关于一种免疫遗传算法的性能分析

对一种免疫遗传算法的求解性能进行理论分析。首先分析了算法的良好收敛性能;然后,进一步提出了临界浓度的概念,说明该算法与遗传算法的本质不同在与只有低于临界浓度的较优模式才能达到指数级增长,并在此基础上对算法的个体多样性维持能力进行了分析说明。本工作有利于从理论上进一步揭示这类改进遗传算法求解性能得以提高的根本原因。     

n×n阵列胚胎电子系统应用中的优化设计问题分析

通过实例分析,指出对于同一胚胎电子系统,当活动节点的数量一定时,活动节点阵列的行列结构不同会带来不同的可靠性;然后针对具有n×n阵列的胚胎电子系统,采用k-out-of-m可靠性模型,分别在行取消和细胞取消两种错误恢复策略下,从理论和实验上分析了不同行列结构对活动节点阵列可靠性的影响,并给出优化的活动节点阵列设计准则.     

硬件免疫系统中避免自身免疫的算法研究

硬件免疫系统的研究尚处在起步阶段，有大量的问题需要解决，包括如何避免自身免疫问题等。针对硬件免疫系统设计中无法避免的自身免疫问题提出的一种新算法能够借助协同刺激信号自动删除与自身匹配的检测器，使硬件免疫系统具有自身耐受能力，提高了检测正确率并降低了误报率。模拟实验结果证明了算法的有效性。     

高维多目标进化算法中的密度评估策略研究

多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标进化算法SPEA2中.在4～9个目标的多目标背包问题上的实验结果表明,采用新的密度评估策略的SPEA...     

免疫网络调节算法及其在固定频率分配问题中的应用

提出了一种免疫网络调节算法(INRA).该算法以Jerne的独特型网络调节理论为基础,将选择、变异等遗传操作算子整合到算法惟一的免疫调节算子中,并用Segel的形态空间计算模型定量指导免疫调节算子的行为.为了证明该算法有效,还针对固定频率分配问题进行了相关实验,结果表明该算法的多样性保持能力和收敛性都相当理想.     

基于SVO逻辑的公钥协议进化生成

提出了一种公钥密码体制安全协议的生成方法,用进化策略来生成公钥协议,并采用SVO逻辑来描述和验证公钥协议。所提方法具有较高的扩展性,对于不同的需求,可以生成不同的安全协议。实验表明,所提出的方法能够高效地生成公钥协议,保证所生成公钥协议的安全性,并有效地提高协议效率和降低协议中消息的冗余度。     

硬件电路的选择性进化冗余

提出了一种新的冗余容错电路设计方法.首先利用遗传算法生成多个功能相同但结构不同的电路,这些电路在相同的出错条件下同时出错的概率较小;然后对生成的多个电路进行选择性集成,使集成后电路尽可能有利于投票表决,从而提高容错性能.对传统的同构冗余电路与异构冗余电路的容错能力进行了理论分析和对比,并给出了冗余电路的选择策略.实验结果表明,异构冗余电路比同构冗余电路具有更好的容错特性,且选择性冗余比随机冗余更优.     

用归纳学习引导进化

遗传算法需要在选择操作的正向作用和交叉／变异的破坏性影响之间取得平衡，否则往往会出现收敛速度慢或未成熟收敛，不同于现有的其它改进，论文采用归纳学习的方法来引进化过程趋于这一平衡，文中采用归纳学习的方法，从进化历史进程中抽取出能反映过去进化的错误和成功的规则，进而用它们来引导后读的进化过程，保证在避免重复错误的同时加速进化，基于函数优化和布局求解的实验验证了该方法的有效性。     

基于生态捕食模型的多目标优化问题求解算法

根据种群生态学中的捕食模型，将多个目标的权值对应到生态系统的种群规模，利用生态捕食模型的动态周期性变化特性，提出了一种新的进化多目标优化算法．该算法通过生态捕食模型来动态调整各个目标的权值，无需人为指定，从而减少了对问题知识的依赖，快速找到非劣解集．文中给出了权值调整策略的参数选择标准，并选择几个比较困难的多目标函数优化问题做了实验．实验结果表明了新方法的有效性．     

基于人工免疫的NIDS研究进展

现有网络入侵检测系统的关键不足在于不能识别未知模式的入侵，智能水平低。生物免疫系统的自我保护机制对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义。论文通过抽取生物免疫系统中所蕴涵的各种信息处理机制，将网络数据传输行为分为正常和异常行为，分别对应为网络的自我与非我，建立了一个基于人工免疫的网络入侵检测系统原型。系统中蕴涵的生物免疫机制主要有非我识别机制、免疫进化机制等。本文着重介绍此原型系统的结构和特征、免疫识别算法，并进行了实际检测实验。实验结果表明生物免疫的自我保护机制在网络入侵检测系统方面具有很强的应用前景。