针对当前网络入侵检测中的数据量较大、数据维度较高的特点,将飞蛾扑火优化(MFO)算法应用于网络入侵检测的特征选择中。鉴于MFO算法收敛过快、易陷入局部最优的问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)的二进制飞蛾扑火优化(BPMFO)算法。该算...针对当前网络入侵检测中的数据量较大、数据维度较高的特点,将飞蛾扑火优化(MFO)算法应用于网络入侵检测的特征选择中。鉴于MFO算法收敛过快、易陷入局部最优的问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)的二进制飞蛾扑火优化(BPMFO)算法。该算法引入MFO螺旋飞行公式,具有较强的局部搜索能力;结合了粒子群优化(PSO)算法的速度更新方法,让种群个体随着全局最优解和历史最优解的方向移动,增强算法的全局收敛性,从而避免易陷入局部最优。仿真实验以KDD CUP 99数据集为实验基础,分别采用支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)算法和朴素贝叶斯(NBC)3种分类器,与二进制飞蛾扑火优化(BMFO)算法、二进制粒子群优化(BPSO)算法、二进制遗传算法(BGA)、二进制灰狼优化(BGWO)算法和二进制布谷鸟搜索(BCS)算法进行了实验对比。实验结果表明,BPMFO算法应用于网络入侵检测的特征选择时,在算法精度、运行效率、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的综合性能上具有明显优势。展开更多
针对大电网低频振荡现象存在机理分析复杂、振荡模式多样、参与机组众多、传统电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)整定方法适应性较差的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法的多运行方式PSS参...针对大电网低频振荡现象存在机理分析复杂、振荡模式多样、参与机组众多、传统电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)整定方法适应性较差的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法的多运行方式PSS参数协调优化方法。该方法首先基于主导振荡模式及动态响应因子提取主要参与机组;然后考虑PSS临界增益及相频特性补偿范围约束,以PSS参数鲁棒性及系统动态稳定性为目标函数;最后采用MATLAB与PSD-BPA联合仿真方法,建立基于MFO算法的多运行方式PSS参数协调优化算法,完成大电网的全局参数寻优。华中电网仿真算例结果表明,应用文中方法优化后的PSS参数可有效提高系统动态稳定性,且对多种运行方式均有较好的适应性,同时算法本身具有较强的收敛性。展开更多
文摘针对当前网络入侵检测中的数据量较大、数据维度较高的特点,将飞蛾扑火优化(MFO)算法应用于网络入侵检测的特征选择中。鉴于MFO算法收敛过快、易陷入局部最优的问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)的二进制飞蛾扑火优化(BPMFO)算法。该算法引入MFO螺旋飞行公式,具有较强的局部搜索能力;结合了粒子群优化(PSO)算法的速度更新方法,让种群个体随着全局最优解和历史最优解的方向移动,增强算法的全局收敛性,从而避免易陷入局部最优。仿真实验以KDD CUP 99数据集为实验基础,分别采用支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)算法和朴素贝叶斯(NBC)3种分类器,与二进制飞蛾扑火优化(BMFO)算法、二进制粒子群优化(BPSO)算法、二进制遗传算法(BGA)、二进制灰狼优化(BGWO)算法和二进制布谷鸟搜索(BCS)算法进行了实验对比。实验结果表明,BPMFO算法应用于网络入侵检测的特征选择时,在算法精度、运行效率、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的综合性能上具有明显优势。
文摘针对大电网低频振荡现象存在机理分析复杂、振荡模式多样、参与机组众多、传统电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)整定方法适应性较差的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法的多运行方式PSS参数协调优化方法。该方法首先基于主导振荡模式及动态响应因子提取主要参与机组;然后考虑PSS临界增益及相频特性补偿范围约束,以PSS参数鲁棒性及系统动态稳定性为目标函数;最后采用MATLAB与PSD-BPA联合仿真方法,建立基于MFO算法的多运行方式PSS参数协调优化算法,完成大电网的全局参数寻优。华中电网仿真算例结果表明,应用文中方法优化后的PSS参数可有效提高系统动态稳定性,且对多种运行方式均有较好的适应性,同时算法本身具有较强的收敛性。
