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计算机工程与设计 2017年第8期38卷 2240-2245,2268页

作者：方旺盛徐自勉王慧江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出一种仿生智能优化算法——生长树算法。将树木具有生长发育的器官(主干和枝叶)抽象地定义为树木的枝梢个体,将其映射为生长树算法的编码,新一层次枝梢个体的编码是上一层次枝梢个体编码的继承和扩... 详细信息

借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出一种仿生智能优化算法——生长树算法。将树木具有生长发育的器官(主干和枝叶)抽象地定义为树木的枝梢个体,将其映射为生长树算法的编码,新一层次枝梢个体的编码是上一层次枝梢个体编码的继承和扩展,通过判断每个可能的新一层次枝梢个体的生长素浓度的大小,选择其中生长素浓度较大的个体生成下一层次的枝梢种群,形成整个树木,即生长树,当生长树达到一定的层次时,加入枝梢个体编码的变形机制,增强枝梢个体在生长树生长空间的搜索能力,使算法趋近于最优解。算法由3个阶段组成:快速发育阶段、成长阶段、衰老阶段。通过利用经典的优化函数进行寻优实验,与遗传算法和蚁群算法的寻优结果进行对比,实验结果表明,该算法迭代次数少、收敛速度快、求解精度高,相比遗传算法和蚁群算法有更好的寻优能力。

关键词：枝梢向光性继承式编码枝梢分枝变形机制生长树算法

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基于树木枝梢生长分枝过程的仿生计算算法

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作者：徐自勉江西理工大学

学位级别：硕士

当前仿生算法有很多,其中遗传算法的理论研究相比于其他算法比较成熟,早期特别受到大家的关注。遗传算法借鉴进化生物学中个体繁衍遗传、变异和自然选择等生命现象和规律,将这些生命现象通过数学公式表示并利用计算机仿真技术用于解决... 详细信息

当前仿生算法有很多,其中遗传算法的理论研究相比于其他算法比较成熟,早期特别受到大家的关注。遗传算法借鉴进化生物学中个体繁衍遗传、变异和自然选择等生命现象和规律,将这些生命现象通过数学公式表示并利用计算机仿真技术用于解决最优化问题。仿生算法的启发源形式多种多样,而以植物特性为研究对象运用于求解优化问题的算法,还没有广泛的研究热情。模拟植物生长算法通过研究分析植物向光特性及其生长分枝方式并结合形态素浓度的概率随机发生模型而提出的算法。本文重点研究树木在自然界的一些生长分枝特性,光照对树木生长分枝的影响,借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出了一种基于树木枝梢生长分枝过程的仿生智能优化算法--生长树算法。自然界的任何生物都要进行生存与繁衍的过程,树木生存的方式是与周围的环境进行能量与物质交换,树木的繁衍则是通过细胞内的分裂,不断地分枝和生成树叶的方式而进行的。树木内在的基因遗传物质和环境共同决定树木的形态结构,遗传物质的继承则保留了原有的生长特性,多变的生存环境则使得树木枝梢改变形态结构。树木生存与繁衍的过程都需要光能量进行光合作用,不断地汲取周围的水、二氧化碳和无机盐等物质才能够生存下去。树木枝梢的向光性,使得枝梢不断的向着光源的方向生长,可以看作一种优化过程,生长树算法就是基于这一优化过程而设计的。将树木枝梢的形态和层次结构抽象地映射成算法的编码,每个末端枝梢看成一个个体,新一代的末端枝梢编码是上一代末端枝梢编码的继承和扩展,通过判断每个可能的新一代个体的生长优势的大小(生长素浓度)生成下一代种群,当算法达到一定的代数时,再加入枝梢编码变形机制,增强算法在解空间的搜索能力从而搜索到全局最优解。生长树算法模拟自然树的生长过程,分为发育期、成长期和衰落期。在发育期中利用单轴分枝方式快速的形成初始种群,进入成长期后对整个枝梢种群筛选出生长素浓度较大的枝梢个体,而且在衰落期加入枝梢变形机制使得算法达到最优。在数学理论的基础上,根据算法的流程特点,结合非齐次马尔科夫链和吸收态马尔科夫模型,证明了生长树算法当编码长度趋近于无穷时依概率收敛。为了验证算法的有效性,利用本算法分别对经典的优化函数进行寻优实验和对常微分方程求解。针对优化函数进行寻优实验,通过一个函数的求解实例详细说明的算法的求解过程及研究过程中枝梢个体生成方式的改进,最终确定了有关问题变量的枝梢个体生成下一代枝梢个体的方式。仿真实验的求解结果与遗传算法、蚁群算法的寻优结果进行对比,实验表明本文提出的算法迭代次数少、收敛速度快、求解精度高,拥有更好的寻优能力。生长树算法借鉴树木枝梢向光特性,抽象的模拟树木的生长分枝方式和层次结构,并加入枝梢变形机制使得算法达到最优,并利用马尔科夫链模型证明算法的依概率收敛性。生长树算法对于求解函数优化问题和常微分方程问题是可行的,对于求解函数优化问题更有效。

