文档介绍：基于遗传算法的网络拓扑结构的优化研究摘要个网络化的社会中。近年来,随着网络理论和计算机技术的飞速发展,复杂网络受到越来越多的研究者的关注,已成为研究的一个热点。特许多网络优化问题可以描述为各种带约束的最小生成树问题。考虑到此,借助数学模型的思想,可以将各种约束侍獬橄笪O嘤Φ解。如何求解这个模型是本文工作的重心。。何将遗传算法应用于该问题,并通过镅院蚆幕旌媳喑复杂网络现象在日常生活中非常普遍,可以说人们就是生活在一别是小世界网络和无标度网络的提出,开创了复杂网络研究的新纪元。最小生成树峭ㄐ磐绲淖钣磐仄私峁梗谙质凳澜缰校从具体的模型出发研究复杂网络的拓扑结构是一种较好的方法,因模型。此时,复杂网路的优化设计问题就转化为对具体数学模型的求完全问题,至今未有十分有效的最优算法。作为一种被广泛应用的优化方法,遗传算法具有传统搜索算法无法比拟的优势,它为以度约束最小生成树侍馕@疚南晗柑致哿巳实现了这个算法。一方面,结合具体的遗传编码、遗传操作及对运行浙江工业大学硕士学位论文
段遗传算法和基于度的排列的遗传算法辞蠼飧验证算法的可行性和有效性,编写边边交换的启发式算法的程序来求解该问题,作为与遗传算法求解结果的比较对象,对不同规模数值例阶段的划分,分别采用基于嗦氲囊糯惴、两阶问题,实现了对具体网络拓扑结构优化问题的求解;另一方面,为了子的实验都说明了遗传算法效果显著。因此,在许多的网络拓扑结构优化问题中,遗传算法具有非常重要的应用价值。总之,本文的研究不仅对遗传算法本身的研究,而且对物流网络、信息网络和交通网络等复杂网络的资源实现优化配置都具有十分重要的研究价值和实际意义。关键词:复杂网络,最小生成树,度约束,遗传算法基于遗传算法的网络拓扑结构的优化研究浙江工业大学硕士学位论文
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:作者签名:如忐何月日期:卅年日期:沙吖年显逻热学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书⒉槐C苴卵腥浙江工业大学本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。作者签名:导师签名:
髀研究的背景与现状。这两个重大发现媸低缇哂行∈澜缧в复杂网络是近年来随着网络理论和计算机技术的飞速发展而出现的一个新的研究方向。它的出现不仅顺应了现代科技的发展趋势,而且反映了在以信息科学为支柱的新世纪中,各学科理论及应用交叉、渗透和融合的发展趋势。用网络的观点描述客观世界起源于年德国数学家解决哥尼斯堡七桥问题。世纪年代以来的近年时间里,随机图理论一直是研究复杂网络的基本理论,但实际的网络结构并不是完全随机的。世纪末,对复杂网络的探索发生了重要的转变,研究者们开始考虑节点数多、连接结构复杂的实际网络的整体特性,而不再将复杂网络理论研究局限于数学领域。其中最引人注目的是两篇开创性的文蚐贜戏⒈砹颂馕!丁靶∈澜纭蓖绲娜禾宥力行为》一文,提出了基于人类社会网络的小世界网络—它通过调节一个参数就可以从规则网络向随机网络过渡;趕虯在戏⒈砹颂馕!端婊缰斜甓鹊挠肯帧返奈恼拢赋鲂矶嘞质凳澜缰的复杂网络,从生物体中的大脑结构到各种新陈代谢网络、从大型电力系统网络到全球交通运输网络、从科技人员的科研合作网络到各种政治、经济、社会关系网络等,它们的顶点度分布具有某种幂指数形式,与网络规模大小无关,称之为和无标度特性ǜ丛油绲难芯客葡蛄艘桓鋈碌牧煊汪小帆,李翔和陈冠荣,,.。表归纳了复杂网络研究的简史。章:,浙江工业大学硕士学位论文
目前,复杂网络受到世界上众多专家、学者的关注。对复杂动态网络模型、模型结构参数和模型动态演化,这三个方面都已有深入研究。复杂动态网络还有很多其他方面的工作,如控制与同步、复杂网络的信息理论和结构熵理论、复杂动网络对于随机性故障和