• 谈基于自适应遗传算法网络资源均衡和优化网络 不要轻易放弃。学习成长的路上,我们长路漫漫,只因学无止境。


    [文章以均衡网络业务为优化目标,提出了一种基于自适应遗传算新万博体育手机版官方,新万博在线开户,新万博体育官网注册法的资源优化路由算法,采用改进的适应度函数和自适应的交叉变异算子。理论分析表明该算法改善了最短路径路由算法轻易发生阻塞及平安性不好的缺点,和基本遗传算法相比,它明显进步了收敛性能,并且具有很强的自适应能力。[负载均衡;遗传算法;资源优化利用引言传统的路由协议默认的总是使用最短路径转发数据分组,经常导致网络上的流量分布不平衡,使得网络上有些链路由于过负荷产生拥塞现象,而另一些链路资源却处于闲置状态,增加丢包率和恶化资源利用率。流量工程的主目的就是优化资源利用率,进步网络性能,增加网络的健壮性。使在满足业务质量求的条件下,使网络中的资源得到全面公道的利用,尽量避免出现一部分资源被过度利用而另一部分资源却没有被充分利用的情况。在流量工程探究之前,普遍采用的静态路由配置方法是使用手工配置或简单的路由算法,如最短路径算法,但随着网络的日益复杂,原先的配置方法已经无法适应现有的网络环境,而且由于每次只能配置一条,不能使网络达到全局的优化,由文献知,在静态业务下可为多条同时分配网络资源,使网络资源达到优化利用。本文将具有强约束条件的网络资源均衡和优化的新题目转化为组合优化的最短路新题目,并设计利用一种改进的遗传算法进行一定迭代数使其以最快速度得到最优解。网络模型假设及衡量指标的数学描述一个网络可以数学表示为一个有向图(﹐),其中为网络节点的集合,表示路由器之间的链路集合。假设网络的链路数为,即,链路的带宽容量是。设所配置的路径组为(﹐﹐…﹐),为其中一条配置的路径(网络资源优化的一个重指标是让网络中每个链路的资源利用率保持在一种趋于平衡的状态,使得网络对请求的接受率尽量高。因网络预留带宽为,设为第条的带宽需求。设为第条中链路的剩余带宽(),则有链路的资源空闲率假如,则表示链新万博体育手机版官方,新万博在线开户,新万博体育官网注册路几乎被占满,此链路不平安。当%;%;时,说明链路还有很多剩余带宽可供使用,这条链路是平安的。当%;时,此链路不能满足求。通过可以求出网络中链路的资源空闲率的均值,即该文用网络负载平衡度来表征网络各链路的资源空闲率相对于均值的偏离程度,记为,显然有的值越小,负载越均衡。所以网络资源优化的新题目转换为在消耗网络资源较少情况下,尽量使网络负载保持均衡即最小,其数学公式描述如下基于自适应遗传算法的网络资源优化路由算法遗传算法是通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它将新题目的求解表示成“染色体”的适者生存过程,通过“染色体”群的一代代不断进化,包括复制、交叉和变异等操纵,直到满足一定性能指标和收敛条件终止,从而求得新题目的最优解或满足解。对于基本遗传算法,在搜索过程的起始阶段,群体中经常有极少的个体相对于大多数个体而言适应度非常好,在比例选择下这几个非常好的个体就可能会控制整个选择过程,使得进一步进化成为不可能,从而导致所谓得“早熟”现象;另一方面,在搜索过程得后期,群体中可能还存在足够得多样性,然而群体的均匀适应度可能会接近群体中的最优适应度,这时在后继代中具有均匀适应度的个体和最好的个体就几乎会得到相同的复制数目,导致群体进化困难,降低了收敛速度。基于这一新题目,本文拟通过一种自适应的比例变换方式来改进遗传算法,使群体能够以最快速度向最优解进化,进步收敛速度,并且避免早熟。.染色体编码这里将对应终端节点对(,,)的所有满足约束条件的路由组成的集合称为(




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