信息安全评估是保障和维护网络信息安全的重要环节。针对BP神经网络技术在对信息安全进行评估时存在的收敛速度慢、不易获得全局最优解、诊断精度低以及网络结构不确定等缺点,而人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。因此,本文利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,建立了一种新的网络信息安全评价模型,并将该模型应用到具体的评价实例中。结果表明,人工鱼群神经网络算法具有收敛速度快及泛化能力强的优点,为信息安全评估提供一种高效、准确及可靠的方法。
经济负荷分配是提高电力系统经济运行、减少发电成本的关键问题,针对现行优化电力系统经济负荷分配方法存在的不足,在传统人工鱼群算法基础上,引入了动态变量(可变感知距离、变尺度移动步长和随机移动的概率)和t分布概率算子,提出了一种改进的人工鱼群算法对机组有功出力进行合理分配,并利用该方法对某地3机系统进行多时段仿真。结果表明,该算法不仅优化了多台机组负荷的最优分配,且能更快更准地获取全局最优解,具有较高的使用价值。
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