基于SPEA-Ⅱ算法的网络多层次安全访问控制方法

当前网络技术迅猛发展,网络安全问题日益突出,尤其是访问控制安全性;为了解决目前网络系统中存在的威胁检测精度和安全访问控制问题,引入SPEA-Ⅱ算法,提出一种新的网络多层次安全访问控制方法;深入分析网络多层次访问控制机制原理,明确安全访问控制目标;结合网络边界区域、传输信道区域及移动终端设备区域,建立边界访问控制目标函数、安全威胁检测目标函数、用户身份认证目标函数,提高网络系统安全威胁检测精度;利用SPEA-Ⅱ算法对联合目标函数进行求解,获取网络多层次安全访问控制机制最佳方案;通过迭代逐渐接近近似最优解集,建立最优安全策略组合,计算攻击流量因子完成网络多层次安全访问控制;实验结果表明,所提方法的网络多层次威胁检测精度为94%,安全评估为0.96;由此证明,所提方法的网络多层次安全访问控制效果较好,具有较强的安全性和适应性,能够为中移互联网领域的网络安全策略提供技术支持。

基于NSGA-Ⅱ的滑油泵叶轮结构优化设计

滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,利用NSGA-Ⅱ算法对滑油泵叶轮几何参数进行寻优,对优化前后的滑油泵效率、扬程进行对比分析。采用CFD流体仿真及实验方法对优化结果进行对比验证。结果表明:所选优化参数对滑油泵性能有较大影响,优化后的滑油泵叶片位置附近流动更加平稳,高低压区域过渡平缓,能量损失更小,且降低了汽蚀发生的可能性;优化后的滑油泵设计点扬程提高2.6 m,效率提高2.86%。

基于NSGA-Ⅱ的复合材料防撞梁碰撞损伤多目标优化

为在设计时考虑低速碰撞损伤对碳纤维复合材料(CFRP)防撞梁力学性能的影响,发展了改进Hashin失效准则的VUSDFLD子程序来判定低速碰撞时CFRP防撞梁7个方向的损伤程度,采用壳单元模拟了复合材料的力学性能,建立了CFRP防撞梁低速碰撞有限元显式动力学模型。采用该方法对相同实验条件下的复合材料层合板低速冲击剩余强度进行了计算,并将计算结果与实验结果进行了对比,仿真结果与实验结果吻合较好。在此基础上,以复合材料防撞梁铺层厚度和铺层角度为设计变量,将复合材料防撞梁的质量和低速冲击时产生的损伤单元数作为优化目标,建立了CFRP防撞梁低速碰撞损伤动力学多目标优化模型,采用基于Pareto策略改进的NSGA-Ⅱ非支配排序遗传算法对其进行多目标优化求解。优化后,CFRP防撞梁质量由1.02 kg降为0.76 kg,减重率为25%;损伤单元数由30238个降为23206个,损伤降低率为23%。结果表明,所发展基于Hashin失效准则的VUSDFLD子程序和对CFRP防撞梁低速碰撞损伤多目标优化是行之有效的,为复合材料防撞梁结构的优化设计提供了参考。

基于多目标优化算法NSGA-Ⅱ的软件多样化组合方法

软件多样化因能有效提升系统弹性、增加恶意二进制分析的成本而被广泛应用于软件开发等场景中。而如何对现有软件多样化技术进行组合部署,以在获得更高安全增益的同时保持较低的性能开销,是当前软件多样化研究的核心问题之一。针对现有软件多样化组合方法中搜索算法效率低、搜索空间小、安全性评估指标不全面、难以综合考量软件多样化对各类攻击的影响等问题,提出了一种基于多目标优化算法的软件多样化组合方法,将软件多样化组合问题构建为综合考量TLSH相似度、gadget质量分数和CPU时钟周期数指标的多目标优化模型,并设计了包括染色体编码、自适应交叉和变异算子,以及针对组合方案的有效性验证算法等在内的NSGA-Ⅱ求解算法。最后,在GNU核心工具组数据集上进行实验,结果表明,该组合方法可有效生成高安全增益、低性能开销的软件多样化组合方案。

基于代理模型和NSGA-Ⅱ的超高强钢电阻点焊工艺参数多目标优化

为寻求超高强钢电阻点焊时最佳的焊接工艺参数,开展正交试验法设计三因素五水平的平板搭接点焊试验,以焊接时间、焊接电流和电极压力为可调的工艺参数,将熔核直径、压痕深度、拉剪强度及飞溅情况作为焊接接头质量评价指标.基于高斯过程回归和BP神经网络建立起焊接工艺参数与焊接接头质量评价指标之间关系的代理模型,训练的结果显示模型精度很高.最后利用带精英策略的非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ实现多目标优化,得到各评价指标之间的最优pareto解集.经验证,各评价模型的相对误差值都很小.结果表明,该优化方法有较好的预测效果和稳定性.通过使用较少的试验数据,建立优化模型的方法对电阻点焊及其它焊接领域最佳焊接工艺参数的选取具有重要的指导价值.

