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基于Wasserstein多目标进化算法的网络入侵检测

作者

列出的：
  • 安德烈亚·蓬蒂

    （意大利米兰比科卡大学经济、管理和统计系，20126
    Consorzio Milano Ricerche，20125年，意大利米兰）

  • 安东尼奥·坎德利里

    （意大利米兰比科卡大学经济、管理和统计系，20126年）

  • 伊利亚·佐丹尼

    （意大利米兰比科卡大学计算机科学、系统和通信系，20126
    Oaks S.R.L.，20125意大利米兰）

  • 弗朗西斯科·阿切蒂

    （Consorzio Milano Ricerche，意大利米兰，20125
    米兰比科卡大学计算机科学、系统和通信系，20126年，意大利米兰）

摘要

这份手稿探讨了在网络中部署传感器以尽可能有效地检测入侵的问题。在配水管网中，侵入会导致污染物在整个管网中扩散；我们正在寻找安装传感器的位置，以便尽早检测入侵污染。监测流行病也可以建模到这个框架中。考虑到人与人之间的互动网络，我们希望确定要监测的“小”人群，以实现早期疫情检测。在网络领域，博客发布帖子，并使用超链接引用其他博客。传感器是一组博客，可以捕捉到博客圈中传播的大多数故事的链接。在传感器布置问题中，我们必须在不同目标之间进行权衡。为了解决由此产生的多目标优化问题，我们使用了一种基于切比雪夫尺度化（MOEA/D）的多目标进化算法。本文的主要贡献是将标量化中的权重向量解释为概率测度。这允许我们使用Wasserstein距离来驱动他们的选择，而不是欧几里得距离。这种方法不仅产生了一种新的算法（MOEA/D/W），比标准的MOEA/D具有更好的计算结果，而且还产生了一个可以推广到其他进化算法的新设计方法。

建议引用

  • Andrea Ponti和Antonio Candelieri、Ilaria Giordani和Francesco Archetti，2023年。"基于Wasserstein多目标进化算法的网络入侵检测,"数学，MDPI，第11卷（10），第1-14页，5月。
    • 手柄：RePEc:gam:jmathe:v:11:y:2023:i:10:p:2342-：d:1149430
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    引文由CitEc项目，订阅其RSS源用于此项目。
    作为


    引用人：

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. Liagkouras，Konstantinos&Metaxiotis，Konsantinos，2021年。"通过模拟候选解决方案中人类社会模拟的行为来提高多目标算法的性能,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第292（3）卷，第1019-1036页。
    2. 龚文银、蔡志华，2009。"基于Pareto自适应[epsilon]优势和正交设计的改进多目标差分进化,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第198（2）卷，第576-601页，10月。
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