基于遺傳免疫粒群優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法.pdf

1、目前,隨著Internet迅速、廣泛的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)擁塞慢慢成為一項(xiàng)制約Internet發(fā)展的重要因素,網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)越來(lái)越多的具有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)要求的業(yè)務(wù),而這些業(yè)務(wù)對(duì)QoS提出了更高的要求,因此為了確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性及其它QoS機(jī)制的正常工作,通過(guò)合適的方法預(yù)防和控制擁塞是目前網(wǎng)絡(luò)研究的重要方向之一,也是本文所要做的功課,即針對(duì)基于遺傳免疫粒群優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法給出了詳細(xì)的分析,具體內(nèi)容如下:
　　 (1)系統(tǒng)分析網(wǎng)絡(luò)擁塞和

2、網(wǎng)絡(luò)擁塞控制機(jī)制,引出利用新型微粒群優(yōu)化算法解決擁塞控制的想法,在此基礎(chǔ)上對(duì)仿真工具NS2及其在網(wǎng)絡(luò)建模、擁塞控制上的應(yīng)用進(jìn)行了分析。
　　 (2)在對(duì)拓?fù)淠Ｐ头治龅幕A(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量QoS路由算法及其網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)等進(jìn)行了詳細(xì)解析,給出Qos路由優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,為之后進(jìn)行路由優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)擁塞控制奠定了基礎(chǔ)。
　　 (3)將遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和免疫算法(Immune Algorithm,I

3、A)引入到微粒群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)當(dāng)中,給出了遺傳免疫粒群優(yōu)化算法。即引入遺傳算法中的交叉和變異兩個(gè)機(jī)制、免疫算法中識(shí)別和選擇兩個(gè)思想,相對(duì)提高了適應(yīng)度較好的個(gè)體機(jī)率,同時(shí)確保個(gè)體微粒的多樣性不會(huì)受到影響,這樣新個(gè)體既能跳出局部最優(yōu)點(diǎn),又能保留優(yōu)秀個(gè)體的特性,避免了個(gè)體的過(guò)分集中。
　　 (4)對(duì)網(wǎng)絡(luò)路徑參數(shù)設(shè)置和路徑優(yōu)化指數(shù)進(jìn)行了分析,給出了基于遺傳免疫粒群優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)擁塞