基于改进蚁群算法的多模态情感识别研究
基于蚁群算法的多目标优化
第 35 卷 第 15 期 Vol.35 No.15
计算机工程 Computer Engineering
(6)若 t 大于最大迭代次数，退出；否则，转到步骤(2)。
4 种群多样性分析
在利用蚁群算法求解多目标优化问题时，希望算法的种
群在迭代过程中能够保持种群多样性，区别于单目标优化时
聚集于最优点附近。本节将对算法的种群多样性进行初步的
分析。
引理 1 令 δmax 为所求多目标优化问题的真实 Pareto 解集
高且距离近的蚂蚁应以更高概率选为下一步的移动方向。这
时，转移概率为
Pij (t) =
τ
α j
(t
)
⋅ηiβj
(t
)
∑
τ
α l
(t
)
⋅ηiβl
(t
)
(6)
l∈M
其中， ηij (t ) = 1 dij ，dij 为蚂蚁 i 和蚂蚁 j 之间的距离。
通过上述的策略，蚂蚁不仅会对集合 A(t)中较为稀疏的
·人工智能及识别技术·
文章编号：1000—3428(2009)15—0168—02 文献标识码：A
基于蚁群算法的多目标优化
2009 年 8 月 August 2009
中图分类号：TP18
池元成，蔡国飙
(北京航空航天大学宇航学院，北京 100083)
摘 要：针对多目标优化问题，提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的 信息素更新方式，根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索，保证获得的 Pareto 前沿的均匀性以及 Pareto 解集的多样 性。对算法的收敛性进行分析，利用 2 个测试函数验证算法的有效性。 关键词：蚁群算法；多目标优化；收敛性分析
基于蚁群算法的说话人识别系统的研究的开题报告
基于蚁群算法的说话人识别系统的研究的开题报告一、研究背景和研究内容随着科技的不断发展，语音识别技术在我们的生活中越来越普及和重要。
其中，说话人识别（Speaker Recognition, SR）是指通过分析说话人语音信号的一系列特征，确定说话人身份的一项技术。
在实际应用中，SR 技术被广泛应用于个人身份识别、安全控制、口音识别等领域。
然而，由于说话人语音特征的多样性、动态性和难以预测性，确立 SR 系统的准确性一直是该领域研究的热点问题。
针对 SR 系统中存在的问题，本文提出了一种基于蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）的 SR 系统。
该系统基于 ACA 对说话人语音特征进行优化，提高 SR 系统的准确性。
其具体研究内容包括：1. 建立 SR 数据集和测试集：首先，需要构造一个足够大的 SR 数据集和测试集，用于 SR 系统的训练和测试。
2. 分析 SR 数据集中的特征：对 SR 数据集中的语音信号进行分析，提取出各个特征指标，建立特征空间。
3. 设计蚁群算法优化模型：设计蚁群算法的目标函数和优化策略，根据目标函数和优化策略，构建蚁群算法的优化模型。
4. 训练 SR 系统：利用 SR 数据集训练 SR 系统。
在 ACA 优化模型的引导下，通过最小化目标函数的策略，优化语音特征的提取和说话人识别模型的构建。
5. 控制变量实验与结果分析：对 SR 系统进行控制变量实验，分析系统的准确性、稳定性和可靠性，并对 SR 系统的实验结果进行分析和评估。
二、研究意义本文的 SR 系统具有以下研究意义：1. 提高 SR 系统的准确性：通过引入 ACA，对 SR 系统中的语音特征进行优化，提高 SR 系统的准确性和稳定性。
2. 丰富 SR 系统的研究方法：目前，SR 系统的研究方法主要包括语音信号处理、机器学习等。
本文尝试引入蚁群算法进行优化，丰富 SR 系统的研究方法。
3. 推动 SR 技术的应用：SR 技术在人脸识别、车载智能、安防等领域有着广泛应用。
基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究
基于改进的蚁群算法的信息检索技术研究随着互联网和信息技术的快速发展，信息检索技术已经成为信息社会中至关重要的一环。
而其中最关键的部分就是搜索引擎，而搜索引擎的核心算法之一就是蚁群算法。
