基于并行遗传算法的网络最优弥补模型

• 作者: 吴蓓
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 网络脆弱性 攻击图 网络脆弱性弥补 PGA-ONHM
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.08-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.05.025

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴蓓		7	29	2.0	5.0