网联环境中基于免疫思想的公交通行策略

在V2X网联环境中,公交系统能够获取全局的动态信息,以相邻公交车站之间的道路为场景开展网联公交的通行策略研究。以绿信比之差为主要参数,构建公交快速通行的数学模型;遗传算法与免疫思想相结合,设计亲和度,选取优秀抗体,提出一种混合遗传算子;改进自适应交叉、变异概率,提出一种基于免疫思想的公交通行策略。仿真结果表明:对比固定相位时长,采用遗传算法和基于免疫思想的通行策略均可较大程度地减少公交车的运行时间、等待时间和停车次数等重要指标;对比遗传算法的通行策略,基于免疫思想的通行策略绿信比变化降低了约8.8%,收敛速度提升了约26.8%,改进的策略减少了陷入局部最优的风险,能实现网联公交的快速通行,提升公交系统的运行效率。

基于人工免疫思想的蚁群算法(AIACS)在配电网重构中的应用

针对多目标非线性整数规划的配电网重构问题,提出基于人工免疫思想的蚁群算法求解配电网重构问题。算法通过在原有蚁群模型上增加一个免疫记忆库,解对应于抗体,问题对应于抗原,并借鉴克隆选择和免疫记忆的思想进行解的构造和信息素更新。配电网编码采用基于环路的编码方式,算例结果表明,所提出算法在可以接受的计算迭代范围内可显著提高标准蚁群算法的性能。

免疫思想在计算机安全系统中的应用

1.引言计算机安全问题在Internet时代变得空前重要起来.而将人类自然免疫系统的发现和研究成果应用到计算机安全系统是很自然的想法.人类的自然免疫系统的作用是保护人类免受病菌的侵害,而计算机安全系统所扮演的角色是防止计算机网络遭到病毒、蠕虫和入侵者的攻击,因此两个系统之间的类似之处是非常明显的.

中国古代的免疫思想与人痘接种术

天花是一种烈性传染病,它的最早存在痕迹可以追溯到保存至今已三千余年的埃及木乃伊身上。不少木乃伊皮肤上遗有天花麻点,其中法老拉美西斯五世(Ramses V,公元前1160年)木乃伊面部痘痕早已世所瞩目。古印度据记载也很早就有天花流行。6世纪时非洲曾爆发天花。

一种基于免疫思想的混合式遗传算法

基于生命科学中的免疫思想 ,在解决遗传算法中的约束问题时 ,将处理约束问题的两个关键方法 (惩罚函数法和修补算法 )有机的结合起来 ,并用于解决一类典型的约束问题———背包问题 .其仿真结果表明 ,对于约束问题的求解 ,该混合式遗传算法和标准遗传算法相比在搜索全局最优解的收敛速度和精度方面都有明显的提高 .

试论基于免疫思想终端安全系统的设计思路

计算机技术突飞猛进使得计算机主机的拥有量呈级数级上升,并已应用到各行各业,甚至家庭。但是,由于操作系统等核心技术还依赖国外技术,因此我国的计算机和网络安全只能做到附加的安全。在此情况下,终端的安全就尤为重要,是信息安全的最后防线。本文提出了一种基于免疫思想的终端安全思路,试图从内涵上解决网络的安全问题,改变以往用杀毒软件和木马清除工具的那种不断扩大的外延方式,有望在附加安全的体制下,更加有效地解决信息安全问题。本文提出的设计理念和设计模型已经在实践中得到证实,并正在产品化过程中。

免疫思想在计算机入侵检测系统中的应用研究

本文先介绍了一般入侵检测系统的不足,针对此不足从而提出把人工免疫思想引入计算机入侵检测系统的方案,先是说明了此方法的关键原理阴性选择算法,并给出了模型部分框图,在此基础上详细介绍了融合免疫思想的计算机入侵检测系统的方案模型及各部分结构。最后对此方案在计算机安全应用中作出展望。

基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法

针对传统粒子群算法收敛速度慢、无法描述离散问题以及后期容易陷入局部最优解的缺陷等问题,提出一种基于汉明距离与免疫思想的改进粒子群算法(IHPSO)。首先,引入汉明距离表示位置与速度更新,使传统粒子群算法能够求解离散问题;然后,融入免疫接种、免疫选择等免疫思想,定义新的种群更新方式,解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端;最后,通过TSP问题的模拟实验证明了改进的粒子群算法在求解速度与精度等方面均有明显提高。

基于免疫思想的网络安全研究

由于生物免疫系统所表现出来的自我保护能力,特别是它能够识别未知抗原的能力,使得基于免疫思想的网络安全新机制研究倍加引人注目。文章首先简述了生物免疫系统的信息处理机理,其次介绍了独特型免疫网络、互联耦合免疫网络、对称免疫网络、多值免疫网络模型。最后,展望了基于免疫思想的网络安全研究的发展前景。

以毒攻毒——免疫思想的由来

在我国医学历史上，很早就有“免疫”的思想，这就是“以毒攻毒”的冶病方法。我国最早的医学著作《黄帝内经》曾提到，治病要用“毒药”，药没有“毒”性就治不了病。然而，有趣的是，最早把这种免疫思想付诸于实践，并最早从事免疫学研究的先驱，竟是醉心于炼丹的道教徒葛洪。