在蚁群算法基础上的改进，能够更好地解决信息检索的难题，极大地促进了信息检索技术的发展。
1. 蚁群算法介绍蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一个启发式算法。
其主要思路是模拟蚁群觅食过程，让蚂蚁按照一定的规则进行路径选择，最终找到食物并返回巢穴。
而在这个过程中，蚂蚁会在路径上释放信息素，其它蚂蚁会根据这些信息素进行选择，不断优化最优路径。
2. 基于蚁群算法的信息检索技术基于蚁群算法的信息检索技术主要应用于搜索引擎的排名算法。
利用蚁群算法，可以模拟用户在搜索引擎中的搜索行为，从而优化搜索结果，提升搜索引擎的搜索效率。
随着互联网信息的不断增长，搜索引擎面临着更加复杂的排名问题。
这些问题主要来自于如下几个方面：首先，搜索引擎需要处理大量数据，而这些数据组成的图实体非常复杂，因此需要一种高效的算法才能解决。
其次，搜索引擎需要预先计算出大量的相关性矩阵，而矩阵的维数非常大，计算量巨大。
最后，搜索引擎面临着用户满意度的问题，如果搜索引擎的搜索结果不符合用户需求，或者搜索效率过低，用户将会放弃该搜索引擎。
3. 蚁群算法改进在传统蚁群算法优化搜索引擎排名中的应用存在一些问题。
例如，蚂蚁运动过程中缺乏全局搜索能力，存在局部最优问题，以及搜索因子难以确定等。
因此，研究人员提出了种改进算法，主要有以下几点：首先，多目标蚁群算法，对蚁群进行优化，使其具有全局搜索能力。
其次，基于蚁群算法的链式排序机制，建立查询区块和单词区块的关联，从而全方位进行整个查询过程的优化。
最后，将蚁群算法和神经网络算法相结合，进一步提高蚁群算法的优化能力。
4. 意义和展望基于改进的蚁群算法已经成为信息检索技术中重要的一部分，在进行信息搜索时显示出了优秀的性能。
未来，随着技术的不断进步和算法的不断改进，基于蚁群算法的信息检索技术将会更加成熟、更加优秀。
改进蚁群算法在多用户检测技术中的应用
ｂ ａ ｛ ｉ （ ＝ —Ｈ 】 叩 ＝ ｒ ｍｎ ｂ）ｌ ｇ ｆ Ｉ ｂ ｒ
ｂ 一 ， １】 ∈｛１＋ 将式（ ） ２ 化为二次型
６ Ａ
ａｇ ｒ
（） ２
假设在理想功率控 制下 ，所有用户 的信号功率 相等 ， 并且每个用户端信 噪比从 ０ｄ Ｂ增加到 ｌ Ｂ ０ｄ ，
《 装备制造技术）ｏ １ ２ ｌ 年第 ９ 期
求 凡 个城 市 的对称 旅行商 问题 的实 现过程 解
如下 ： 假设有 ｍ只蚂蚁 ，将它们随机放人到 ｎ 个城市
比前两种模 型好 。ａｔｃｃ 模型为 ｎ －ｙｌ ｅ
＾ 一
／ｃ如 蚂 ｋ 过 Ｑ ， 蚁经 ／ 果
【， ０ 如果蚂蚁 ｋ 在巡 回中不经过
ｋ＝ｌ
（） １
其 中，
ｂ ∈｛ ｌ １｝ ＋ ， 为第 ｋ 一 个用户的信息比特 ；
ｎ ｔ 为信道加性高斯 白噪声 ； （） Ｓ （） Ｃ Ｍ ｔ 为 Ｄ Ａ系统 分配给第 ｋ个用户 的扩频
信号 波 形 。
逐渐 消逝 ， 用参数 （一 ） １ Ｐ 表示信息消逝 的程度 ， 经过 Ⅳ个时刻 ， 蚂蚁完成一个循环。 各个路径上的信息量要根据下式作调整 ： （ ＋凡） ‘ ￡ △ （ ＋Ⅳ ） ｔ ＝ Ｔ （） ｔ ，
蚁群算法是受对真实蚁群行为研究 的启发提 出 的。蚂蚁这种群居动物 ， 虽然个体 的行为简单 ， 但群 体 的行 为却及其复杂。人们经过大量的研究 ， 出蚂 得 蚁个体之 间通过一种称为“ 外激 素” 的物质进行信息
传递 。 蚂蚁在移动过程 中会分泌“ 外激素”并且通过 ， 感知这种物质的存在及其强度 ，指导 自己的移动方
（ ≠ ， 任意 ｉ ＝ ， ， ， ， 刚 ｌ ２ ３…
基于人工免疫系统的蚁群算法改进及应用研究
基于人工免疫系统的蚁群算法改进及应用研究近年来，人工免疫系统（Artificial Immune System，以下简称AIS）作为一种新兴的计算模型，已经被广泛应用于数据挖掘、模式识别、优化问题等领域。
其中，蚁群算法作为一种经典的优化算法，在AIS中得到了广泛的研究和应用。
本文将从改进蚁群算法入手，探讨其应用于各种问题的研究现状和展望。
一、蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是模拟蚁群寻觅食物的行为模型，从而实现优化寻优的一种方法。
