【摘 要】
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针对蝙蝠算法（BA）易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进：（1）在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;（2）将差分进化算法（DE）中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,中国信息安全测评中心
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针对蝙蝠算法（BA）易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进：（1）在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;（2）将差分进化算法（DE）中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性。将该算法用于工业控制系统（ICS）入侵检测中支持向量机（SVM）分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。结果表明,与DE、粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、
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