求解带时延约束组播路由问题的启发式遗传算法

组播是一点到多点的信息传送方式。在视频会议等实时性要求较高的组播应用中，保证信息的传输时延尽可能小非常重要。有时延约束的组播路由问题已被证明是NP－Complete问题。研究带时延约束的组播路由问题，给出了一种遗传算法以求解该问题，算法采用了适合问题特点的遗传算子，能够较好地解决时延受限组播路由问题。     

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.     

基于遗传算法的带度约束组播路由算法

本文提出了一种基于遗传算法的带度约束的组播路由算法DCMST_on_GA,算法首先将原图转化为一个动态结构表,然后用一个二维数组表示一棵组播树,遗传操作直接作用在这样的个体上,算法采用比例选择算子和保留最佳个体的策略。本算法编码简洁,有效地解决了遗传算法解决组播树问题的编码和解码的难点,加快了全局搜索速度。     

求解应用层组播路由问题的遗传算法

分析了应用层组播路由模型，提出了更合理的应用组播路由模型．进一步给出了求解应用层组播路由问题的遗传算法，并分析了该算法的复杂性．大量的数值仿真表明该算法有较好的数值效果．     

基于遗传算法的组播路由选择方法

给出了多种群并行退火组播路由遗传算法和一种有效去除冗余信息的遗传算法编码设计技术，通过仿真实验证明了算法的正确性，分析了算法的时间性能，表明该算法快速有效。     

度约束QoS组播路由遗传算法

有度约束的QoS组播路由问题在通信网络中具有重要意义。提出一种基于遗传算法的度约束组播路由算法,采用节点连接路径形式的编码方法构成一棵组播树的表示,设计了相应的具有树形结构的交叉和变异算子,以及节点度的改变算法。算法可以实现具有树形结构染色体的遗传进化。数值实验表明算法具有找到最优解的能力,特别适合于求解大规模网络有度约束的QoS组播路由问题。     

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。     

基于遗传算法的QoS组播路由算法

提出了一种新的基于遗传算法的OoS组播路由算法。该算法具有预处理机制、树型结构编码、启发式初始种群生成和交叉策略、指导性变异过程。仿真结果表明,该算法的性能和效率都优于文中提到的其它现存算法。     

基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法

在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题。组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,但对于多约束Qos组播路由方面的研究相对比较少。论文提出了一种基于遗传算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树,文中描述了一种适应于研究Qos组播路由的网络模型。最后通过仿真实验证明该算法操作简单、搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性。     

基于极值遗传算法的QoS组播路由

基于遗传算法和极值优化思想,提出一种极值遗传算法,将其应用到QoS组播路由。极值优化的非自衡性可以防止算法陷入局部解,加快算法的收敛速度。根据网络拓扑结构特点,采用特殊的编码、交叉、变异操作,保证解的可行性。实验结果表明,该算法能达到较高的QoS组播路由速度和精度。     

基于遗传算法的QoS多播路由优化算法

研究了带宽、延时、延时抖动和分组丢失率约束以及费用最小的QoS多播路由优化问题,提出了一种启发式遗传算法、该算法采用可变长度染色体(路由串)和它的基因(节点)应用于编码问题。交叉操作在交叉点进行部分染色体(部分路由)交换,变异操作维持种群的多样性。该算法采用简单维护操作维护好所有的不可行的染色体,交叉操作和变异操作相结合保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。计算机仿真实验证明该算法快速有效,可靠性高。     

求解QoS组播路由问题的启发式遗传算法

将启发式方法跟遗传算法相结合,利用染色体作为启发信息,提出了求解Qos组播路由问题的新的遗传算法。分析了该算法的复杂性并进行了大量仿真,实验表明该算法能以较高速度收敛。     

基于遗传算法的应用层多播路由方案

通过分析应用层多播树的路由约束,定义了3个适值函数,分别考察应用层多播树在开销、平衡和网络层业务量均衡3方面的性能。并根据生成的总适值函数进行遗传算法操作．仿真结果表明,与基于几何规则的应用层路由算法比较,本文提出的算法对多播树的3方面性能都有所优化,树的平衡和网络层业务量均衡性能的优化程度尤为明显．     

基于遗传操作的带度约束的多播路由算法

利用SPH和GA这两种算法的优点,提出了一种快速的多播路由树的生成算法,算法使用SPH的基本思想,采用遗传操作而不是遗传算法,克服了已有算法的不足。仿真结果显示,算法性能良好。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由算法

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽、时延和时延抖动约束费用最小的组播路由选择方法，该方法针对遗传算法的局限性，采用基于备选路径集的整数队列编码机制，对适应度函数进行了调整，改进了交叉和变异操作，结合了模拟退火算法。实验表明，该算法能够有效地提高收敛速度、避免早熟收敛、满足多媒体网络对相应QoS的需求。     

基于遗传算法的时延受限组播路由优化

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法，该方法在满足时延限制条件的基础上寻找代价最小的组播树，并利用模式定理说明利用遗传算法解决时限受限的组播路由的难易。实验比较表明，该算法操作简单、收敛速度快、可靠性高，能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

基于混合遗传算法的多播路由多目标优化

互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束.目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证,文中描述了一种适应于研究多播QoS路由多目标优化的网络模型,在此基础上提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的,具有多目标的多播路由QoS优化方法,以克服遗传算法的爬山能力差以及不成熟收敛等问题.此外还采用了改进的多播树编码方法及高效的遗传操作,同时还优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数.实验结果表明,该算法为多播路由QoS多目标优化问题的求解提供了一种有效的新途径.     

一种基于遗传算法的QoS组播路由算法

通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,提出了一个基于遗传算法来构造满足QoS需求的组播路由树算法。通过仿真研究,证实了该算法的可行性、有效性及健壮性。同时,对遗传算法参数与算法性能之间的关系进行了讨论。     

混沌遗传算法在IP网络组播路由中的应用

提出了一种基于混沌优化和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法，该路由算法把混沌系列和遗传算法结合起来，并提供了一种新的编码方式和一种自适应的变异遗传操作，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，该文提出的算法在解题的精度和收敛速度等方面都优于遗传算法。