超混沌遗传算法在多约束QoS组播路由中的应用研究

针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法.     

砉于神经网络和遗传算法的组播路由算法

提出了一种基于神经网络和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法，该路由算法把神经网络和遗传算法结合起来，并给出了一种非常便于进行交叉、变异等遗传操作的新编码方式。从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象，加快了收敛速度。仿真结果显示，算法在收敛速度方面要优于单纯的遗传算法和神经网络方法。     

基于神经网络和遗传算法的组播路由算法

提出了一种基于神经网络和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法, 该路由算法把神经网络和遗传算法结合起来,并给出了一种非常便于进行交叉、变异等遗传操作的新编码方式。从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象, 加快了收敛速度。仿真结果显示,算法在收敛速度方面要优于单纯的遗传算法和神经网络方法。     

基于混沌遗传算法的二维平面阵研究

针对一般均匀平面阵列方向图旁瓣较高的问题，利用传统遗传算法对均匀阵进行二维稀布排列，有效降低了旁瓣电平，但遗传算法收敛速度慢，容易陷入局部最优解。因混沌优化算法具有随机性、遍历性以及规律性的特性，把混沌优化算法引入到遗传算法中，利用混沌序列初始化种群，可提高遗传算法的收敛速度和获得全局最优解的能力。因此，提出一种基于混沌优化算法的遗传算法，并把该算法应用到二维平面阵天线设计中，该算法对天线阵的排布进行了优化设计。仿真结果显示混沌遗传算法的收敛速度有所提高，阵列天线的副瓣电平进一步降低，说明该方法具有一定的可行性。     

基于混沌理论的免疫遗传算法

为提高免疫遗传算法的运算效率，根据免疫系统本身的混沌特性，提出了一种混沌免疫遗传算法。该算法利用混沌系统的遍历性来减少数据冗余，利用混沌系统的初值敏感性来扩大搜索范围，从而保持了种群的多样性，避免了局部最优。实验表明，该算法比传统的免疫遗传算法具有更高的收敛速度及收敛性能。     

混沌遗传算法在时延约束选播路由中的应用

为解决遗传算法应用于选播路由时存在的易于陷入局部最优问题,结合混沌扰动算子和相异度方法,提出了一种基于改进的遗传算法的选播路由算法。仿真实验结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力,较好地解决了“早熟”收敛问题,能够快速、有效地从多个选播成员中找到满足带宽约束和时延限制,且代价最小的最优路径。通过分析仿真实验数据,证明了算法具有较快的收敛速度,且提高了找到最优解的成功率。     

基于混沌遗传算法的组播路由优化研究?

在采用混沌遗传算法优化多目标QoS组播路由时,为克服Logistic映射收敛速度不快,而使传统混沌遗传算法优化效果不好的缺陷,将Tent混沌遗传算法引入QoS组播路由问题的求解中。该算法利用Tent混沌映射优越的区间均匀搜索能力,对通过遗传优选出的个体再次进行混沌优化,优化出适应度最高的个体进行交叉变异,从而保证足够多的下一代,以致算法不会陷入早熟。仿真结果表明,该算法优于Logistic混沌遗传算法,有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快、更稳定。     

混沌遗传算法用于求解混合整数规划问题

针对遗传算法的早熟收敛问题,提出了一种混沌遗传算法（CGA）用于解决混合整数规划问题（MIPP）。该算法的基本思想是把混沌变量加载于初始个体的混沌生成和最优个体的混沌搜索过程中。研究结果表明：混沌遗传算法能够有效地解决混合整数规划问题,改善了遗传算法的早熟问题。该算法效果显著,明显提高了解决混合整数规划问题的计算效率,在收敛速度、解的精度和稳定性方面也都优于遗传算法。     

基于移动代理的大规模无线传感器网络路由算法

大规模传感器网络中常见路由算法耗能严重,不利于网络生命期最大化。在抽象出传感器网络移动代理路由模型的基础上,将移动代理路由归结为一个优化问题。为了优化移动代理路由,结合混沌搜索的全局空间能力和模拟退火算法的快速寻优能力,设计了一种具有记忆功能和多种邻域搜索方法的混沌模拟退火算法。理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模增大,算法在优化结果、收敛速度及时间效率方面均优于遗传算法和粒子群算法,明显延长了网络的生命期。     

