检索结果-内蒙古大学图书馆

云南大学学报（自然科学版） 2006年第S2期28卷 51-55页

作者：罗安坤李甦云南大学信息学院云南昆明650091

网络的发展越来越迅速,各种智能型的网络入侵检测系统也越来越受到人们的重视．本文在分析了各种入侵检测系统的基础上提出了一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统,让各个处理器能够并行地进行遗传算法的操作,重新合理地设计... 详细信息

网络的发展越来越迅速,各种智能型的网络入侵检测系统也越来越受到人们的重视．本文在分析了各种入侵检测系统的基础上提出了一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统,让各个处理器能够并行地进行遗传算法的操作,重新合理地设计了适应度函数,使遗传“基因”的取舍和利用更加合理,使算法的性能和运行速度得到了提高,充分发挥了遗传算法在网络入侵检测系统中的应用．

关键词：网络入侵检测系统并行遗传算法智能粗粒度模型适应度函数

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基于粗粒度模型的蚁群优化并行算法

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计算机工程 2005年第1期31卷 157-159页

作者：朱庆保南京师范大学计算机系南京210097

为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍... 详细信息

为了改进蚁群优化算法的收敛速度,研究了一种基于粗粒度模型的并行蚁群优化算法,该算法将搜索任务划分给q个子群,由这些子群并行地完成搜索,可使搜索速度大幅度提高。实验结果表明,用该算法求解TSP问题,收敛速度比最新的改进算法快百倍以上。

关键词：蚁群优化算法蚁群系统并行算法粗粒度模型

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基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统研究

基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统研究

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第一届中国高校通信类院系学术研讨会

作者：罗安坤李甦云南大学信息学院云南大学信息学院

本文在简单介绍了入侵检测系统和遗传算法后,提出了一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统,使各个处理器(终端点)能够并行的进行遗传算法的操作,让种群的进化在所有检测点同时进行并通过迁移相互交流,加速了优秀个体群的生成,... 详细信息

本文在简单介绍了入侵检测系统和遗传算法后,提出了一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统,使各个处理器(终端点)能够并行的进行遗传算法的操作,让种群的进化在所有检测点同时进行并通过迁移相互交流,加速了优秀个体群的生成,同时较合适的设计了适应度函数,这样遗传“基因”的取舍和利用将更加合理,使算法的性能和运行速度得到了提高,充分发挥了粗粒度模型遗传算法在网络入侵检测系统中的应用。

关键词：网络入侵检测系统遗传算法种群适应度函数粗粒度模型

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基于OpenMP的并行遗传算法求解SAT问题

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西南交通大学学报 2019年第2期54卷 428-435页

作者：吴贯锋徐扬常文静陈树伟徐鹏西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学系统可信性自动验证国家地方联合工程实验室四川成都610031 西南交通大学数学学院四川成都610031

为了提高SAT (boolean satisfiability)问题求解效率,在OpenMP (open multi-processing)编程框架下,将遗传算法与局部搜索算法结合,改进了混合遗传算法中的选择算法,将原有选择操作的时间复杂度降低到O(N)级别.算法采用OpenMP中的编译... 详细信息

为了提高SAT (boolean satisfiability)问题求解效率,在OpenMP (open multi-processing)编程框架下,将遗传算法与局部搜索算法结合,改进了混合遗传算法中的选择算法,将原有选择操作的时间复杂度降低到O(N)级别.算法采用OpenMP中的编译制导语句#pragma omp parallel粗粒度并行化驱动混合遗传算法,采用#pragma omp single语句块实现了子种群间个体的同步迁移操作.与同类算法HCGA (hybrid cloud genetic algorithm)比较分析表明:改进算法HGA (hybrid genetic algorithm)以及并行后的混合遗传算法CGPHGA(coarse-grained parallel hybrid genetic algorithm)在求解成功率和求解效率上都有显著提高,部分问题求解成功率提高达5倍.