关键词：枝梢向光性继承式编码生长素浓度枝梢分枝变形机制生长树算法

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基于GT-KM算法的入侵检测研究

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作者：张思洁江西理工大学

学位级别：硕士

随着科技的不断进步,信息产业快速增长,应用范围逐步增加,带来的网络攻击和破坏也越来越多,信息安全技术愈发受到重视.可是无论信息安全技术在这数十年如何发展,网络安全技术从始至终都没离开入侵检测的相关知识.在入侵检测的相关领域... 详细信息

随着科技的不断进步,信息产业快速增长,应用范围逐步增加,带来的网络攻击和破坏也越来越多,信息安全技术愈发受到重视.可是无论信息安全技术在这数十年如何发展,网络安全技术从始至终都没离开入侵检测的相关知识.在入侵检测的相关领域使用数据挖掘领域的系列原理、算法,是基于这些原理、算法可以提炼出需要的系统特性,并且依据得到的特性进行安全事件的分类,以便进行之后的鉴别工作.文章结合生长树算法和K-means算法提出一种全新的GT-KM算法,并将其运用到入侵检测中,主要内容如下:（1）为了处理初始中心的选择在K-means算法整体流程中所占地位过大和其全局搜索能力薄弱等问题,将生长树算法和K-means进行结合得到新的聚类方法——GT-K M算法.在生长树算法优异的编码方式和全局搜索功能下去寻求使聚类达到最好结果的中心点,避免了对初始聚类中心的极度依赖.使用UCI数据库的数据集来进行对比,证明其在运行速率、聚类结果和稳定性能方面的良好效果.（2）GT-KM与原始的K-means等聚类算法相比,由于可以直接得到最优的聚类中心,因此很大程度上解决了由于K-means算法在初值选取上无法避免的一些问题.将其应用于入侵检测领域.,通过对KDD CUP99数据集的实验,在保证GT-KM算法能用于入侵检测系统之外,也对比了其他算法,结果显示GT-KM可以对于攻击行为的检测取得较好的结果,证明其在异常检测应用中的稳定性和实用性。

关键词：入侵检测系统 K-means算法生长树算法 GT-KM算法

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基于树木部分生理特性的仿生算法研究

基于树木部分生理特性的仿生算法研究

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作者：刘展江西理工大学

学位级别：硕士

仿生算法是优化算法领域中出现的一类比较新型的智能算法，一般具有不确定性，潜在的并行性，进化性等特点，是一种概率型的全局最优搜索方法，它能高效且有效地完成某些优化和控制的复杂任务。遗传算法和蚁群优化算法是两种比较流行和... 详细信息

