一种基于遗传算法的告警阈值设置方法

    公开(公告)号:CN107992395A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711214261.3

    申请日:2017-11-28

    IPC分类号: G06F11/30 G06F11/32 G06N3/12

    摘要: 本发明公开了一种基于遗传算法的告警阈值设置方法,包括如下步骤:步骤一,初始化,随机生成M个告警阈值的个体作为初始群体P(0);步骤二,个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度;步骤三,选择运算:将优化的告警阈值遗传给下一代;步骤四,交叉运算:将最优告警阈值作用于群体P(t)中适应度较低的个体;步骤五,变异运算:群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1);步骤六,终止条件判断:若t=T,则以进化过程中个体所得到的具有最大适应度的告警阈值作为个体最优解输出,终止计算。本发明对群体中的个体的适应度以及最优告警阈值进行逐步调整,最终设定一最优告警阈值使得个体具有最高的适应度,以便设备进行更好的数据处理工作。

    一种基于遗传算法的告警阈值设置方法

    公开(公告)号:CN107992395B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201711214261.3

    申请日:2017-11-28

    IPC分类号: G06F11/30 G06F11/32 G06N3/12

    摘要: 本发明公开了一种基于遗传算法的告警阈值设置方法,包括如下步骤:步骤一,初始化,随机生成M个告警阈值的个体作为初始群体P(0);步骤二,个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度;步骤三,选择运算:将优化的告警阈值遗传给下一代;步骤四,交叉运算:将最优告警阈值作用于群体P(t)中适应度较低的个体;步骤五,变异运算:群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1);步骤六,终止条件判断:若t=T,则以进化过程中个体所得到的具有最大适应度的告警阈值作为个体最优解输出,终止计算。本发明对群体中的个体的适应度以及最优告警阈值进行逐步调整,最终设定一最优告警阈值使得个体具有最高的适应度,以便设备进行更好的数据处理工作。