关键词： SAT问题 OpenMP 并行混合遗传算法粗粒度模型

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基于并行基因表达式编程的网格资源分配算法

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电子学报 2009年第2期37卷 272-277页

作者：邓松王汝传张羽张建风南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

网格下的资源分配属于NP-难问题.为了更好地解决这个问题,文中首先提出了网格资源分配模型,并对资源个数与任务个数的三种不同情况进行了详细的分析,最后提出基于并行基因表达式编程的网格资源分配算法(Grid Resource Allocation Algori... 详细信息

网格下的资源分配属于NP-难问题.为了更好地解决这个问题,文中首先提出了网格资源分配模型,并对资源个数与任务个数的三种不同情况进行了详细的分析,最后提出基于并行基因表达式编程的网格资源分配算法(Grid Resource Allocation Algorithm based on Parallel GEP,GRA-PGEP).该算法采用了基于资源与任务相关的非线性的编码方式和反转操作,同时应用粗粒度模型设计了该算法.仿真实验表明,GRA-PGEP算法在优化成功率、平均收敛代数以及耗时方面都要优于传统的GEP和GA算法.

关键词：基因表达式编程网格资源分配粗粒度模型

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粗粒度并行遗传算法在水库调度问题中的应用

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水力发电学报 2012年第4期31卷 28-33页

作者：李想魏加华傅旭东清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室北京100084

巨型水库群实时优化调度涉及大规模、高维及非线性问题,庞大、动态、复杂的搜索空间,采用传统遗传算法(GA)求解该类问题几乎不可行,并行遗传算法(PGA)除具有GA的优势外,还能充分利用并行计算机的计算能力、有效地提高求解质量和求解速度... 详细信息

巨型水库群实时优化调度涉及大规模、高维及非线性问题,庞大、动态、复杂的搜索空间,采用传统遗传算法(GA)求解该类问题几乎不可行,并行遗传算法(PGA)除具有GA的优势外,还能充分利用并行计算机的计算能力、有效地提高求解质量和求解速度,在解决巨型水库群优化调度问题方面具有广阔的应用前景。本文采用PGA粗粒度模型(CGGA),引入迁移算子,以三峡-葛洲坝梯级水库为例,将基于双向环迁移拓扑的CGGA应用于水库调度模型求解。计算结果表明,CGGA能够有效地提高求解质量和求解速度,从收敛性能看,CGGA由于种群隔离保证了种群间的个性,能够在整个计算过程中不断进化,避免总群体趋于同化;从并行性能看,CGGA加速比远大于线性加速比,说明CGGA能够充分地利用各计算进程,提高并行效率,避免资源浪费。

关键词：并行遗传算法水库调度粗粒度模型三峡-葛洲坝梯级

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并行列队竞争算法及应用

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武汉理工大学学报 2010年第20期32卷 69-73页

作者：史彬张和烽鄢烈祥武汉理工大学化学工程学院武汉430070

提出了一种求解大规模复杂优化问题的并行列队竞争算法。该算法采用带虚拟主节点的粗粒度模型作为并行框架,通过动态迁移拓扑、动态繁殖子代等策略以实现局部搜索与全局搜索的对立统一。对典型测试函数的计算证实:并行列队竞争算法的求... 详细信息

提出了一种求解大规模复杂优化问题的并行列队竞争算法。该算法采用带虚拟主节点的粗粒度模型作为并行框架,通过动态迁移拓扑、动态繁殖子代等策略以实现局部搜索与全局搜索的对立统一。对典型测试函数的计算证实:并行列队竞争算法的求解性能与收敛速率明显优于普通列队竞争算法,适用于求解大规模复杂优化问题。

关键词：并行计算列队竞争算法粗粒度模型动态环形拓扑

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基于粗粒度遗传算法的网络入侵检测系统

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计算机工程 2008年第13期34卷 166-168,171页

作者：李甦罗安坤云南大学信息学院昆明650091

分析遗传算法在入侵检测系统中的可应用情况,提出一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统。通过对协议特征的分析,找出有可能被非法利用和更改的特征属性,经过组合和编码后构成系统的初始种群,在各个处理器(终端点)并行地进行遗... 详细信息

