基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题。针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(I mmune Particle Swarm Optimization,Immu-nePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子。成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化。最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值。

浅述3DS MAX常用复制方法

3DS MAX软件作为目前学习和使用人数最多的三维设计软件,已成为各高校学生学习的主要软件之一。在利用3DS MAX软件进行场景建立时,经常会遇到创建很多相同物体的情况,为提高创建速度,3DS MAX软件提供了克隆、镜像、阵列和间隔等复制工具,复制工具的熟练操作可大大节省创建模型的时间,提高工作效率。

一种新型的电力系统无功优化方法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性减少易出现早熟收敛等问题。基于免疫克隆选择学说理论,提出了一种免疫克隆粒子群算法。在算法进化过程中,引入克隆复制算子、免疫基因算子、克隆选择算子。成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;免疫基因操作可以增加种群的多样性;克隆选择从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化。将该算法应用于电力系统无功优化中,以IEEE30节点的电力系统为例进行了仿真,结果表明:使用该算法优化的网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在比较小的区间。

无线传感器网络中基于模糊分簇的入侵检测算法

当无线传感器节点被应用到输电线路检测等领域时,由于其自身的计算能力有限、传输环境的开放性等因素,通常容易遭受到攻击。攻击节点通过捕获无线传感器网中的正常节点来获得节点中的有用信息(包括节点位置、密钥、节点身份)并加以复制构成一个能发起各种内部攻击的克隆节点,从而获取网络内部更为机密的信息。为了解决这类问题,我们提出了基于探测克隆节点存在的入侵检测算法(IDA)。在这种算法中,首先,我们提出基于加权变异系数的模糊均值分簇算法并对监测网络进行分簇。然后,我们选择功耗较小的节点作为监测节点(Witness node),这些监测节点在簇内全覆盖地监测数据传输节点和簇头节点是否被克隆。在监测数据传输节点时,通过分析错失探测概率和有效吞吐量来确定簇内的数据传输节点是否被克隆。在检测簇头节点时,通过设置合适的报警阈值来确定簇头节点是否被克隆。仿真结果表明所提出的入侵检测算法在选择合适的编码函数时,错误探测概率会减小50%以上,网络平均能耗降低20%。

爱立信HLR用户高额欠费无法停机问题的分析处理

克隆卡是不法分子利用网络漏洞实施的非法活动。由于中国移动网络过于庞大、设备厂商不同、软硬件版本存在差异、补丁装载升级多、局参设置情况不同等原因导致克隆卡出现较频繁。本文针对克隆卡问题进行了分析,介绍了中国移动网络维护部门如何积极配合市场部门,对克隆卡进行清除操作和业务跟踪,减少克隆卡对运营网络的影响。