郝建东
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊聚类和QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
- 2010年
- 根据模糊聚类算法和量子粒子群算法,提出一种基于以上两种算法的网络异常检测模型,并将该模型应用到Ad Hoc无线网络异常检测中。在聚类分析中,K-Means聚类算法是应用最广泛的方法之一。该模型先利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据向量间的欧几里德距离;再通过量子粒子群优化算法寻找聚类中心;最后进行仿真模拟,实验结果表明该模型对Ad Hoc无线网络异常检测是有效的。
- 张端刘渊郝建东
- 关键词：K-MEANS聚类算法量子粒子群算法HOC无线网络异常检测
- 融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由被引量：2
- 2011年
- 针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种基于免疫蚁群算法的QoS多播路由发现算法。利用人工免疫算法的快速全局搜索能力寻找较优解,生成初始信息素的分布,加快收敛速度;通过蚁群算法的正反馈收敛机制求得精解,借鉴抗体排斥度的思想避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性和寻优能力,适应于Ad Hoc网络环境的变化。
- 郝建东毛力王晓锋
- 关键词：HOC网络多播路由人工免疫算法
- 基于自适应蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法被引量：4
- 2009年
- 针对蚁群优化固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法。通过增加自适应因子提高路由搜索能力,充分考虑节点间的时延来改进信息的更新机制,同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力。经过与已有路由算法DSR和AODV的仿真比较,结果表明该算法在成功传输率和平均端到端延迟上表现了较好的性能。
- 郝建东毛力张端
- 关键词：HOC网络蚁群优化按需路由信息素