分析遗传算法在入侵检测系统中的可应用情况,提出一种基于粗粒度模型遗传算法的网络入侵检测系统。通过对协议特征的分析,找出有可能被非法利用和更改的特征属性,经过组合和编码后构成系统的初始种群,在各个处理器(终端点)并行地进行遗传算法的操作,使种群的进化在所有检测点同时进行,通过迁移相互交流,合理地设计适应度函数,使遗传"基因"的取舍和利用更加合理。实验数据表明,系统的检测率达到90%以上。

关键词：网络入侵检测系统遗传算法种群适应度函数粗粒度模型

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纳米颗粒作用于磷脂膜的分子动力学模拟

纳米颗粒作用于磷脂膜的分子动力学模拟

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作者：林绪波东南大学

学位级别：博士

纳米颗粒-生物界面相互作用研究对纳米颗粒更安全有效地生物医学应用具有重要的作用。该相互作用涉及复杂的物理、化学和生物学过程，是纳米生物学研究的前沿热点问题。生物膜在生物体内无处不在，参与调节各种生物学过程，是一种重要... 详细信息

纳米颗粒-生物界面相互作用研究对纳米颗粒更安全有效地生物医学应用具有重要的作用。该相互作用涉及复杂的物理、化学和生物学过程，是纳米生物学研究的前沿热点问题。生物膜在生物体内无处不在，参与调节各种生物学过程，是一种重要的生物界面。研究纳米颗粒-生物膜相互作用是研究纳米颗粒-生物界面相互作用的重要组成部分。尽管研究生物膜的模型系统多种多样，但基本可以归纳为两类:磷脂单分子层和磷脂双分子层。近年来，随着计算能力的不断提升以及分子模拟和实验的广泛结合，分子模拟已经成为一种研究纳米生物学强有力的工具。本文主要在课题组前期模拟研究工作的基础上，运用粗粒度分子动力学模拟的方法，研究了纳米颗粒与磷脂膜（磷脂单分子层、磷脂双分子层）的相互作用。研究内容概括如下:\n (1)不同理化性质的纳米颗粒与磷脂单分子层的相互作用。\n 呼吸治疗相对于全身给药具有较大的优势，极具生物医学应用前景。作为一种高效的药物载体系统，纳米颗粒在输运药物经呼吸道进入肺部、进而参与体内循环等方面颇具潜力。当纳米颗粒经呼吸道进入肺泡时，首先将于肺表面活性剂发生作用。肺表面活性剂是纳米颗粒经肺进入人体的第一道生物屏障，其在维持肺泡正常呼吸力学过程中起着重要的作用。因此了解纳米颗粒与肺表面活性剂的相互作用将有助于推动基于纳米颗粒的呼吸药物载体系统的发展。我们以粗粒度分子动力学模拟为基本研究方法，分别以刚性球形纳米颗粒、不同长径比的刚性柱状纳米颗粒为模型，研究纳米颗粒的亲疏水性、形状对其与DPPC磷脂单分子层（模型肺表面活性剂）相互作用的影响。磷脂单分子层的压缩、扩张分别对应呼气、吸气过程。\n 亲疏水性:亲水性纳米颗粒可轻易地跨过磷脂单分子层且不会对其的结构和性质产生明显的影响;而疏水性纳米颗粒往往会引起磷脂单分子层较大的结构扰动，且会抑制界面磷脂分子在压缩过程中正常相转变;疏水性纳米颗粒的这种负面影响可通过亲水分子（如PEG等）的共价修饰得以缓解。此外，结构可伸缩的类球形亲水性纳米颗粒(PAMAM dendrimer)亦会增加其对磷脂单分子层结构和性质的影响。\n 形状:在磷脂单分子层扩张过程中，形状效应并不明显;在磷脂单分子层压缩过程中，不同形状的纳米颗粒跨越DPPC磷脂单分子层的能力亦不同，且对单分子层的结构扰动程度存在较大的差别。总体上，棒状纳米颗粒对DPPC磷脂单分子层具有最强的穿越能力和最小副作用。\n (2)不同表面性质的纳米颗粒与磷脂双分子层的相互作用。\n 纳米颗粒与磷脂双分子层的相互作用过程得到了广泛的关注。纳米颗粒吸附、嵌入磷脂双分子层是该过程中典型的两种状态。这里，我们着重考查了这两种状态下纳米颗粒对DPPC磷脂双分子层局部性质的影响。我们以粗粒度分子动力学模拟为基本研究方法，利用SLB这一简易模型研究纳米颗粒不同表面电荷性质、加热效应对磷脂双分子层局部性质的影响，利用疏水性纳米颗粒嵌入磷脂双分子层这一体系，研究纳米颗粒的表面性质对磷脂双分子层的主相变温度的影响。\n 纳米颗粒吸附磷脂双分子层:纳米颗粒的吸附行为、磷脂分子的扩散能力以及局部的序参数分布等都很大程度上取决于纳米颗粒的表面电荷;加热纳米颗粒将会加剧临近磷脂分子和水分子的热运动，进而影响纳米颗粒的表面电荷对上述性质的调控。此外，我们还发现基底将致使临近基底的磷脂单层中磷脂分子具有更剧烈的热运动但是更差的扩散能力。我们的模拟结果将对纳米颗粒吸附如何影响生物膜的功能以及基于SLB的生物传感器或生物器件的效率。\n 纳米颗粒嵌入磷脂双分子层:纳米颗粒的表面粗糙度和表面修饰分子的密度均影响磷脂膜的主相变温度。增加纳米颗粒的表面粗糙度将提升磷脂膜的主相交温度，而增加纳米颗粒表面修饰分子的密度可以先降低后提升磷脂膜的主相变温度。我们的模拟结果很好地解释了最近的一些实验现象，并对纳米颗粒嵌入磷脂膜用于可控药物释放等方面具有启示意义。\n (3) MIM-I-BAR与磷脂双分子层的相互作用。\n 纳米量级的I-BAR蛋白结构域参与调控细胞膜的形态及相关的信号转导过程，是一种重要的天然纳米结构。我们基于肿瘤转移缺失蛋白(MIM)的晶体结构解析数据和MARTINI粗粒度蛋白模型，构建了天然纳米结构MIM I-BAR的粗粒度模型，并在此基础上研究了纳米级蛋白MIM I-BAR与DPPC磷脂双分子层（模型细胞膜）的相互作用。研究结果表明:PI(4,5)P2分子可以调控MIM I-BAR对DPPC磷脂双分子层的吸附行为;MIM I-BAR的吸附亦会影响PI(4，5)P2的聚集行为;MIM I-BAR可使DPPC磷脂双分子层发生弯曲;在侧向外力作用下，DPPC磷腊双分子层易向PI(4，5)P2所在一侧发生弯曲，而PI(4，5)P2分子倾向于在DPPC磷脂双分子

