改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测

为提高入侵攻击检测效果以应对多种网络攻击,提出一种改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测方法。通过对自我和非我的区分匹配,描述网络入侵攻击检测问题,凭借模糊算法规则明确免疫机制界限。将遗传算法带入否定选择法中,令任意染色体可描述为模糊规则中的部分限定,设定惩罚系数限制规则覆盖正常样本的概率,令检测器选择过程简单化。选用二进制编码和汉明距离计算抗体与抗原间亲和度,得出二者在大规模网络内的浓度,最后基于检测器数据集与网络数据对比,若匹配则存在入侵攻击,根据对比结果记录抗体并报警。实验结果表明,所提方法能够提高检测精度和效率,具有极佳的适用性和应用价值。

基于免疫算法的石家庄地区物流中心选址研究

现如今,我国物流产业体系越来越完善,物流中心的良好选址对物流企业本身、物流中心的上下游商家以及消费者均有帮助。为探究物流选址问题,以石家庄市21个区县为备选点,建立以各点距离与需求量乘积之和最小为目标函数的选址模型,从中选取三个作为物流配送中心,利用免疫算法计算得出最终结果并进行分析。

一种基于改进免疫算法的GNSS快速选星方法

针对多GNSS系统组合导航选星的实时性和可靠性需求,提出一种基于改进免疫算法的快速选星方法。该方法通过选取最优的迭代次数和初始化种群数目,可以在获取理想卫星几何结构的同时提高接收机运算效率。利用CUT0测站1 d实测数据对所提算法进行验证,结果表明,当初始化种群数目选在20附近、最大迭代次数选在120附近时,选星效果最好;在单BDS系统定位时,平均GDOP差值与遍历法的比值仅为0.57%,耗时比遍历法缩短53.27%;在GPS/BDS/Galileo/GLONASS/QZSS组合系统下,其平均GDOP与遍历法相差仅0.122,平均耗时(1.06 s)比遍历法缩短96.47%。该算法适用于多GNSS系统组合定位,具有良好的普适性。

采用免疫算法的离心压缩机叶轮 多目标优化及性能分析

为进一步探索高性能离心压缩机的优化设计方法,以某气浮轴承离心制冷压缩机叶轮为研究对象,结合多层前向神经网络,发展了基于非支配近邻免疫算法的叶轮多目标优化策略。首先,采用免疫算法优化神经网络的隐含层结构,以提升其作为代理模型的非线性逼近能力;其次,以近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率最大为优化目标,采用免疫算法进行叶轮全工况性能寻优,并通过数值仿真对优化前、后叶轮的气动性能及流动特性进行了对比分析。仿真结果表明:采用免疫算法进行优化后,叶轮在近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率分别提高了1.8%、1.9%、4%,稳定运行工况范围明显拓宽;对比流场后发现,在90%叶高处,主叶片和分流叶片载荷从前缘至尾缘均明显增加,叶片做功能力增大;分流叶片进口倾角减小使得叶片进口冲击损失降低,流道内泄漏流与主流掺混现象明显减弱,叶轮内部流动更加均匀。研究结果验证了所提多目标优化策略的有效性。

基于群体免疫算法的绿色车间调度研究

针对机器具有多转速的绿色柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化和不同转速下的总能耗最小化为优化目标,构建了多转速下的绿色柔性车间调度模型,提出了一种离散的冠状病毒群体免疫算法(discrete coronavirus herd immunity optimizer,DCHIO)进行求解。针对多转速问题解空间较为庞大的特点,引入了离散化的个体更新方式,提出了一种多尺度联合搜索的种群更新机制以快速、均匀地搜索解空间;设计了动态变异操作以增强算法的种群多样性同时实现自适应调整;通过挖掘当前调度方案的经验知识,提出了基于知识驱动的邻域搜索策略,以同时减小最大完工时间和能源消耗。实验结果表明:所提算法可以有效解决多转速绿色柔性调度问题。

免疫算法在卷烟企业EAM补货及智能物流方面的有效性研究

目的改进某卷烟厂供销商的补货方案,实现智能物流,通过综合考虑生产供给线的工艺特点和反馈的补货需求信号,提出一种基于免疫算法的距离优化模型,以提高智能化物流效率和补货效率。方法通过将客户的需求订单进行分析及排序,将存在的问题通过建模转化为旅行商问题。利用免疫算法对该问题进行求解,并利用Matlab进行仿真计算。结果得到了平均适应值和最优适应值2条曲线收敛接近的结果。同时,将订单顺序进行最优排列,提高了智能物流的效率。结论基于免疫算法的距离优化模型切实有效,可用于改进卷烟厂供销商的补货方案。同时,能够优化订单需求排序,实现智能物流。该方案对于提高供销商的运营效率、满足客户需求具有积极意义。