基于NSGA-Ⅱ与A^(*)算法的原竹初加工生产线设施布局研究

竹材易栽培、生长快,加工后能替代木材或其他产品。然而,目前的原竹初加工生产线设施布局主要依靠人工经验,存在物料运输距离远、运输路径干涉多等问题,导致生产线的建设和运维成本较高。针对以上问题,本文以降低运输成本和减少路径干涉为目标,建立了原竹初加工生产线数学模型;提出了一种基于NSGA-Ⅱ和A^(*)算法,且能实现最优运输路径规划的生产线设施布局多目标优化方法。相较于传统算法采用的曼哈顿距离,该方法采用A^(*)算法来计算优化目标,可获得更低的物料运输成本,且具备处理运输障碍和路径干涉等问题的能力。结果表明:优化后,物料运输成本平均降低18.1%,物料运输成本最多降低10.5%,交叉干涉点最多减少97.5%,表明本文所提出的方法在原竹初加工生产线布局方面切实有效。

基于G_NSGA-Ⅱ算法的RFID网络规划

针对RFID网络中阅读器冲突问题,在NSGA-Ⅱ算法的基础上提出G_NSGA-Ⅱ算法。对RFID网络规划问题进行数学建模,引入全局存档机制存储精英解,保留性能最佳个体;采用精英保留策略的锦标赛选择方法,确保选择出的个体具有较优秀的性能;同时,引入高斯变异算子,以增加种群多样性,从而避免算法陷入局部最优解。仿真结果表明,G_NSGA-Ⅱ算法所产生的解集质量较好,相较于NSGA-Ⅱ、AW_GA和MOEA/D等3种算法,其在解集的分布性和收敛性上具备明显优势,在解决RFID问题上具备有效性和可行性。

车联网边缘计算场景下基于改进型NSGA-Ⅱ算法的边缘服务器部署决策

车联网环境下,边缘服务器的放置位置与部署数量直接影响到边缘计算的效率。由于在宏基站或基站上部署大型边缘服务器的成本较高,可以在微基站上部署一个小型边缘服务器作为补充,并通过优化大型边缘服务器的放置位置来降低成本。为了最小化边缘服务器的部署代价和服务延迟、最大化运营商的收入和服务器负载均衡度,把边缘服务器放置问题与车联网用户应用服务放置问题联合建模为一个多目标优化问题,并提出了基于改进型NSGA-Ⅱ算法的放置方案。实验结果表明,提出的边缘服务器放置方案能够降低约44%的边缘服务器部署成本,降低约14.2%的时延,提升24.2%的运营商收入,具有较好的应用价值。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究

旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。

基于NSGA-Ⅱ的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划

为实现智能化电铲实时节能的挖掘,提出了一种基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划方法。首先,通过拉格朗日方程建立智能化电铲工作装置动力学模型;然后,使用高次多项式对挖掘轨迹进行插值,将挖掘轨迹寻优问题转化为多项式系数寻优问题,最后,以挖掘时间最短及单位体积物料的挖掘能耗最小作为优化目标,以电机性能与挖掘过程中几何条件等作为约束,利用多目标优化平台PlatEMO,将NSGA-Ⅱ作为多目标优化算法,指定待优化问题的目标函数及约束函数,获取到多目标优化Pareto最优解集,基于决策偏好设置权重并根据TOPSIS法获取最优解,得到多目标最优挖掘轨迹规划结果。结果表明,优化后挖掘轨迹满足实时节能的挖掘要求。

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉口信号配时多目标优化

针对城市交叉口信号配时多目标优化的求解效率问题,设计了一种基于改进NSGA-Ⅱ的城市交叉口信号配时优化方案。该方法采纳车辆延误、停车次数、通行能力3个评价指标设计了多目标信号配时优化模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ(NSGA-Ⅱ-DE)对配时模型进行求解。NSGA-Ⅱ-DE采用DE/Rand/1的全局变异策略对NSGA-Ⅱ算法选择策略进行改进,并设计了种群动态更新算法,提高了算法的收敛速度和求解精度。结果表明改进算法获得了较好的Pareto最优解,通过典型交叉口仿真验证,相对于NSGA-Ⅱ算法,NSGA-Ⅱ-DE方法设计配时方案平均车辆延误优化提升13.42%,排队长度优化提升16.73%,平均停车次数优化提升15.50%,能够实现城市交叉口的最优化控制。

基于NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的变电站二次标签打印方法

随着变电站智能化水平的不断提高,变电站的二次元器件越来越多,二次标签的打印占用了变电站投运准备中很大一部分的工作量。本文将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于变电站二次标签打印中,建立多终端打印任务调度的优化模型,实现二次标签打印任务的成本和时间的最优化,得到Pareto最优解集。实践结果表明,与传统的标签打印方法比较,本文的打印方法不仅能提高变电站二次标签的打印效率,还减少了打印的成本,并且实现了标签的智能化打印。

基于BN与NSGA-Ⅱ的装配式建筑施工风险控制研究

为有效评估装配式建筑施工风险并采取针对性的控制措施保障施工安全,通过借助模糊贝叶斯网络的反向诊断,确定关键风险因素;构建考虑风险相关性的多目标优化模型,并采用非支配排序遗传算法求解模型。以济南市某装配式建筑项目案例验证方法的合理性,结果表明,项目决策者可以在考虑风险相关性的前提下,根据相应的优化结果给出符合要求的控制措施,为装配式建筑施工风险管理提供了参考与借鉴。