基于遗传算法的多路径路由研究

针对Ad Hoc网络节点能量受限、拓扑结构易变、对路由算法收敛速度要求较高等问题,提出一种基于确定性遗传算法的简单相关多路径路由算法。采用按确定性比例选择和交叉的遗传算法,以提高收敛速度,通过修改中间节点的转发条件充分利用控制信息。仿真实验表明,该算法在寻优特性上优于简单相关的多路径算法。     

基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法

随着大量新型的多媒体在高性能网络、移动网络及Internet中的应用，满足QoS约束的多播路由问题成为越来越重要，它吸引了许多爱好者．本文讨论了多约束QoS多播路由问题，主要包含延迟、延迟抖动、带宽和分组丢失率等QoS约束，文中描述了一种在动态网络环境及不确定参数下适应于研究QoS多播路由的网络模型．提出了一种在网络规模、可行性方面为Imernet、移动网络和高性能网络下基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法（MQMRGA）．仿真结果表明该算法收敛速度快、可靠性高．MQMRGA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

解决多约束QoS组播路由问题的遗传算法

基于多种约束的QoS组播路由选择优化是当前通信网络中的一个重要问题，尽管有许多文献利用遗传算法解决这类问题，但仍然存在着收敛速度与全局收敛性之间的矛盾以及编解码难度大等问题。针对以上问题，提出了一种改进的遗传算法，通过采用预处理机制、特殊的树结构编码和合理的交叉变异策略，大大简化了编解码操作，并在全局收敛的基础上提高了算法的收敛速度。仿真表明，算法性能得到明显提高。     

基于混合遗传算法的QoS多播路由算法

具有多QoS约束的多播路由问题具有NP完全的复杂度。基于延时、延时抖动、带宽、丢包率等QoS约束,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的具有多QoS约束的多播路由算法。该算法充分利用了遗传算法和禁忌搜索的优点。克服了遗传算法在求解多QoS约束多播路由问题中的爬山能力差以及不成熟收敛等问题。仿真实验结果表明,该算法为多QoS约束多播路由问题的求解提供了一种有效的新途径。     

基于遗传算法的带时延约束组播路由算法

探讨了带时延约束组播路由优化算法,选用时延约束信息产生备选路径集并编码,给出了在该编码方式下使用不同进化阶段应用不同变异概率思想的改进遗传算法.仿真试验结果表明,该算法是可行有效的.     

一种改进的混沌优化算法

为了克服遗传算法的早熟现象以及混沌优化的搜索时间过长的缺点,将遗传算法、混沌优化和变尺度方法相结合,提出了一种改进的混沌优化算法.该算法利用混沌的随机性、遍历性和规律性来避免陷入局部极小值,从而也克服了遗传算法中的早熟现象,同时引入了变尺度方法提高该算法的搜索速度.本文还给出了算法的收敛性分析.对典型测试函数的仿真结果表明此算法优于变尺度混沌优化和遗传算法.     

一种新的基于混沌神经网络的组播路由算法

探讨了在高速包交换计算机网络中,具有端到端时延及时延抖动限制的组播路由问题,提出了基于混沌神经网络的组播路由优化算法。所提出的方法具有许多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。通过计算机仿真,和其它的一些方法进行了对比,结果表明：该算法能根据组播应用对时延和时延抖动的要求,快速、有效地构造最优组播树,具有较强的实时性。     

基于混沌遗传的Ad Hoc网络组播路由算法?

针对移动Ad Hoc网络(MANETS)的QoS组播路由优化问题,提出一种基于混沌遗传的组播路由算法。利用混沌变量的遍历性特点对遗传算法的适应度函数进行优化,避免遗传算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,该算法具有较好的收敛性和稳定性,能解决多QoS约束下MANETS的组播路由问题。     

基于改进克隆策略的整体优化组播路由算法

提出一种基于改进克隆策略的整体优化组播路由算法,该算法优先考虑延时,同时在满足延时约束的条件下考虑延时、带宽、代价这三个性能指标,在三者之间进行权衡约束,专门用一个参数Q作为衡量组播路由综合性能的指标,并且对树内路径进行了基因优化从而很快得到最优个体。仿真结果表明,得出的组播树代价和延时较小,带宽较大,大大改善了组播路由的整体服务质量,且该算法收敛速度快,可靠性和稳定性高。