基于智能算法的QoS约束组播路由算法研究

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本文主要研究了遗传算法在组播路由问题中的应用。遗传算法是一种全局寻优技术,适合于在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解,它原理简单,易于并行,广泛用于许多NP难度求解的领域。因此,遗传算法为QoS组播路由问题的求解提供了新的途径。传统的遗传算法具有容易陷入局部最优解的缺点,这里提出一种改进的遗传算法,该算法对两个基本的遗传操作进行了改进,使得算法能够尽可能全局搜索。 提出了一种计算k-最短路径的新算法,跟传统算法比具有时间复杂度更低的优点。 针对多个QoS约束(包括时延、带宽、时延抖动、丢包率)的组播路由问题,根据QoS组播路由的特点,结合遗传算法的寻优特性,采用改进的混和遗传算法,能在较好的费用性能和时间性能下获得满足约束的组播树。仿真实验表明,该混和算法性能稳定,具有较快的收敛速度。 最后,对全文进行总结,并对下一步研究提出了展望。
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