【摘要】：為了改進(jìn)進(jìn)化策略算法的性能,提出了一種混沌協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(ChaosCMA-ES)算法,該算法在協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(CMA-ES)算法的基礎(chǔ)上引入了混沌算子,并利用其更新種群中心的位置,使得種群具備良好的全局搜索能力。試驗結(jié)果表明,本文算法對復(fù)雜多峰函數(shù)的尋優(yōu)效果好于其他幾種算法。最后,將本文算法用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測模型,預(yù)測結(jié)果的精度高于其他方法。
[Abstract]:In order to improve the performance of evolutionary strategy algorithm, a chaotic covariance matrix adaptive evolutionary strategy (ChaosCMA-ES) algorithm is proposed. Chaos operator is introduced on the basis of covariance matrix adaptive evolutionary strategy (CMA-ES) algorithm, and it is used to update the position of population center, so that the population has good global search ability. The experimental results show that the optimization effect of the proposed algorithm for complex multipeak functions is better than that of other algorithms. Finally, the algorithm is applied to optimize the prediction model of network security situation, and the accuracy of the prediction results is higher than that of other methods.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61103149,61362016) 黑龍江省自然科學(xué)基金項目(QC2013C060)
【分類號】：TP18

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7 ;[J];;年期

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本文編號：2513777