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1.
引入梯度下降的蚁群算法求解多约束服务质量路由
梁本来, 杨忠明, 秦勇, 蔡昭权
计算机应用 2017, 37 (
3
): 722-729. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.722
摘要
(
673
)
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(1256KB)(
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针对目前多数改进蚁群算法求解多约束服务质量路由(QoSR)存在收敛速度慢、易陷入局部最优从而效率不高的问题,提出一种引入梯度下降的蚁群算法(ACAGD)。该算法将梯度下降法引入到蚁群的局部搜索中,结合残余信息素,综合决定蚂蚁的下一跳选择策略。蚁群不仅以一定概率按照信息素浓度搜索下一跳,还将以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳,从而降低传统蚁群算法容易陷入局部最优的可能性。利用Waxman网络模型随机生成不同路由节点数量的网络拓扑进行仿真实验。实验结果表明,ACAGD相比其他改进蚁群算法,能够在收敛速度不受影响的情况下,取得综合代价相对较低的路由,且算法的稳定性较好。
参考文献
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2.
多检测引擎监测的动态负载均衡算法
杨忠明, 梁本来, 秦勇, 蔡昭权
计算机应用 2017, 37 (
3
): 717-721. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.717
摘要
(
439
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402
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为解决多引擎入侵检测系统的负载均衡问题,提出一种检测引擎的动态负载调节算法。首先,监测各引擎节点计算负载;然后,以过载或空载节点出现为调度时机,以会话为单位调度重负载节点的流量到低负载节点,并遍历节点进行负载均衡的调节。由于以会话为调度单位,算法并不以负载的绝对平均为目的,只需保障各引擎节点不出现过载或空载即达到基本目标。采用KDD cup99数据集进行模拟实验,实验结果表明,与平均分配流量算法和基于较大流调整的安全分流算法相比,所提算法对检测引擎基于会话的负载均衡效果显著,运行开销较低且降低了重负载状态下的丢包率,有利于提高入侵检测系统的检测率。
参考文献
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3.
基于目标预判的网络入侵检测频率自调整算法
杨忠明, 梁本来, 秦勇, 蔡昭权
计算机应用 2016, 36 (
9
): 2438-2441. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2438
摘要
(
522
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在集群环境中,入侵者攻击特定目标是提高攻击效率一种常规手段,有针对性地调度计算资源可有效提高检测效率。提出一种基于攻击目标预判的网络入侵检测系统(NIDS)的检测频率自调整算法DFSATP,检测分析采集到的数据,将发往潜在被攻击目标范围的数据列为高危数据,其余数据为低危数据,指引网络入侵检测系统高频检测发往预测目标的高危数据包,低频检测低危数据包,从而提高NIDS的检测效率,保障在有限的计算资源情况下提高异常数据的检出率。模拟实验结果表明,在高速网络环境下,DFSATP对NIDS检测频率的调整,使得异常数据的检出率得到了一定程度的提升。
参考文献
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4.
基于收益评估机制的连接数阈值动态调节算法
杨忠明 秦勇 蔡昭权 魏文红 梁活民 武玉刚
计算机应用 2010, 30 (
12
): 3168-3171.
摘要
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1267
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针对目前出口网关中并发连接数限制的定值方法的缺点,提出了一种基于收益评估机制的动态调节并发连接数阈值算法。根据用户链路某个时间段内的并发连接数变化特征,可利用收益评估的方法计算出一个最优化的连接数限制阈值,利用该值调节用户链路的并发连接数。通过调节有效连接与无效连接的效益值可适用于不同的网络偏好,对对等网(P2P)应用产生的大量无效连接进行有效抑制,保障了网络应用多元化的高效使用,同时给出了工程实现算法。
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