QoS組播路由的模擬退火自適應遺傳算法.pdf

1、應用自適應遺傳算法解決QoS組播路由是近幾年發(fā)展起來的一個熱門課題。自適應遺傳算法具有高度并行、隨機和自適應等特性，但是，該算法具有以下缺陷：(1)容易陷入局部最優(yōu)解，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象；(2)參數(shù)缺乏動態(tài)性，無法滿足遺傳進化的動態(tài)適應性。結合模擬退火算法，本文提出一種QoS組播路由的模擬退火自適應遺傳算法SAAGA，通過對多組實驗結果的分析，驗證了SAAGA算法的有效性。本文的工作如下： 1、引入模擬退火算法到自適應遺傳算法的交叉和

2、變異算子中。模擬退火算法具有較強的局部搜索能力，使搜索過程避免陷入局部最優(yōu)解，不但可以有效地抑制早熟現(xiàn)象，而且也緩解了單獨利用自適應遺傳算法的選擇壓力； 2、改進了自適應遺傳算法的交叉概率和變異概率。交叉概率和變異概率的選擇是影響算法行為和性能的關鍵，直接影響算法的收斂性。但自適應遺傳算法的概率選擇不利于進化過程的初期，其間搜索效率緩慢。因此，本文在自適應遺傳算法的基礎上對交叉和變異概率進行改進，加快本算法在進化初期的搜索效率；

3、 3、采用基于路徑的編碼方式，有效解決本算法在編碼、譯碼方面的困難，適應網(wǎng)絡規(guī)模的不斷增長； 4、采用基于懲罰算子的適應度評價，保證本算法更加客觀衡量個體優(yōu)劣： 5、采用輪盤賭和最佳個體保留策略相結合的選擇算子，保證本算法收斂到全局最優(yōu)； 6、設計修補環(huán)路算子，有效解決個體在執(zhí)行交叉和變異算子后可能出現(xiàn)環(huán)路的問題。 仿真實驗結果表明，本算法收斂速度快，具有良好的穩(wěn)定性、尋優(yōu)性和可擴展性，可以滿足不