基于SPEA-Ⅱ算法的SoC测试多目标优化研究

测试功耗、测试时间是SoC测试优化中的两个测试目标,它们之间存在相互影响的关系。在多目标优化过程中,进化算法对于解决多目标优化问题拥有比较好的优化效果,因此各种进化算法被广泛地应用于SoC测试多目标优化的研究中。对SoC测试时间、测试功耗这两个测试目标建立联合优化模型,分析了NSGA-Ⅱ算法与SPEA-Ⅱ算法的特点,并对改进型强度Pareto进化算法(SPEA-Ⅱ)进行研究,进而将SPEA-Ⅱ算法用于上述所建立模型的求解。使用ITC’02标准电路中p93791电路和d695电路对上述方法进行实验验证,实验数据表明上述方法可以求得该联合优化模型的一组最优解;并且针对p93791电路,在与NSGA-Ⅱ算法的实验数据比较中,得到了更好的优化结果。证明了SPEA-Ⅱ算法对SoC测试结构优化方面具有良好的适用性和可行性。

基于SPEA-Ⅱ算法的SDN多控制器优化部署机制

提出一种基于SPEA-Ⅱ算法的SDN多控制器优化部署机制.首先,以时延为衡量指标进行控制器的初步部署;其次,以最小化交换机到控制器的时延、最小化控制器之间的时延、最小化控制路径故障率以及最大化平均交换机拥有从控制器数量为4个优化目标,采用SPEA-Ⅱ算法优化控制器部署;最后,借助熵权多目标决策法从Pareto解集中选择唯一解.仿真结果表明,相较于基准算法,所提出的机制可减少控制器之间的时延5%~20%,减少控制路径故障率23%~46%,增加平均交换机拥有从控制器数量20%~32%.

基于改进NSGA-Ⅱ的铁路项目进度计划多目标优化

以总工期最短和总费用最低为目标,针对包含线性活动、条状活动、块状活动等多种施工场景的铁路工程项目,基于RSM方法构建铁路项目多目标优化模型,并提出一种改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解.算法设计一种分层次选取种群个体的均匀进化精英选择策略,以提高种群多样性和收敛性;同时引入差分进化算法的变异、交叉算子,构造分层多策略自适应变异、交叉算子,以平衡整个种群的局部搜索能力和全局搜索能力.结果表明,增加对特殊活动和施工方向的考虑,可增强模型对铁路项目的适用性;改进后的算法收敛速度快,运行稳定,得到的结果更优,能够满足较大规模铁路项目进度计划优化.

基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化研究

为了提高云制造服务组合寻优质量,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化方法。首先改进支配强度的概念来快速确定非支配解集中个体的优劣,然后对NSGA-Ⅱ算法应用不同的局部搜索策略,在算法前期加强对优秀个体的搜索以加速收敛,算法后期对稀疏个体融合邻域搜索与模拟退火算法来增加种群的多样性。最后结合企业实际案例,验证了优选模型的有效性和算法的可行性。

基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度特征通道分组优化算法

针对轻量型卷积神经网络(LCNN)的精确度和复杂度均衡优化问题,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的自适应多尺度特征通道分组优化算法对LCNN特征通道分组结构进行优化。首先,将LCNN中的特征融合层结构的复杂度最小化和精确度最大化作为两个优化目标,进行双目标函数建模及理论分析;然后,设计基于NSGA-Ⅱ的LCNN结构优化框架,并在原始LCNN结构的深度卷积层之上增加基于NSGA-Ⅱ的自适应分组层,构建基于NSGA-Ⅱ的自适应多尺度的特征融合网络NSGA2-AMFFNetwork。在图像分类数据集上的实验结果显示,与手工设计的网络结构M_blockNet_v1相比,NSGA2-AMFFNetwork的平均精确度提升了1.2202个百分点,运行时间降低了41.07%。这表明所提优化算法能较好平衡LCNN的复杂度和精确度,同时还可为领域知识不足的普通用户提供更多性能表现均衡的网络结构选择方案。

基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法的城市快速路入口匝道控制

为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争结构的深度Q网络(dueling deep Q network, Dueling DQN)、深度循环Q网络(deep recurrent Q network, DRQN)和NSGA-Ⅱ算法,将Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ算法用于匝道控制问题.除了考虑匝道车辆汇入以提高快速路通行效率外,还考虑了环境和能源指标,将尾气排放和燃油消耗作为评价指标.除了与无控制情况及其他算法进行比较之外, Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ还与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明:与无控制情况相比,本算法能有效改善路网通行效率、缓解环境污染、减少能源损耗;相对于无控制情况,总花费时间(total time spent, TTS)减少了16.14%,总尾气排放(total emissions, TE)减少了9.56%,总燃油消耗(total fuel consumption, TF)得到了43.49%的改善.

基于NSGA-Ⅱ算法的激光熔覆单道成形工艺参数多目标优化

激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明:在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。