关键词：纳米颗粒分子动力学模拟粗粒度模型磷脂膜生物医学应用

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基于并行SAGA的成品油管道开泵方案优化

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油气储运 2018年第4期37卷 395-402页

作者：周星远梁永图廖绮马晶张浩然中国石油大学(北京)城市油气输配技术北京重点实验室

为了降低管道运行能耗,针对成品油管道开泵方案的优化求解方法主要包括动态规划算法(Dynamic Programming,DP)和基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA),其存在管道较长时计算效率低及求解结果最优性不高等问题。在对成品油管道运... 详细信息

为了降低管道运行能耗,针对成品油管道开泵方案的优化求解方法主要包括动态规划算法(Dynamic Programming,DP)和基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA),其存在管道较长时计算效率低及求解结果最优性不高等问题。在对成品油管道运行过程中开泵方案优化问题深入分析以及对并行计算技术深入理解的基础上,应用模拟退火遗传算法粗粒度模型(Coarse-Grained Simulated Annealing-Genetic Algorithm,CGSAGA)进行较大规模的成品油管道开泵方案优化研究。以某实际运行的成品油管道为例进行计算,结果表明:CGSAGA的求解效率与结果最优性均优于传统串行算法,因而为成品油管道开泵方案优化快速、准确制定提供了有效的途径。

关键词：成品油管道模拟退火遗传算法粗粒度模型并行计算开泵方案优化

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