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2025年KBS SCI1区TOP：增强天鹰算法EBAO，深度解析+性能实测

news 来源：原创 2025/8/10 17:40:29

目录

- 1.摘要
- 2.天鹰算法AO原理
- 3.改进策略
- 4.结果展示
- 5.参考文献
- 6.代码获取

1.摘要

本文提出了增强二进制天鹰算法（EBAO），针对无线传感器网络（WSNs）中的入侵检测系统（IDSs）。由于WSNs的特点是规模庞大、节点移动性强以及存储空间有限，设计有效的IDS存在诸多挑战。EBAO模型通过特征选择（FS）技术，降低数据维度并提高IDS的准确性，从而优化入侵检测过程。EBAO采用混合初始化方法，结合Lévy飞行和随机均匀生成函数生成更适合FS问题的解决方案；β-爬山算法作为局部搜索技术增强AO在FS解决空间中的搜索效率；利用哈里斯鹰优化算法中的变异方程来探索FS解决空间。

2.天鹰算法AO原理

【智能算法】天鹰优化算法（AO）原理及实现

3.改进策略

β-爬山算法

β-爬山算法（BHC）根据遗传算法（GA）的均匀变异方法使用新的探索操作符来控制搜索空间的多样性，并基于当前解的元素和随机元素构建新解。β 控制随机化的大小，带宽（BW）参数控制从当前解到新解的移动距离。 $N (x)$ 算子在开发阶段，寻找当前解周围的潜在解决方案：
$X_i=X_i\pm U(0,1)\times BW\exists!\in[1,N]$
根据当前解的值或从 $\beta$ 概率范围随机更新新解:
$\left.X_i= \begin{array} {c}\left\{ \begin{array} {c}X_r,rand<\beta \\ X_i,otherwise \end{array}\right. \end{array}\right.$

HHO变异

HHO变异模拟了哈里斯鹰捕食猎物行为:
$\left.X_{i,j}(t)=\left\{ \begin{array} {c}X_{r_1,j}(t)-r_{2,j}|X_{r_1,j}(t)-2r_{3,j}|,\quad r_6\geq0.5 \\ \left(X_{best,j}(t)-X_{a\nu g,j}(t)\right)-r_{4,j}\left(LB+r_{5,j}(UB-LB)\right),r_6<0.5 \end{array}\right.\right.$

伪代码

4.结果展示

5.参考文献

[1] Alawad N A, Abed-alguni B H, Shakhatreh A M. EBAO: An Intrusion Detection Framework for Wireless Sensor Networks Using an Enhanced Binary Aquila Optimizer[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113156.

6.代码获取

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