基于模糊免疫算法和PLC的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法

为保证永磁直驱风电系统的可靠、稳定运行,提出基于模糊免疫算法和可编程逻辑控制器(PLC)的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法。对永磁直驱风电系统运行气动特性进行了分析,确定风速对其气动特性的影响;以PLC控制器为核心,引入模糊比例-积分-微分(PID)控制算法,并在控制器中引入变增益因子形成增益控制参数;将发电机转速和功率作为该算法的输入量,实现叶尖速比和桨距角的自动调节。采用免疫算法对增益控制参数进行优化,以此提升模糊PID算法的动态性和静态性,保证了变桨增益控制效果。测试结果显示,该方法依据发电机转速和功率作为控制输入量较合理,有效控制风轮转速在1 r/min以内,功率变化范围在7.2~7.5 kW之间,风能利用能率在70%~80%之间,最大超调量为3.32%,控制效果良好。

基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法

提出对基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法的设计与验证分析,根据当前的测定控制需求及标准,先进行离心机变频调速控制指标设置,采用多阶方式,提升离心机变频调速控制效率,设计多阶自适应调速控制矩阵,以此为基础,构建人工免疫测算离心机变频调速控制模型,采用协调矢量控制实现调速控制处理。测试结果表明,对比于传统卧式螺旋离心机变频调速控制测试组、传统FMEA的上悬式离心机变频调速控制测试组,此次所设计的人工免疫算法卧式螺旋离心机变频调速控制测试组最终得出的变频调速控制误差率被较好地控制在20%以下,说明在人工免疫算法的辅助下,当前的离心机变频调速控制方法应用效果更佳,针对性较强,具有实际的应用价值。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现计算机网络安全风险的精确化、快速化检测,保证计算机网络运行的安全性可靠性,通过应用人工免疫算法,完成对网络安全风险检测系统设计。首先,介绍网络安全检测技术、人工免疫相关概念。其次,结合网络安全检测需求,完成对网络安全风险检测模型的设计和实现。最后,采用实验对比的方式,验证网络安全风险检测系统的性能。结果表明,本系统具有数据包检测误报率低、检测率高等特点,表现出强大的检测能力,完全符合预期设计标准和要求。希望通过本次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现对网络安全风险的精确化、高效化检测,本文运用人工免疫算法,设计一种先进、新型的网络安全风险检测系统。首先,介绍人工免疫算法、网络安全风险检测相关理论知识。其次,从系统架构设计、网络安全风险检测模型构建、人工免疫算法应用、系统功能设计四个方面入手,完成系统设计。最后,验证系统性能。结果表明:在人工免疫算法的应用背景下,本文系统所对应的检测风险值与理论值之间存在较小的容偏,能够获得较高的检出率,系统检出率高达9760%以上,有效地提高了风险检测效率和效果。

基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法

为了实现对天然气泄漏的全面、快速检测,提出基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法。设计天然气泄漏空间关联监测网络,利用各传感器节点采集天然气管道上下游压力、流量、声波等数据。为不同位置传感网络节点分配不同强度等级,以高级网络节点为标准节点,结合各节点位置权值判定相邻节点。各相邻节点间,基于空间相关性,通过滑动窗口的相似度感知异常天然气数据,并通过改进人工免疫算法聚类分析天然气数据空间感知结果,实现天然气泄漏空间关联监测。实验结果说明,所提方法可以有效监测出天然气管道泄漏情况,并即刻断定泄漏地点,监测相对偏差平均值仅为0.12,应用所提方法可提升天然气管道的安全指数,降低管道被损毁程度。

基于免疫算法的电力通信网线路布设方法研究

电力通信网线路布设方法直接对电力通信网线路规划模型进行构建,未对电力通信承载网需求进行分析,造成布设效果差等缺陷。本文提出了一种基于免疫算法的电力通信网线路布设方法,深入探讨电力通信承载网的需求,并基于免疫算法构建电力通信网线路规划模型,确保电力通信网的性能达到预期的要求,设计电力通信网线路规划流程,实现电力通信网线路布设,实验结果表明该研究方法具有较高的应用优势。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

针对现有风险检测系统中存在的误警率高、漏警率高、性能低下及实时性与准确性较差等问题,基于人工免疫算法,研究并设计了一种更高效、准确的网络安全风险检测系统,对风险检测系统总体框架进行搭建,再设计并实现了风险检测系统,经系统测试,该风险检测系统误警率与漏警率均低于1%,具有良好的风险检测性能,显著提高了网络安全防护的准确性,能够有效预防和应对网络中的攻击行为。

基于自适应免疫算法的有源配电网故障定位

为应对大规模分布式电源(distributed generation, DG)并网给配电网故障定位带来的新挑战,提出了基于自适应免疫算法的有源配电网故障区段定位方法。基于自适应免疫算法进行故障区段定位,有效降低了在故障信息失真情况下传统免疫算法易陷入局部最优解的概率。首先,引入一种非线性自适应交叉变异算子改进策略,建立适用于分布式电源接入的自适应免疫算法函数计算模型,然后基于该算法对各节点馈线终端装置(feeder terminal unit, FTU)遥信信息进行处理,以快速准确地定位故障区段。基于MATLAB对含DG的IEEE 33节点配电网进行仿真验证,结果显示该方法显著提高了故障定位的速度和精度。

