本文選題：網(wǎng)格計(jì)算 + 任務(wù)調(diào)度　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2013年08期

【摘要】：延遲容忍網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜,自體集數(shù)據(jù)規(guī)模較大造成的時(shí)空上的巨大消耗而難以處理,導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)格入侵匹配的數(shù)據(jù)分類過程收斂速度慢、局部最優(yōu)等缺陷。為了提高網(wǎng)格入侵特征匹配效率,提出一種基于重復(fù)博弈的自體集網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的高效尋優(yōu)算法。算法利用了入侵?jǐn)?shù)據(jù)特征在空間上的相對(duì)集中性,在分類概率計(jì)算中,加入一種約束計(jì)算過程的博弈因子,在概率匹配過程中,通過數(shù)據(jù)博弈消除多次概率對(duì)比,并加入博弈約束計(jì)算最優(yōu)反應(yīng)函數(shù),將最優(yōu)反應(yīng)函數(shù)求解過程看作是一個(gè)博弈的過程,計(jì)算分類優(yōu)化達(dá)到的極大值。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法的分類匹配時(shí)間復(fù)雜度有了一定程度的降低,優(yōu)化效果較為明顯。
[Abstract]:The delay tolerance network environment is complex and the large scale of autologous set data makes it difficult to deal with the huge consumption in time and space which leads to the traditional grid intrusion matching data classification process convergence speed is slow local optimum and other defects. In order to improve the efficiency of mesh intrusion feature matching, an efficient search algorithm for self-set network intrusion detection based on repeated game is proposed. The algorithm takes advantage of the relative centrality of intrusion data features in space. In the calculation of classification probability, a game factor is added in the process of constrained computation. In the process of probability matching, the multiple probability contrast is eliminated by data game. The solution process of the optimal response function is regarded as a game process and the maximum value of the classification optimization is calculated by adding the game constraints to calculate the optimal response function. The simulation results show that the time complexity of the improved algorithm is reduced to a certain extent, and the optimization effect is obvious.
【作者單位】： 山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2010011022－2) 2011年度山西省高�？萍奸_發(fā)項(xiàng)目(20111134) 2011年度山西省高等學(xué)校教學(xué)改革項(xiàng)目(J2011117) 2011年度山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院科研基金項(xiàng)目(JG201102)
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1953221