基于遗传算法的正则表达式规则分组优化

• 作者: 李军 李霞 程璐 蔡良伟
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 正态自适应遗传算法 深度包检测 正则表达式 分组算法 网络安全
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 281-289
• 页数: 9页
• 分类号: TP391|TP393
• 字数: 7850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2015.03281

摘要

为解决正则表达式匹配问题,提出一种基于正态自适应遗传优化的改进正则表达式分组算法.根据迭代次数的变化,利用正态函数自适应改变交叉概率Pc和变异概率Pm,采取最优保存策略保证最优个体不被数值大的Pc和Pm破坏.结合Becchi算法和局部寻优算法进一步优化.仿真结果表明,该算法能在全局范围内搜索到更好的解,能有效减少状态总数,降低正则表达式匹配的空间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	清华大学信息技术研究院	43	353	11.0	18.0
2	蔡良伟	深圳大学信息工程学院	21	307	10.0	17.0
3	李霞	深圳大学信息工程学院	62	1137	17.0	32.0
4	程璐	深圳大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0