共查询到20条相似文献，搜索用时 390 毫秒
1.
2.
3.
由于一些像远程视频会议之类的新服务要求更好的服务质量,多媒体通信路由算法需要使用多个QoS的参数。然而解决QoS路由问题、搜索两个无关参数的可行路径是一个NP完全问题。提出了一种基于遗传算法的QoS路由算法。仿真实验结果表明,该算法具有很好的性能并且为多约束QoS路由问题的求解提供了一种有效的途径。 相似文献
4.
对于复杂网络社区结构的探测问题在多个应用领域引起了广泛关注。本文基于遗传算法提出了一种新的社区探测算法,该算法通过最大化网络模块度以探求最好的社区划分结果。本文采用字符串编码进行基因表示。在初始化种群时,通过将一部分节点的社区标识符传递给它的邻居节点保证了算法的收敛性,并且消除了不必要的迭代。对于交叉算子和变异算子也进行了优化,将单向交叉引入到交叉算子中,并在变异过程中保证了变异节点的连接有效性。将本算法与两种算法通过真实世界的复杂网络进行实验比较,实验结果表明,改进后的算法可以有效地应用于社区结构探测。 相似文献
5.
《科技通报》2017,(2)
Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优解的速度,使用列维飞行可以减少寻找优化解的时间,在粒子群算法中采用自适应参数变换的思想,加速了产生种群的最优解。本文算法应用在Ad Hoc网络的组播路由算法中,在满足Qo S约束函数的前提下,降低了产生路由最优解的费用,缩短了时间。仿真实验说明本文的算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在网络时延,网络消耗费用,网络成本和丢包率方面具有很好的效果。 相似文献
6.
传统的排课算法中存在着一定的不足之处,为了解决这一问题,本文在排课算法中引入了遗传算法,用于更好地找出最好的排课方案。以课表为染色体对象,对课表进行编码,利用遗传算法实现课程的安排。本文在适应度函数中,设置了课程时段优度、课程日组合适应度、周课时分布适应度和教室日分布均匀度。为了使得算法更稳定效率,还提出了多子种群算法以及多轮轮赌的算法机制。仿真实验结果表明,本文提出的排课机制具有最优解。 相似文献
7.
针对一类特殊的非线性整数规划问题,提出了一种基于位置编码的遗传算法。该算法将分割位置作为编码基因,并针对新的编码方式设计了基于二分法的初始化过程及相应的交叉、变异操作,提高了算法的收敛性和稳定性。实验结果证明该编码方式在求解该类非线性整数规划问题的有效性和优越性。 相似文献
8.
文章讨论了具有时延及带宽约束的多播路由算法(MRAQoS),并在模拟环境中处理了时延、带宽和代价三个参数值,描述了一种多QoS约束的网络模型。该算法试图减少多播树的代价来满足多QoS的约束,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。 相似文献
9.
在广域网中使用组播传输一点对多点的数据能够减少对网络带宽的占用,提供信道利用效率。介绍了组播路由基本原理与常用的组播路由协议,针对广域网组播协议容易受到DdoS攻击的问题,设计了广域网组播路由的安全策略。 相似文献
10.
11.
12.
针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。 相似文献
13.
14.
TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
15.
针对庄家算法的缺陷,提出了一种基于信息熵的庄家算法。其基本思想是：在使用庄家算法进行非支配解的选取前,先对群体的信息熵值进行计算。若熵值较低,即没有相对较好的分布度,则对群体进行遗传选择、交叉和变异操作,生成新的群体,直到熵值达到要求,再使用庄家法则进行计算。数值计算表明,这种新的算法既保持了庄家算法较高的收敛速度,又改善了群体的分布度,提高了种群的多样性,避免了过早收敛于局部最优解的现象。 相似文献
16.
预研项目的中止决策是我国军队预研管理工作中的薄弱环节。提出了一种遗传算法和BP算法相结合的改进神经网络模型,利用这种方法进行预研项目的中止决策,可以使网络收敛速度加快和避免局部极小。以收集到的样本为例,对该方法进行实证研究,证明了该方法的有效性。 相似文献
17.
18.
19.
20.
针对离散信道容量的一般计算问题,本文提出基于遗传算法的信道容量计算方法。该方法首先对信源输入概率P(x)进行编码,设置适应度函数为平均互信息(IX;Y),其次,在每一迭代步骤中应用选择,交叉和变异规则,从当前的种群中产生新的子群。对多种信道仿真结果证明了此方法的有效性。 相似文献