免疫思想和线性估计在WSN数据融合中的应用

以WSN网络为基础,在网络能耗和数据融合准确性方面提出了两种改进策略,把免疫学思想引入到融合的过程中,降低了整体能耗,应用线性估计测量修正法和关系矩阵对节点的融合策略进行改进,提升了融合的实时性和准确性。最后通过实验验证了两种策略可提高数据融合的可靠性和准确性,降低了能量的消耗和数据延迟,提升了整个网络的性能。

免疫思想在计算机安全系统中的应用探讨

随着科技技术的发展,电脑已经在人们的生活中非常常见了,因此,计算机的安全问题就成了现在人们关注的一个问题。此外,人体当中存在着一种免疫系统,这个系统可以保护人们的身体健康,而且人体的免疫系统可以防止细菌和病菌的侵害,并且杀掉病菌。因此,可以看出人体的免疫系统和计算机的安全系统非常相似。为了可以让计算机当中的安全系统像人体免疫系统一样避免细菌侵入,就可以将这两种系统结合到一起进行研究。本篇文章根据免疫思想在计算机安全系统中的应用进行研究。

葛洪与中医免疫思想由来的关系

在我国医学历史上,很早就有＂免疫＂的思想,这就是＂以毒攻毒＂的治病方法。我国最古的医学著作《黄帝内经》中提到,治病要用＂毒药＂,药没有＂毒＂性就治不了病。然而,有趣的是,最早把这种免疫思想付诸于实践,并最早从事免疫学研究的先驱,竟是醉心于炼丹的道教徒葛洪。葛洪,字稚川,别号朴子。

探究免疫思想在计算机安全系统中的应用

当前我国已经全面进入网络时代,计算机和网络的应用领域越发广泛,人们的生活已经企业的生产,都离不开计算机和互联网。计算机技术给人们带来便利性的同时,也增加了个人和企业信息的暴露风险,为了提升网络安全性,计算机安全系统应运而生,通过计算机安全系统的应用,可以消除潜在的网络风险,为了保证计算机安全系统重要作用的充分发挥,需要把免疫思想应用其中,进一步的提升计算机使用的安全性。本文对此进行分析,并且提出了几点浅见。

高校免疫式思想政治教育实践探赜

随着互联网与通信技术的不断发展,以网络为媒介的思想传播成为高校思想政治教育的重要组成部分。网络是大学生获取信息的新空间,那种企图通过单纯的政府、技术和平台来管控、围堵信息病毒的方式并不能真正阻挡信息病毒的传播。而免疫式思想政治教育通过有计划地将大学生放置在微弱的病毒环境中,以教育对象信息接受的理论水平、受教育层次和网络信息浏览数据为依据,全面了解大学生在网络中的思想动态,并在教育过程中充分借鉴医学“免疫”效应,通过适当引入灭活的信息病毒,以增进大学生对信息病毒的免疫力。免疫式思想政治教育的实施,是为了应对信息病毒对主流思想、主流价值观冲击而提升思想政治教育有效性的一种尝试。当然,“免疫式”思想政治教育毕竟是将“思想病毒”主动引入思想政治教育课程中,教育者在引入“疫苗”时需要综合多方面的因素,在实施时也需要思考和注意剂量把控、学生接受和教育者批判和引导等问题,避免免疫式思想政治教育有效性不足。

当代疫苗现状下中医免疫思想的潜在优势及研究策略与实践方案

古代中医早已认识到疾病的发生、发展与机体防御力(即免疫力)密切相关,自古中医蕴藏着丰富的免疫思想和内涵。在现代疾病类型多样、防治方法有限、疫苗研制速度以及研制种类有限的现状下,中医免疫思想发挥出了特有的优势,文章对中医免疫思想历史源流下对传染性疾病等的理论探讨,对未来中医免疫思想的潜在优势发展提供思路,以临床、药理等研究为佐证并提出:疾病先期,发挥"扶正祛邪"优势,提高机体免疫力;治疗关键,辨证论治分型,再对"证"与"症"下药;疾病早期,中西医结合,平衡和谐"机体稳态";疾病中期,纲举目张,多种干预方式"综合治疗";疾病后期,治疗注重"身心同治",最终形成的疾病全过程"动态治疗"临床实践方案。

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性。针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能。最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较。实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟。

中医原始创新与“李约瑟难题”

李约瑟博士热心中国的科学技术史,最早是从对中医的了解开始的。技术孕育于思想,既然中国古代的技术很发达,科技思想也必定是很先进的。就中医来说,免疫思想孕育的人痘技术,是人类战胜传染病的原始创新。中医的原始创新还有很多,值得我们进一步去发扬、创新。

变风量空调系统的内膜解耦控制

针对变风量(variable air volume,VAV)空调的多系统耦合影响控制稳定性与节能效果的问题,设计改进的免疫粒子群(AI-PSO)算法对其进行降阶拟合。对变风量空调系统进行数学建模,对常规PSO算法中的惯性权重进行优化,提出使其呈Sigmoid函数形式自适应下降的策略,提升其寻优效果,进一步引入多粒子学习策略和人工免疫思想,拓展其寻优过程中粒子的多样程度,避免陷入局部最优解,实现精准降阶。仿真结果表明,基于改进AI-PSO算法降阶的内模解耦控制解耦效果令人满意。