原创 對“動態多重網絡”建模與目標選擇方法的介紹

對“動態多重網絡”建模與目標選擇方法的介紹 1、背景 對《基於動態多重網絡的目標體系建模與分析》文中所提到的觀點進行研究、分析、解釋、提煉,有助於學習與研究。 2、動態多重網絡建模 2.1 多重 多重即網絡間的依賴關係,本文主要描

原创 網絡組合攻擊建模分析

網絡組合攻擊建模分析(網絡中可能存在攻擊進行分析) 這裏是引用”網絡組合攻擊建模方法研究進展 “ 毛捍東 陳 鋒 張維明 朱 承 計算機科學 ZOO 7 Vol.34 N0.11 本文對《網絡組合攻擊建模方法研究進展——計算機

原创 利用決策樹檢測針對Apache的DDos攻擊實驗報告

利用決策樹檢測針對Apache的DDos攻擊 一、實驗內容 DDos攻擊通常會使企業的互聯網業務造成巨大的損失——業務中斷幾個小時甚至幾天。我們使用KDD99的樣本數據,嘗試使用決策樹算法識別針對Apache的DDos攻擊,計算出

原创 隨機算法求pi、線性同餘法求random、拉斯維加斯算法python

一、隨機算法求pi # 計算圓周率 import pdb import random def CalcPai(n): # 計算π值 k = 0 for i in range(0,n): x

原创 分支限界法實現(普通隊列、優先隊列、一般隊列求解裝載問題、優先隊列求解裝載問題)

**主要思想:**構造問題的解空間樹,以廣度優先(或進一步以最小耗費/最大效益優先)的方式搜索每個節點,通過約束條件和限界條件進行減枝,直至找到所需解或者結點搜索完成爲止。 **廣度優先:**隊列 **最小耗費/最大效益優先:**

原创 最大團問題回溯法、分支限界法求解python代碼

最大團問題回溯法、分支限界法求解python代碼 一、回溯法 #Maximum Clique Problem最大團問題 #回溯法,深度優先 ''' 輸入: 4 1,1,1,0 1,1,1,0 1,1,1,1 0,0,1,1 '''

原创 回溯法解決0_1揹包問題python代碼

回溯法解決0_1揹包問題python代碼 0_1揹包問題是經典的組合優化問題,我們使用回溯法構造子集樹對其求解,並通過剪枝函數減小搜索的空間。 import copy #子集樹 def BacktrackBag(t): g

原创 回溯法求子集樹、排列樹python代碼實現

回溯法求子集樹python 1、什麼子集樹 針對1/0揹包問題,一個物品可以取或者不取,則所選取的物品構成一個子集樹 例如:3個物品,001代表裝入第三個物品,111代表三個物品全部裝入等。 方法: 1、深度優先搜索 2、遞歸 d

原创 回溯法解決n後問題python代碼

回溯法解決n後問題python代碼 八皇后問題,一個古老而著名的問題,是回溯算法的典型案例。該問題由國際西洋棋棋手馬克斯·貝瑟爾於 1848 年提出:在 8×8 格的國際象棋上擺放八個皇后,使其不能互相攻擊,即任意兩個皇后都不能處

原创 VMware虛擬機配置網絡邏輯

VMware虛擬機配置網絡邏輯 選擇連接模式位置 一、橋接模式 操作:IP設置與當前物理主機在同一個網段裏 作用:與當前主機公用一個子網,只要與同一個子網配置相同的網段,即可實現虛擬機與其他子網內主機互聯,也可與本地主機進行通信

原创 單純形法求解線性規劃問題python代碼

單純形法求解線性規劃問題python代碼 輸入格式代碼中可見 #simplex # #單純形法求解一般形式的線性規劃 # x1+x2<5 # 3x1+x2<8 # x1,x2>=0 # max(2x1+x2) #初始單純形表 #

原创 Dijsktra算法貪婪法python實現

Dijsktra算法貪婪法python實現 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import pdb # Dijsktra算法 def update(a,b, nodep

原创 最小生成樹Prim算法貪心法python實現

最小生成樹Prim算法貪心法python實現 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # prim算法 def update(a,b, nodepair, G, n):

原创 0_1_2揹包問題動態規劃方法求解python代碼

0_1_2揹包問題動態規劃方法求解python代碼 0_1揹包遞推公式 0_1_2揹包問題則爲,可對一件物品放1個或者2個,0爲不放。設計算法時比0_1揹包問題多加一個限制條件 def ZeroOneTwoBag(n, W, V

原创 0_1揹包問題動態規劃方法求解python代碼

0_1揹包問題動態規劃方法求解python代碼 遞推公式 def Bag(n, W, V, C): C = int(C) # 容量C n = int(n) # 物品個數 w = W.split(','