该算法主要包含两个方面：一是蚂蚁在路径上释放信息素，这是一种被其他蚂蚁所感知的化学物质，能够引导其他蚂蚁找到较优路径；二是在路径选择时，蚂蚁倾向于选择已经被释放了较多信息素的路径，从而增加该路径被选择的概率。
通过不断地寻求、释放、更新信息素，蚂蚁群体最终将找到一条较优的路径。
蚁群算法被应用于多种问题中，尤其是在组合优化问题中得到了广泛的研究和应用，如旅行商问题、车辆路径问题等。
在实际问题中，蚁群算法也存在许多问题，如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。
因此，一些研究者开始探索对蚁群算法进行改进。
二、基于AIS的蚁群算法改进2.1 免疫启发策略人工免疫算法具有自动学习能力和较强的适应性，因此被广泛应用于优化问题。
吸收免疫的思想，将其引入蚁群算法的路径选择中，可以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
在免疫启发策略中，每只蚂蚁都视为一个个体免疫系统，其选择路径的过程受到信息素和免疫程度的影响。
免疫程度则通过个体多样性衡量，使得蚂蚁在选择路径时更具全局搜索能力，从而找到更优解。
2.2 蚁群-免疫算法蚁群-免疫算法（Ant Immune Algorithm，以下简称AIA）是将免疫算法和蚁群算法相结合，形成一个新的优化算法。
在AIA中，每只蚂蚁都通过免疫算法进行抗体的生成，进而对物质的吸收产生反应。
在AIA中，抗体代表着物质信息，每个物质信息都具有自身的免疫性能力和周围环境的信息素反应，蚂蚁的路径选择和抗体的产生都受到物质的影响。
基于情感算法的多模态情感识别技术研究
基于情感算法的多模态情感识别技术研究随着人工智能技术的快速发展，情感识别的研究也越来越成为了热门话题。
多模态情感识别技术是其中的一项重要研究内容，它能够通过分析语音、图像、文本等多种信息，较为全面地洞察受试者的情感及情绪变化。
一、多模态情感识别技术的优势相对于传统的单一模态情感识别技术，多模态情感识别技术具有明显的优势。
首先，它可以更全面地描绘受试者的情感状态。
因为情感的表达是由多个方面构成，如语言表达、面部表情、肢体语言等，单一指标的情感识别难以准确地反映受试者的真实情感状态。
而多模态情感识别技术有利于充分利用不同模态信息，将不同模态信息融合起来，从而提升情感识别的准确性和精度。
其次，多模态情感识别技术具有更广泛的应用范围。
传统的情感识别技术仅限于语音、文本等特定领域，而多模态情感识别技术涉及到多种信息类型，具有更广泛的应用领域。
例如，它可以在智能家居领域中实现自动识别用户情感状态，从而更好地为用户提供相关服务；在医疗领域中可以帮助医生更好地了解患者的情感状态，从而提高诊断的准确性等。
二、多模态情感识别技术的难点尽管多模态情感识别技术具有广阔的应用前景和一定的优势，但是它所面临的难点也比较明显。
首先，多模态情感识别技术需要处理的信息量相对较大，数据处理的难度也较大。
如果在处理过程中存在信息混叠等问题，将会对情感识别的准确性产生较大影响。
其次，情感识别存在较强的主观性，受试者的文化背景、人格特征等因素都可能影响情感表达的方式，从而对情感识别的准确性产生影响。
三、基于情感算法的多模态情感识别技术目前，基于情感算法的多模态情感识别技术成为了研究热点。
这种技术通过分析多种信息，例如语音、图像、文本等信息，将不同模态的信息进行匹配，从而给出情感状态的评估。
情感算法是一种可以从大量数据中自动学习情感特征的算法，它可以较为准确地捕捉到受试者情感状态的信息，从而提高情感识别的准确性和精度。
基于情感算法的多模态情感识别技术主要包括以下步骤：首先，多模态信息采集。
蚁群算法的改进研究与应用硕士学位论文