四种改进免疫算法及其比较

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,具有解决复杂工程问题的潜力。然而,免疫算法存在两个严重的缺陷:容易陷入局部最优平衡态,进化后期搜索停滞不前。通过在免疫机理、优化机制、结构和行为等方面进行深入分析和巧妙改进,提出了多种群免疫算法、双倍体免疫算法、自适应免疫算法和多种群双倍体自适应免疫算法四种新的免疫算法。对20个典型组合优化Job-Shop B enchm ark问题进行了仿真试验,仿真结果表明提出的四种新免疫算法均优于一般免疫算法,不仅有很好的全局收敛性,而且稳定高效。

基于Matlab免疫算法的畜禽屠宰中心选址方法研究

为了加快畜牧业产业化经营的进程,规范畜禽交易行为,合理布局建设畜禽屠宰中心,本研究基于免疫优化算法求解目标函数的方法,模拟了31个养殖区坐标,获取每个养殖区的需求度,使用Matlab软件工具箱来建模、求解,在31个养殖区中选取6个最优中心点为畜禽屠宰中心建设点。结果表明:采用免疫算法求解中心选址问题具有较好的收敛性,选址结果为(18,25,5,27,9,14),各养殖区需求量权重距离和为5.68×10^(5)。说明Matlab免疫算法适用于大量数据集的求解,模型及算法可行、有效。

基于新冠病毒群体免疫算法的有源配电网优化调度

分布式新能源大规模入网的背景下,配电网不确定性因素显著增加,对其进行无功优化调度难度也相应增大,传统的优化方案存在较多限制与不足。提出一种基于多场景法的有源配电网动态无功优化方案。针对新能源和负荷的不确定性分别进行数学建模,并采用多场景方法将不确定性问题转化为确定性问题求解;于配网侧构建了追求网损与无功补偿设备调节代价费用期望值达到综合最优的数学模型,并采用新冠病毒群体免疫算法求解。结果表明:该算法取得的优化方案可有效节约配网运行成本、降低网损。

约束条件下基于改进免疫算法的项目工期进度优化

为了提高约束条件下项目工期进度优化水平,采用免疫算法(Immunity algorithms,IA)对工期进度目标函数进行优化求解,并采用鲸群算法(Whale swarm algorithm,WSA)对免疫算法进行改进,以进一步提高IA队项目工期进度的优化精度。首先,对项目工期样本特征进行编码和向量化,确定约束条件和工期进度目标函数,然后以目标函数为抗原,建立IA工期进度优化模型。接着,采用WSA算法搜寻与抗原亲和度最高的抗体,通过WSA算法的猎物搜索、螺旋运动和包围运动等获得亲和度最高个体即为本次最优解。最后,IA根据抗体浓度可重新生成抗体,形成新的种群进行下次迭代求解最优适应度的抗体,获得的最优抗体即为工期进度调度结果。试验结果表明,在相同约束条件下,通过合理设置WSA参数和IA的浓度阈值,相比于其他工期进度优化算法,WSA-IA算法能够获得更优的工期和成本。

基于免疫算法的电网拓扑结构识别

基于大电网运动轨迹识别电网拓扑结构,对实现信息驱动的大电网运行态势感知与智能控制具有重要意义。首先,基于电网功率平衡原理和潮流约束,将电网拓扑结构识别归结为寻求盒子与小球全局最优组合问题,从全新角度给出电网拓扑识别思路,简化了传统电网拓扑识别的复杂流程。其次,根据母线节点功率流通平衡特性,建立了电网拓扑结构识别数学模型,从全局寻优角度提高了电网拓扑识别效率,同时引入电压损耗以克服电网拓扑识别不唯一问题。再次,采用免疫智能算法对该模型进行求解,该算法有效保持了抗体多样性,避免了早熟收敛问题。最后,在IEEE 39、IEEE 118节点系统上进行了测试,验证了方法的有效性。

基于改进免疫算法的备用电容器自动优化配置方法

在备用电容器优化配置中,存在比较严重的谐振现象问题。设计一种基于改进免疫算法的备用电容器自动优化配置方法。首先,以备用电容器费用最小和与最小电网有功损耗为目标,通过设定潮流、备用电容器容量、节点电压、移除备用电容器容量、备用电容器新增安装节点约束条件,以及总容量约束条件,构建备用电容器自动优化配置的目标函数;其次,为提升免疫算法性能,设计人工免疫算法,实施目标函数模型的求解,完成备用电容器自动优化配置;最后,在算法改进中以保持混沌免疫算法群体多样性为前提,通过敏感度思想对抗体进化更新实施指导,通过实际算例测试设计方法的优化配置性能。测试结果表明:该方法使各节点的总谐波失真均有一定降低,使实验算例系统在各次谐波中的共振系数均较低,处于安全范围内,实现了设计目标。