基于遗传算法和模拟退火算法的免疫识别规则优化  

An Optimize Method of Computer Immunological Recognition Rules Based on Genetic Algorithms and Simulated Annealing Algorithm

作　　者：王凤先[1] 戴寒松[1] 刘振鹏[1] 张岩[1] 

机构地区：[1]河北大学数学与计算机学院,保定071000

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第35期97-99,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：识别器是计算机免疫系统的一个重要组成部分,对于识别器的构造也是计算机免疫学的一个重要研究领域。基于遗传算法和模拟退火算法的计算机免疫规则提取方法,探讨了利用遗传算法对self集和nonself集的规则库进行演化,并采用模拟退火算法进行组合优化,使得演化后的规则库能够具有更好的识别能力。The detector is an important part of computer immune system,the construction of detector is also an important research direction of computer immunology.This paper analyses the use of genetic algorithms and simulated annealing in optimizing the computer immunological recognition rules for the self-set and nonself-set.

关 键 词：计算机免疫 识别规则 遗传算法 模拟退火 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]