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1. 基于模拟谐振子算法的多项目调度

倪霖段超钟辉

计算机应用 2011, 31 (09): 2559-2562. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02559

摘要（1190）

PDF （568KB）（336）

针对资源受限多项目调度问题(RCMPSP)，介绍了一种模拟谐振子算法。算法通过模拟简谐振动系统中势能状态的变化，从经典简谐振动阶段过渡到量子振动阶段，从而实现全局搜索到局部搜索的变化过程；同时，两阶段的搜索形式使算法的收敛精度和搜索效率得到了保证。采用基于排列的方法和串行项目进度生成机制，结合多项目的任务列表，可以保证所得调度方案满足项目优先关系约束。运用标准测试函数对算法进行了测试，结果表明算法具有高质量的搜索效率和精度。最后给出了三组多项目调度算例。

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2. 基于遗传进化和粒子群优化算法的入侵检测对比分析

郑洪英倪霖侯梅菊王渝

计算机应用 2010, 30 (06): 1486-1488.

摘要（1978）

PDF （433KB）（993）

针对入侵检测中的聚类最优化问题,使用遗传算法和粒子群算法的优化特性进行全局最优化并作对比分析。分析采用二进制编码,终止条件同时考虑最大迭代次数和收敛度,适应度函数的定义结合了类内距和类间距的特征。最后使用KDD CUP1999数据集在Matlab 6.5中进行了仿真。实验结果表明粒子群算法在适应度的收敛值和收敛速度上均优于遗传算法。

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3. 基于免疫粒子群算法的特征选择

倪霖郑洪英

计算机应用

摘要（1931）

针对入侵检测中数据维数较高的问题，使用免疫粒子群算法Immune_PSO进行特征选择，消除冗余属性、降低问题规模、加快入侵检测速度。Immune_PSO算法使用二进制字符串序列来表示粒子位置，采用免疫算法思想进行粒子的选择，保持粒子的多样性，提高PSO算法的收敛精度。最后算法在KDD CUP1999数据集上进行了仿真实验，达到了预期的效果。

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4. 基于聚类和支持向量机的入侵检测研究

倪霖郑洪英

计算机应用

摘要（2098）

PDF （659KB）（1601）

提出了一种基于聚类和支持向量机的入侵检测算法，该算法可以有效地减小计算复杂性，提高检测性能。算法首先使用K-MEANS聚类算法对数据做一个初步的划分得到多个类；然后考察每个类中数据的标识，只有当类中的数据标识不止一个时才进行支持向量的查找。最后使用KDD CUP 1999进行了计算机仿真实验，实验结果说明了该算法的有效性。

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