基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法

发布时间：2018-11-18 21:58

【摘要】：微粒群优化算法具有搜索速度快、易于实现等优点,然而在解决实际问题中它容易陷入局部最优.笔者通过给出一种混合的策略——遗传免疫粒群算法,将遗传算法,免疫算法引入到微粒群算法中,既能提高全局搜索能力,避免在搜索过程中陷入局部最优,又使算法保留了种群多样性的特点,提高算法的收敛速度.将该算法应用于网络拥塞控制中,提出一种基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法来解决网络拥塞问题,通过仿真研究,验证了该方法的可行性.
[Abstract]:Particle swarm optimization (PSO) has the advantages of fast searching speed and easy implementation. However, it is easy to fall into local optimization in solving practical problems. In this paper, a hybrid strategy, genetic immune particle swarm optimization (GIGA), is presented, and genetic algorithm and immune algorithm are introduced into PSO, which can improve the ability of global search and avoid falling into local optimum in the process of searching. The algorithm also preserves the characteristics of population diversity and improves the convergence speed of the algorithm. The algorithm is applied to network congestion control and a hybrid genetic immune particle swarm optimization method is proposed to solve the network congestion problem. The feasibility of this method is verified by simulation.
【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;华中科技大学电子与信息工程系;
【基金】：河南省创新人才杰出青年计划资助项目(084100410009)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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