文档介绍：摘要融合蚁群优化算法与遗传算法的酚裳≡裱芯关键词:蚁群优化;遗传算法;酚桑坏ゲヂ酚保证服务质量的酚是网络中解决侍獾囊幌罟丶际酢路由的主要目标是为接入的业务选择满足服务质量要求的传输路径,同时保证整个网络资源的有效利用。受多个际穆酚晌侍馐荖耆侍狻D壳耙丫行矶方案将蚁群算法和遗传算法分别用来解决酚晌侍猓侨绾谓两者融合在一起用于解决酚晌侍馐且桓稣感碌目翁狻本文提出了一种将蚁群优化算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群优化算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。
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研究生签名:垃日期:堕型~躲避⋯名:蝉吼南京邮电学院学位论文独创性声明南京邮电学院学位论文使用授权声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京邮电学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。南京邮电学院、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权南京邮电学院研究生部办理。
刖舌南京邮电学院硕士学位论文随着难该头⒄梗嗝教逵τ玫闹掷嗪褪康脑黾樱系缱由涛窕动的开展,对服务质量虺芉岢隽烁叩囊G螅旱鼻的标准惶峁熬×⋯。峭缭诖湟滴窳魇保滴窳鞫酝绶竦男枨蟮募希渲幸滴窳魇侵与特定喙氐拇釉吹侥康牡氐姆肿榱鳌R簿褪撬担甇是应用业务对网络传输服务提出的一组可度量的要求,主要包括带宽、端到端延迟、分组丢失率、抖动、,必须满足这组要求。已经提出了多种服务模型和机制来满足各种男枨螅渲斜冉系湫偷挠幸韵录钢郑杭煞瘢试丛ち协议/P汀⑶址⒍嘈楸签交换协议琈、、拥塞控制和资源预留,而研究酚傻慕仙佟。因此有关此领域的工作比较新颖。服务质量路由是一种动态路由协议,并且在其路径选择标准里可能包含可用带宽、链路和端到端路径利用率、资源消费量、延迟、跳数咀及抖动等问。当前的主要路由协议包括域内路由协议、陀蚣渎酚协议取6际恰熬×Ψ⑺汀钡穆酚尚椋≡衤酚墒蓖ǔV换诘ヒ欢攘优化,因此通常所有的业务都是基于“最短路径”,难以满足多样的枨螅幢源到目的节点之间存在“更好的”路径,只要不是最短路径就不会投入使用,因此可能导致某些链路空闲时另外一些链路的拥塞。酚删褪墙ù车淖疃搪肪侗湮R条更好的路径。实时应用往往会对延时,延时抖动,带宽,丢失率,业务代价等多个参数同时提出性能要求。例如,实时多媒体业务会对延时和延时抖动同时提出要求。这些参数相互独立时,选择满足多个参数限制的路由就成为完全问题“=昀矗谕庑多学者利用神经网络“帅”、蚁群算法。“⋯、遗传算法”’矧等智能算法来解决完全问
南京邮电学院硕士学位论文题,并且取得了一定的成果;各算法都有各自的优缺点,如何实现优势互补,得到更好的效果,不少学者进行了深入的研究并且取得了较好的效果汹掣。目前已经有许多国内外学者提出方案用蚂蚁算法和遗传算法分别用来解决酚晌侍狻薄薄啊薄但是如何将两者融合在一起,实现两种算法的优势互补用于解决酚晌侍馐且个崭新的课题。本论文主要研究将蚁群优化算法与遗传算法进行融合来解决ゲヂ酚晌侍基本思想是汲取两种算法的优点,克服各自的缺点,优势互补;算法先运用禝陆删改进传统蚁群算法的寻径行为,实现对搜索空间的高效、快速的全面寻优,然后用遗传算法对蚂蚁算法得到的有效路由路径,通过选择、交叉、变异等优化过程,产生性能更优的下一代群体,以防止过早收敛于非全局最优解以及计算时间过长,不断重复,直到满足相应的条件。本论文以文献中的ゲヂ酚裳≡袷道@欢本论文提出的用蚁群优化算法与遗传算法进行融合后的新算法,进行了计算机仿真实验,并与基本遗传算法、惴ǖ纫延兴惴ǖ姆抡媸笛榻峁斜冉戏治觥本论文算法的原理大致如下:首先为了提高算法的效率,对ゲヂ酚晌侍饨辛肆降慵蚧谒惴ǖ胁豢悸嵌抖窃谥敖写恚灰蛭6抖赏ü康慕诘的缓冲进行平滑,故为简化问题,只考虑目的节点的抖动汹杂诖硐拗疲跋榷酝缤仄私泄耍ü境硇∮谛枨蟠的链路,把