10.16652/j.issn.1004-373x.2016.05.025
基于并行遗传算法的网络最优弥补模型
将攻击图与并行遗传算法相结合,提出了一种基于并行遗传算法的网络最优弥补模型(PGA?ONHM),该模型能得到目标网络系统的近似解。为了验证该模型的可行性、有效性和可扩展性,从不同的分析角度进行仿真验证,实验结果表明:并行遗传算法的CPU消耗时间随着初始属性节点数量的增加呈多项式增加,随着子群体数量的增加呈减小趋势;无论是平均迭代次数还是单次迭代的平均计算时间,并行遗传算法比经典遗传算法都要优越;并行遗传算法可以得到较好的加速比,能够克服局部最优解的问题,可以适用于大规模复杂的网络系统。
网络脆弱性、攻击图、网络脆弱性弥补、PGA-ONHM
TN915.08-34
2016-04-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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