中图分类号：O224 论文编号：学科分类号：110.7480 密级：公开硕士学位论文蚁群算法的改进研究与应用A Dissertation in Applied MathematicsResearch and Application ofImproved Ant Colony AlgorithmCandidate: Gong YingyingSupervisor: Xu FengSchool of ScienceAnhui University of Science and Technology No.168, Shungeng Road, Huainan, 232001, P.R.CHINA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：___________ 日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。
学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：签字日期：年月日导师签名：签字日期：年月日摘要蚁群优化算法是一种群体智能算法，是自然界中蚂蚁群落在寻找食物过程的模拟，是一种新兴的智能进化算法，是专门解决离散的棘手的问题，在许多应用中，充分展示了其优点，在算法的改进方面也取得了很好的成果。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究多模态数据融合与情感识别技术在当今社会中起着越来越重要的作用。
随着互联网和社交媒体的普及，人们在日常生活中产生的数据变得越来越多样化和丰富化。
这些数据包括文本、语音、图像和视频等多种形式的内容。
为了更好地理解人类情感和行为，多模态数据融合与情感识别技术应运而生。
多模态数据融合与情感识别技术主要是通过将不同形式的数据整合在一起，从而获得更全面、准确的情感信息。
深度学习作为一种强大的人工智能算法，为多模态数据融合与情感识别技术提供了有力的支持。
首先，多模态数据融合是将来自不同模态的数据信息进行有效组合，形成更加全面和准确的情感识别结果。
例如，我们可以将文本、语音、图像和视频等数据进行融合，从而更全面地捕捉到人类的情感表达。
基于深度学习的多模态融合方法通常包括两个步骤：特征提取和特征融合。
在特征提取阶段，深度学习模型可以自动学习到数据中潜在的情感特征。
而在特征融合阶段，深度学习模型可以将提取出的特征进行融合，得到更全面的情感识别结果。
其次，情感识别是一项关键的任务，它可以帮助我们更好地理解人类情感和行为。
基于深度学习的情感识别方法通常采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型。
这些模型可以自动学习到数据中的情感信息，并准确地判断出人类的情感状态。
此外，深度学习模型还可以通过迁移学习的方法，将在其他任务上训练得到的知识迁移到情感识别任务中，从而提高情感识别的准确性和稳定性。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先，在社交媒体分析中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解用户在社交网络上的情感表达。
这对于电商平台和广告公司等进行用户行为分析和用户情感分析至关重要。
其次，在医疗领域，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助医生和医学研究人员更好地理解患者的情感状态，并提供个性化的医疗服务。
此外，在智能交通系统中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解驾驶员的情感状态，从而提高交通安全性和驾驶体验。
基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取
基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取作者：黄辉郭帆徐淑芳来源：《计算机应用》2013年第12期摘要：多态蠕虫特征提取是基于特征的入侵检测的难点，快速提取出精确程度更高的多态蠕虫特征对于有效防范蠕虫的快速传播有着重要的作用针对层次式的多序列匹配（HMSA）算法进行多序列比对的时间效率较低和由迭代方法提取出的特征不够精确等问题，提出了基于改进蚁群算法的多态蠕虫特征提取方法antMSA该方法首先对蚁群的搜索策略进行了相应的改进，并将改进后的蚁群算法引入到奖励相邻匹配的全局联配（CMENW）算法中，利用蚁群算法快速收敛能力，在全局范围内快速生成较好解，提取出多态蠕虫的特征片段；然后将其转化为标准入侵检测系统（IDS）规则，用于后期防御实验表明，改进后的蚁群算法能够较好地克服基本蚁群算法的停滞现象，扩大搜索空间，能够有效提高特征提取的效率和质量，降低误报率关键词：蚁群算法；序列比对；特征提取；入侵检测；多态蠕虫中图分类号： TP393.08 