算法,通过优化阵列单元的位置,使方向图的最高旁瓣电平(peak sidelobe level,PSLL)尽量低,因此文中设计的阵列天线具有较低的最高旁瓣电平,从而具有很好的环境抗干扰能力。仿真结果表明,在给定阵列单元数目、最小间距约束和阵列天线尺寸的情况下,提出的方法能够有效降低阵列天线方向图的最高旁瓣电平,对具有41个阵列单元的椭圆阵列天线进行优化,优化后的阵列天线方向图的最高旁瓣电平在-24dB以下。 展开更多

关键词 电力巡检无人机 阵列天线 入侵杂草算法 差分进化算法 最高旁瓣电平

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基于GSA与DE优化混合核ELM的网络异常检测模型 被引量：14

12

作者 生龙 袁丽娜 +1 位作者 武南南 姬少培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期146-153,共8页

为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函... 为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函数和径向基函数的优点,构建混合核ELM模型(HKELM),将GSA和DE相结合优化HKELM模型参数,从而提高其在异常检测过程中的全局和局部优化能力,在此基础上利用核主成分分析算法进行入侵检测数据的数据降维和特征抽取,构建网络入侵检测模型KPCA-GSADE-HKELM。在KDD99数据集上的实验结果表明,与KDDwinner、CSVAC、CPSO-SVM、Dendron等模型进行对比,KPCA-GSADE-HKELM模型具有更高的检测精度和更快的检测速度。 展开更多

关键词 网络入侵检测 异常检测 引力搜索算法 差分进化算法 混合核极限学习机 检测精度

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带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法 被引量：1

13

作者 周炳海 王科 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期158-164,共7页

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较... 为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能. 展开更多

关键词 单作业多订单调度 差分进化 入侵杂草 自适应 晶舟分配

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