混合遗传算法在网络拥塞控制中的仿真研究

发布时间：2019-02-23 23:58

【摘要】：随着互联网技术的迅猛发展,网络拥塞日益成为了限制计算机网络发展的一个瓶颈,为了实现拥塞控制,建立了多约束优化数学模型,并提出一种混合遗传算法。该算法将禁忌搜索融入到遗传算法中,既可避免遗传算法陷入局部最优解,也为禁忌搜索提供了较好的初始个体,因此可以加快算法收敛,提高解的质量。仿真结果表明该优化算法减小了端到端的延迟,降低了丢包率,从而避免了网络拥塞、优化了网络资源利用。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, network congestion has increasingly become a bottleneck restricting the development of computer networks. In order to achieve congestion control, a mathematical model of multi-constraint optimization is established and a hybrid genetic algorithm is proposed. The algorithm integrates Tabu search into genetic algorithm, which can not only avoid the genetic algorithm falling into local optimal solution, but also provide a good initial individual for Tabu search, so it can accelerate the convergence of the algorithm and improve the quality of the solution. Simulation results show that the proposed algorithm reduces end-to-end delay and packet loss rate, thus avoiding network congestion and optimizing the utilization of network resources.
【作者单位】： 中州大学工程技术学院;郑州大学电气工程学院;
【基金】：河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011C510002)
【分类号】：TP393.06;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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