文献标志码：A0引言蠕虫病毒能够在短时间内大规模爆发，感染大量主机，并且蠕虫在传播的过程中改变其形态，同一类蠕虫的不同实例能够具有不同的形态误用入侵检测系统必须能够快速准确地识别出多态蠕虫并且自动提取出多态蠕虫的特征片段目前主流的入侵检测系统都使用基于特征的自动检测方法，主要有：基于固定长度负载的特征提取方法[1]、基于语义的特征提取方法[2]、基于多个公共子序列串的特征提取方法[3]、基于多序列比对的特征提取方法[4-5]和Tang等[6]提出的位置意识分布特征（Position Aware Distribution signature，PADs）及其产生方法等特征自动提取的前提是同类样本数据中含有可表征此类攻击的特征片段，Crandal等[7]提出了εγπ模型并且证明了特征片段的存在，以及此特征片段作为特征的可行性序列比对通常有两序列比对和多序列比对，采用适当插入空位的方法使两序列或多序列对齐，构建一个使得相似性度量函数S（A）达到最大值的序列，从而尽可能确切地反映它们之间的相似或相异，获取有用的信息和知识生物学中NeedlemanWunsch算法[8]是经典的两序列比对算法，用于解决DNA序列和蛋白质序列比对、生物同源性分析等问题唐勇等[4]针对NeedlemanWunsch易产生碎片的问题引入连续匹配奖励函数，提出了奖励相邻匹配的全局联配（Contiguous Matches Encouraging NeedlemanWunsch，CMENW）算法唐勇等[4]还针对蠕虫的多态性提出了层次式的多序列匹配（Hierarchical MultiSequence Alignment，HMSA）算法，开创了多序列比对入侵检测特征提取研究的先河当前对于多序列比对的研究大多采用渐进的方法和迭代的方法，渐进的方法（如CMENWHMSA等）对多态蠕虫进行特征提取时，两两比对的局部结果在多重序列比对中往往并不最优，这样会对多序列比对带来错误信息，并且这些错误信息不能在后期阶段被纠正本文在CMENW算法的基础上将蚁群算法引入到多序列比对当中，并对蚁群的搜索策略进行改进，提出了基于改进蚁群算法的多序列比对特征提取方法antMSA，提取出了更为精确的多态蠕虫特征片段，并从运行时间、误报率、漏报率等参数方面验证了该方法的有效性1相关研究1.1NeedlemanWunsch算法和CMENW算法NeedlemanWunsch算法采用动态规划思想来解决两序列全局最优比对问题，算法利用打分矩阵来描述两序列比对两条序列分别作为矩阵的两维，矩阵值记录了两维上对应两个字符的相似度分数，分数越高表示两个字符越相似积分函数D（i，j）动态规划算法计算如下：1.2基于序列比对的特征提取方法Polygraph是由Newsome等[3]提出的特征自动提取方法，该方法首先计算训练池中至少出现k次的所有互不包含的子字符串，然后通过特殊字符和子字符串重组序列，并将重组后的序列作为特征序列Polygraph产生的序列特征片段（token subsequence signature）是多个子字符串的有序排列Polygraph在检测多态蠕虫方面取得了一定的成果，由于该方法产生互不重叠的子字符串，因此在一定程度上损失了部分有效特征片段在对多态蠕虫提取特征时，连续片段更具有语义，且这种关键特征片段往往不多于3个，基于此唐勇等[4]提出了层次式多序列联配算法（CMENWHMSA），得到泛化程度更高的特征基本思想是通过渐进的方法进行两两序列的比对，得到比对结果，将符合裁减条件的片段裁减掉以更快得到最优比对结果所得到的结果由代表多个字符的通配符和代表一个字符的通配符和一些字符串片段组成，该方法很好地保留了片段之间的位置信息，可准确提取出蠕虫及其变种的特征片段1.3蚁群算法蚁群算法最早是由意大利学者Dorigo等[9]模拟蚂蚁集群觅食规律而设计出来的一种模拟进化算法蚂蚁在觅食过程中会分泌信息素，后面的蚂蚁根据路径上信息素的多少来选择其要走的路径，路径上信息素越多，蚂蚁