仿生算法是优化算法领域中出现的一类比较新型的智能算法，一般具有不确定性，潜在的并行性，进化性等特点，是一种概率型的全局最优搜索方法，它能高效且有效地完成某些优化和控制的复杂任务。遗传算法和蚁群优化算法是两种比较流行和成熟的仿生算法，其中，遗传算法以达尔文进化论的自然选择和遗传学中遗传变异机理作为算法的理论基础，蚁群算法则是以蚂蚁在觅食过程中选择路径的行为作为灵感而提出的一种仿生算法。本文详细分析了遗传算法、蚁群算法的基本原理、算法流程和算法特点，借鉴其共性，对自然界中普遍存在的植物体——树木，通过对其生长机理、生长过程、形态结构进行分析，抽象，并在此基础之上提炼出树生长的形态优化思想，进而提出一种新的仿生算法：生长树算法。植物体生长所表现出来的外在形态，并不是完全取决于植物体的基因，还必须考虑外界自然环境因素的影响。在光照、水分、风力等外界条件的作用之下，植物具有的向性运动特性，将使得植物的生长整体朝向有利的方向。光照是影响植物生长的最重要环境因素之一，树木的枝叶在生长过程中，枝叶的趋光性促使枝叶不断向上向外生长，树木的层次结构也决定了枝叶的向光生长是逐层地生长发散开来，新生的枝叶在原来枝叶的基础上不断生长出来，而枝叶会寻求占据相对更有利的空间位置，朝向能获取更多光照的位置方向，部分枝叶会因为其它枝叶的遮挡，缺少阳光竞争生长能力不够而逐渐凋落死亡，因此，树木的生长过程体现了寻优的原则，本文提出的生长树算法就是基于这一优化生长过程而建立。生长树算法将问题的搜索空间当成植物生长的环境，问题的解表示成不断生长的叶枝节点，借鉴蚁群算法中的信息素浓度机制，提出“光素浓度”来衡量光照对叶枝节点的作用，在生长树向光生长过程中，不断生长不断分枝产生新的叶枝节点，叶枝节点不断探寻周围环境的光素浓度与外部环境进行信息交流，同时叶枝节点之间存在生长竞争关系，算法不断对叶枝节点个体进行评价、选择，随着生长树分枝层次的深入，逐步确定叶枝节点字符串不同位置的编码，从而求得问题目标解对应的字符串编码。为验证算法的有效性，将生长树算法应用于几个连续单峰函数与多峰函数的寻优实验，验证了本文提出的生长树算法是可行的，通过与标准遗传算法的实验结果对比，在一定精度允许误差范围之内，算法的求解结果与标准遗传算法的结果保持一致，表明生长树的寻优能够达到求解的精度要求，并且算法具有迭代次数更少寻优速度快的特点，生长树算法在连续函数寻优应用中具备的良好性能。

关键词：生长树算法植物生长向光性仿生算法遗传算法蚁群算法

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基于树木生长形态的仿生计算算法

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科技广场 2015年第1期 45-51页

作者：方旺盛刘展林慧英江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

对树木生长过程和形态结构进行描述与抽象,用动态生长的生长树进行模拟,提出一种新的仿生算法:生长树算法。树木在生长过程中,趋光性促使枝叶寻求占据相对更有利的空间位置,朝向能获取更多光照的位置生长,此过程体现寻优原则。借用遗传... 详细信息

对树木生长过程和形态结构进行描述与抽象,用动态生长的生长树进行模拟,提出一种新的仿生算法:生长树算法。树木在生长过程中,趋光性促使枝叶寻求占据相对更有利的空间位置,朝向能获取更多光照的位置生长,此过程体现寻优原则。借用遗传算法和蚁群算法的种群、个体评估等概念,借鉴信息素浓度机制,提出"光素浓度"衡量光照对生长树的叶枝节点的作用,叶枝节点个体不断探寻周围环境的光素浓度与外部环境进行信息交流,同时个体之间存在生长竞争关系,算法不断对个体进行评价、选择、生长,逐步个体的编码从而求得问题目标解。将算法应用于几个典型函数寻优,实验结果经与标准遗传算法进行对比,生长树算法具有迭代层数少、寻优速度快的优势。

关键词：叶枝节点光素浓度生长树算法植物生长仿生算法遗传算法

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