计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
9期
102-105
,共4页
网络拥塞控制%人工智能%路径优化
網絡擁塞控製%人工智能%路徑優化
망락옹새공제%인공지능%로경우화
研究网络拥塞控制问题,由于网络数据量增大,使网络的吞吐能力下降,延长传输时间,引起信息丢失.要解决网络拥塞控制的路径优化问题,采用单一的遗传算法或粒子群算法对网络拥塞路径进行优化,其精度较差.为了提高网络拥塞控制路径优化的速度和精度,提出将遗传算法和粒子群算法组合方法,实现控制网络路径的优化.组合算法在优化前期采用粒子群算法优化初始种群,加快找到最优解的速度,在优化后期采用遗传算法产生新的路径方案,很好地避免了陷入局部最优的缺陷,从而提高路径的速度和精度.仿真结果表明,组合算法利用遗传算法和粒子群算法的优点,得到了最优路径方案,使网络负载更加均衡,很好地避免网络拥塞发生,为设计提供了依据.
研究網絡擁塞控製問題,由于網絡數據量增大,使網絡的吞吐能力下降,延長傳輸時間,引起信息丟失.要解決網絡擁塞控製的路徑優化問題,採用單一的遺傳算法或粒子群算法對網絡擁塞路徑進行優化,其精度較差.為瞭提高網絡擁塞控製路徑優化的速度和精度,提齣將遺傳算法和粒子群算法組閤方法,實現控製網絡路徑的優化.組閤算法在優化前期採用粒子群算法優化初始種群,加快找到最優解的速度,在優化後期採用遺傳算法產生新的路徑方案,很好地避免瞭陷入跼部最優的缺陷,從而提高路徑的速度和精度.倣真結果錶明,組閤算法利用遺傳算法和粒子群算法的優點,得到瞭最優路徑方案,使網絡負載更加均衡,很好地避免網絡擁塞髮生,為設計提供瞭依據.
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