应用于QoS组播路由的改进量子遗传算法

发布时间：2024-02-05 07:56

　　针对QoS组播路由的最优求解问题,提出一种改进量子遗传算法.首先使用将图形网络拓扑简化为树形网络拓扑,并在种群初始化过程中引入基于概率划分的小生境协同进化策略.然后设计了新的量子旋转门调整规则,以便实时处理量子旋转角,从而提高量子搜索的收敛速度并增加了种群的多样性,然后采用基于锦标赛选择机制的灾变算子,以便全局寻优和收敛速度能够得到有效平衡.最后,将该算法与其他智能启发算法进行仿真对比.实验仿真结果表明:改进后的量子遗传算法能获得比其他智能启发算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的全局寻优能力.

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【部分图文】：

图1量子旋转门的坐标示意图

2.1.2量子旋转门作为最基本的操作步骤,量子位利用量子门进行矩阵变换来完成状态迁移,以便完成种群进化.量子位操作一般采用量子旋转门,其定义如下:

图28节点网络拓扑

研究结果显示,QoS组播路由选择的求解过程可以视为受约束最小代价组播树的求解过程[9],因此,本文将图形网络拓扑简化为树形网络拓扑.8节点网络拓扑如图2所示.3.2适应度函数

图3目的节点个数为5时,三种算法的比较图

为便于计算,本文不考虑丢包率约束值.在QoS约束条件条件下(Dmax=25,Jmax=30,Bmin=40)时,图3显示了当目的节点个数为5时,执行3种算法得到的最佳组播树的适应度对比曲线.从结果可以看出,随着迭代次数的增加,本文算法获得的种群所表示的组播树平均适应值一直优于其他....

图4QoS参数曲线结果

图3目的节点个数为5时,三种算法的比较图通过以上实验结果分析,可以得出本文算法在QoS组播路由效率问题求解方面,表现出明显的优势,在全局收敛速度和收敛效率上均表现良好.

本文编号：3895903