免疫入侵检测多目标优化克隆选择算法研究
【出 处】:
【作 者】:
张凤斌
范学林
席亮
【摘 要】免疫入侵检测理论中克隆选择是检测器进化的关键.传统克隆选择算法通过比较样本间的亲和力累加值筛选样本,该方法具有较低的时间复杂度,但也造成了检测器的高重叠,影响迭代效率.将检测器个体的筛选与进化转化为pareto最优解的求解过程,提出了多目标优化理论的检测器克隆选择算法.实验表明,检测器基数不变的情况下,该算法明显提升了每代种群在进化过程中的检测范围,精简了记忆检测器的数量,提高了检测阶段系统的检测率.
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