多策略改進的被囊群算法在入侵檢測中的應用

摘要： 針對被囊群優(yōu)化算法應用于網絡入侵檢測系統(tǒng)存在算法收斂速度較慢，容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷，提出一種適用于XGBoost的參數(shù)尋優(yōu)以及特征選擇的改進被囊群優(yōu)化算法。應用Tent混沌映射和自適應步長兩種策略加快算法的收斂，融合萊維飛行策略增強個體的路徑擾動幫助算法更好跳出局部最優(yōu)解。仿真結果表明，改進后優(yōu)化算法收斂速度更快，更加穩(wěn)定，尋優(yōu)精度更高，在XGBoost上的應用相較于其它機... （共7頁）