选择这条路径的概率就越大，因此较短路径由于可以在相同时间内聚集更多的信息素而被越来越多的蚂蚁选择通过个体之间的信息交流，蚂蚁的集体觅食行为构成了一种学习信息的正反馈机制，寻求从巢穴到食物源之间的最短路径蚁群算法就是模拟了这种通过个体之间的信息交流和相互协作最终找到最优解的优化机制，这种优化机制对求解复杂优化问题（如旅行商问题）有独特的优势[10]现有蚁群算法大都采用单方向的搜索策略和随机的选择策略，这些策略会使得蚁群算法的搜索范围变得狭小并且容易进入停滞状态等现象，为了将蚁群算法应用于入侵检测的特征提取中，并且获得很好的特征提取效果，需对传统蚁群算法进行相应的改进2蚁群算法的改进2.1蚂蚁往返策略传统的蚁群算法要求蚂蚁从一端开始进行搜索，但实际上自然界的蚂蚁行为是双向的蚂蚁不仅从蚁巢到食物，同时也要求从食物到蚁巢的搜索过程蚂蚁在双向搜索的过程当中都会更新信息素，这些信息素对以后的蚂蚁都有一个反馈的作用，同时扩大搜索空间本文研究蚁群算法及其改进算法结合多序列比对算法应用于多态蠕虫特征提取，要求蚂蚁能够及时提供更多的反馈信息，即蚂蚁搜索到第m条序列之后需提供反馈信息给第0条序列上的蚂蚁，以便其选择开始搜索的路径2.2蚂蚁回撤机制蚁群算法在构造解的过程当中利用了随机选择策略，这种选择策略容易出现停滞现象即搜索进行到一定程度后，个体不能对解进行进一步的搜索，不利于发现更好的解[11]在优化搜索的过程中，路径上的信息素不断更新，搜索过的较好解的信息素不断加强，下次被选择的可能性增大而有些本是较优解却由于起始阶段较少有蚂蚁经过而可能逐渐被遗忘，影响算法的全局搜索能力如果在选择策略中，考虑适当刺激蚂蚁尝试那些很少经过的路径，有利于对解空间进行更全局的搜索，从而可以有效地克服基本蚁群算法的不足基于此本文在蚂蚁进行搜索的过程当中引入了蚂蚁的回撤机制，当蚂蚁出现停滞现象时，蚂蚁按原路径回撤到上一节点，以一定的概率选择序列的其他节点，以剩余概率选择继续回撤3antMSA特征提取方法多序列比对的目的就是使获得的序列特征片段最大限度的泛化，使其能准确地表征多态蠕虫的所有变种形态4算法设计细节4.1字符串对应规则字符串对应规则的原则是不改变原始序列的数据，并且使字符串能够很好地对应到序列当中先去掉字符串中的空位，如果蚂蚁选取的是第i列上的token（i，j，l），就从第j个字符进行对应，规则如表1所示5实验结果及其分析Metasploit平台[12]集成了多种变形方法对攻击代码进行变换，包括：x86/countdown、x86/call4_dword_ptr、x86/imp_call_additive、x86/nonalpha和x86/nonupper等本文选用x86/countdown多态变换方法分别对BINDTSING和CodeRedII蠕虫产生40个变形样本作为输入数据集为了评估误报率和漏报率本文选择KDD Cup 1999[13-14]标识的无害数据参数设置：Polygraph和CMENWHMSA采用作者默认设置，Polygraph采用模式序列特征实验环境为Inter 2.0GHz CPU， 2GB内存，Windows XP SP3系统为了便于比较各特征提取方法的时间效率，攻击特征的提取统一在VC6.0平台上实现表3给出了三种方法提取出的特征，Polygraph方法漏掉了单个字符的特征片段，CMENWHMSA方法和antMSA方法由于两者的比对方法相近，提取出了比Polygraph更多的有效特征片段，如BINGTSING的“＼xx00”，CodeRedII的“=”；同时antMSA方法保留了特征片段的偏移信息，此偏移信息恰好与Snort规则中的OffSet、depth、distance和within对应，更能精确描述蠕虫的特征对于多态蠕虫较长的数据序列来说，变种之间的相似性往往只存在于局部字符序列片段，由于antMSA充分考虑了局部的有效性，在结果中表现了更多的局部有效信息，如BINGSTING蠕虫特征中的“＼x00？？？