改进的量子遗传算法在网络拥塞控制中的应用

发布时间：2017-07-03 04:07

  本文关键词：改进的量子遗传算法在网络拥塞控制中的应用

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【摘要】：当前以遗传算法为基础的网络拥塞控制方法对网络拥塞存在控制目标选取耗时,最优目标参数选取不均等问题,控制效果不佳。针对这一问题,结合量子计算的优点,提出一种基于改进量子遗传算法的网络拥塞控制算法,首先对网络拥塞的原理进行分析,建立QoS路由拥塞控制数学模型,将量子计算引入遗传算法进行改进,在静态旋转角的量子遗传算法的基础上,保证拥塞目标参数的选取准确性,给出算法的实现方法和具体流程。实验结果表明,该算法的搜索速度快、效率高、可以很好地优化网络性能,实现拥塞控制。
【作者单位】： 河南工业职业技术学院;
【关键词】： 网络拥塞控制 QoS路由 量子遗传算法 网络性能优化
【基金】：国家自然科学基金:下一代互联网安全与隐私保护机制研究(61140320)
【分类号】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 0引言随着互联网技术的快速发展,网络资源被越来越多的用户所占用,当网络资源远远不能满足用户需求时,就会产生“拥塞”。网络拥塞现象最早出现在1986年10月,自此以后,人们在网络拥塞领域进行了大量的研究工作。1988年,Jacobson提出了基于TCP流的端到端网络拥塞控制算法[1],19

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