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文檔簡介
1、應(yīng)用自適應(yīng)遺傳算法解決QoS組播路由是近幾年發(fā)展起來的一個熱門課題。自適應(yīng)遺傳算法具有高度并行、隨機和自適應(yīng)等特性,但是,該算法具有以下缺陷:(1)容易陷入局部最優(yōu)解,出現(xiàn)早熟現(xiàn)象;(2)參數(shù)缺乏動態(tài)性,無法滿足遺傳進化的動態(tài)適應(yīng)性。結(jié)合模擬退火算法,本文提出一種QoS組播路由的模擬退火自適應(yīng)遺傳算法SAAGA,通過對多組實驗結(jié)果的分析,驗證了SAAGA算法的有效性。本文的工作如下: 1、引入模擬退火算法到自適應(yīng)遺傳算法的交叉和
2、變異算子中。模擬退火算法具有較強的局部搜索能力,使搜索過程避免陷入局部最優(yōu)解,不但可以有效地抑制早熟現(xiàn)象,而且也緩解了單獨利用自適應(yīng)遺傳算法的選擇壓力; 2、改進了自適應(yīng)遺傳算法的交叉概率和變異概率。交叉概率和變異概率的選擇是影響算法行為和性能的關(guān)鍵,直接影響算法的收斂性。但自適應(yīng)遺傳算法的概率選擇不利于進化過程的初期,其間搜索效率緩慢。因此,本文在自適應(yīng)遺傳算法的基礎(chǔ)上對交叉和變異概率進行改進,加快本算法在進化初期的搜索效率;
3、 3、采用基于路徑的編碼方式,有效解決本算法在編碼、譯碼方面的困難,適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷增長; 4、采用基于懲罰算子的適應(yīng)度評價,保證本算法更加客觀衡量個體優(yōu)劣: 5、采用輪盤賭和最佳個體保留策略相結(jié)合的選擇算子,保證本算法收斂到全局最優(yōu); 6、設(shè)計修補環(huán)路算子,有效解決個體在執(zhí)行交叉和變異算子后可能出現(xiàn)環(huán)路的問題。 仿真實驗結(jié)果表明,本算法收斂速度快,具有良好的穩(wěn)定性、尋優(yōu)性和可擴展性,可以滿足不
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