＼xx00”片段，因此，antMSA方法生成的特征泛化程度较高为了模拟真实的网络攻击坏境，在局域网搭建以100Mb/s以太网连接攻击源主机平台和攻击目标主机本文采用Snort 2.4.2的Win32版本来对提取出的攻击特征进行误报率和漏报率的评估，因此将安装有Snort2.4.2的Win32版本的主机平台也连接入实验环境中，按照提取出来的特征设定Snort的报警规则将40条蠕虫变种分别复制为1000条蠕虫作为攻击样本，在攻击源主机平台广播所有攻击样本，检测主机平台的误报率（FPR）和漏报率（FNR）如表4、5所示从表4、5中可以看出antMSA方法的检测率最高；从误报率方面看，由于Polygraph损失了一些较短序列的特征，与CMENWHMSA和antMSA相比具有较高的误报率，antMSA的误报率比CMENWHMSA低，这是因为antMSA充分利用了蚁群算法求解复杂问题的特性，利用蚂蚁在全局范围内搜索得到比CMENWHMSA 泛化程度更高的特征片段，这种特征片段更能精确地表征蠕虫及其各种形态的变种图2、3是Polygraph、CMENWHMSA和antMSA分别对BINDTSING和CodeRedII进行特征提取时的空间开销性能的比较从图中可以看出，Polygraph和antMSA因为需要一次性存储所有的可疑序列，需要从一开始就占用较大的空间开销，且保持稳定；CMWNEHMSA则因为是迭代地进行两两序列的比较，不需要一次性存储所有的可疑序列，它的空间占用是缓慢增加的，且维持在一个稳定的水平从空间开销上看，antMSA方法不产生过多其他信息，因此比其他两种方法占用较少的空间开销实验结果证明了本文方法可以提高特征提取的时空效率，并且可以得到更加精确的泛化程度更高的特征序列，误报率更低6结语本文借鉴蚁群算法的觅食特性，将改进后的蚁群算法应用于多态蠕虫的特征提取当中，提出了一种基于蚁群算法进行多序列比对的多态蠕虫的特征提取方法antMSAantMSA方法可以有效克服蚁群算法的停滞现象，扩大搜索空间，大大减少了多态蠕虫特征提取的时空开销，同时能够得到精确度更高的特征片段，降低误报率现有的特征提取方法仍依赖于纯净的数据源，因此如何提高方法的抗噪声能力是未来需要进一步解决的问题参考文献：[1]KIM HA， KARP B. 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基于改进蚁群算法的复杂问题优化研究
基于改进蚁群算法的复杂问题优化研究随着科技的不断发展，越来越多的问题需要计算机进行优化，而蚁群算法是优化问题的一种有效的方式。
但是传统的蚁群算法存在一些不足，如收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，因此对蚁群算法进行改进，提高其适用范围和效率，就成为了当前研究的重点。
本文将探讨基于改进蚁群算法的复杂问题优化研究的现状、发展趋势及应用前景。
一、蚁群算法的概述蚁群算法，英文名为Ant colony optimization (ACO)，是一种基于自然现象仿生的优化算法。
蚁群算法最初是模拟蚂蚁寻找食物的过程，蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一种称为信息素的物质，这种信息素具有一定的吸引力和挥发性，其他蚂蚁通过嗅觉感知这种信息素，从而找到食物。
而蚁群算法则是将这种现象转化为优化问题的求解过程。
蚂蚁释放信息素等价于在图中进行路径搜索，而蚁群算法则是利用信息素的强度来调整蚂蚁选择路径的概率，通过多次迭代产生更优的路径。
二、蚁群算法存在的问题虽然蚁群算法在优化问题上取得了可喜的成果，但是仍然存在一些问题：1. 收敛速度慢：由于信息素的强度需要迭代更新，且更新速度较慢，因此收敛速度相对较慢。
2. 易陷入局部最优解：尤其是在搜索空间较大且存在多个局部最优解的情况下，蚁群算法容易陷入局部最优解，从而得不到全局最优解。
3. 参数设置困难：蚁群算法存在多个参数，如信息素浓度、信息素挥发速度等，不同参数的设置对算法优化结果的影响较大，因此参数设置困难。
三、蚁群算法的改进针对蚁群算法存在的问题，学者们进行了不断的研究和改进，主要包括以下方面：1. 基于启发式的信息素更新策略：通过引入启发式信息来更新信息素，来加快蚁群算法的收敛速度和优化效果。
例如，利用目标函数值、距离等启发式信息来规定信息素的更新策略。
2. 多目标蚁群算法：针对多目标优化问题，基于单目标蚁群算法的多目标拓展算法。
例如，非支配排序蚁群算法 (NSGA) 可以同时优化多个目标函数。