基于無向圖理論的計算機網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法.doc
約7頁DOC格式手機打開展開
基于無向圖理論的計算機網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法,頁數(shù):7字?jǐn)?shù):3960摘要本文分析了網(wǎng)絡(luò)多劃分優(yōu)化問題的實質(zhì),提出運用無向圖多劃分理論對該問題加以研究,并結(jié)合問題本身的特點,設(shè)計了一種改進(jìn)型遺傳算法。該算法從適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計、遺傳操作算子以及參數(shù)選取等方面對經(jīng)典遺傳算法進(jìn)行了改...
內(nèi)容介紹
此文檔由會員 cnlula 發(fā)布
基于無向圖理論的計算機網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法
頁數(shù):7 字?jǐn)?shù):3960
基于無向圖理論的計算機網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法
摘要 本文分析了網(wǎng)絡(luò)多劃分優(yōu)化問題的實質(zhì),提出運用無向圖多劃分理論對該問題加以研究,并結(jié)合問題本身的特點,設(shè)計了一種改進(jìn)型遺傳算法。該算法從適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計、遺傳操作算子以及參數(shù)選取等方面對經(jīng)典遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)。實際研究結(jié)果表明該算法實現(xiàn)了計算機網(wǎng)絡(luò)自動劃分優(yōu)化的目的,且算法性能優(yōu)于經(jīng)典遺傳算法。
關(guān)鍵詞 遺傳算法 無向圖 k-劃分 網(wǎng)絡(luò)劃分優(yōu)化
引言
在計算機網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與管理中,為了改善網(wǎng)絡(luò)性能,同時便于對網(wǎng)絡(luò)實施控制管理,采取的有效手段之一是將整個大的網(wǎng)絡(luò)劃分為多個較小的、相對獨立的子網(wǎng)(該問題被稱為“網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化”問題,這里k指劃分的子網(wǎng)數(shù))。網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化問題,屬于組合優(yōu)化的范疇,即根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)信息和網(wǎng)絡(luò)基本拓?fù)淠P停瑢ふ铱赡艿淖罴丫W(wǎng)絡(luò)配置,這是一個NP完全問題。對于該問題的研究,由于其計算復(fù)雜度隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和需劃分的子網(wǎng)數(shù)k的增大而急劇增加,傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索方法已無能為力。近年來,遺傳算法已被引入到該問題的求解中來。遺傳算法作為一種全局優(yōu)化搜索算法,由于其本身所具有的全局收斂性和隱含的并行性,加之其簡單易用、魯棒性強,能夠輕易地獲得問題的全局最優(yōu)解,且問題越復(fù)雜,它相對于其他算法的優(yōu)越性越明顯,故十分適合解決這類問題。但應(yīng)用經(jīng)典遺傳算法求解網(wǎng)絡(luò)的k-劃分優(yōu)化問題時,其求解時間很長,且求得最優(yōu)解的成功率很低。因而,有必要針
頁數(shù):7 字?jǐn)?shù):3960
基于無向圖理論的計算機網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法
摘要 本文分析了網(wǎng)絡(luò)多劃分優(yōu)化問題的實質(zhì),提出運用無向圖多劃分理論對該問題加以研究,并結(jié)合問題本身的特點,設(shè)計了一種改進(jìn)型遺傳算法。該算法從適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計、遺傳操作算子以及參數(shù)選取等方面對經(jīng)典遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)。實際研究結(jié)果表明該算法實現(xiàn)了計算機網(wǎng)絡(luò)自動劃分優(yōu)化的目的,且算法性能優(yōu)于經(jīng)典遺傳算法。
關(guān)鍵詞 遺傳算法 無向圖 k-劃分 網(wǎng)絡(luò)劃分優(yōu)化
引言
在計算機網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與管理中,為了改善網(wǎng)絡(luò)性能,同時便于對網(wǎng)絡(luò)實施控制管理,采取的有效手段之一是將整個大的網(wǎng)絡(luò)劃分為多個較小的、相對獨立的子網(wǎng)(該問題被稱為“網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化”問題,這里k指劃分的子網(wǎng)數(shù))。網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化問題,屬于組合優(yōu)化的范疇,即根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)信息和網(wǎng)絡(luò)基本拓?fù)淠P停瑢ふ铱赡艿淖罴丫W(wǎng)絡(luò)配置,這是一個NP完全問題。對于該問題的研究,由于其計算復(fù)雜度隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和需劃分的子網(wǎng)數(shù)k的增大而急劇增加,傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索方法已無能為力。近年來,遺傳算法已被引入到該問題的求解中來。遺傳算法作為一種全局優(yōu)化搜索算法,由于其本身所具有的全局收斂性和隱含的并行性,加之其簡單易用、魯棒性強,能夠輕易地獲得問題的全局最優(yōu)解,且問題越復(fù)雜,它相對于其他算法的優(yōu)越性越明顯,故十分適合解決這類問題。但應(yīng)用經(jīng)典遺傳算法求解網(wǎng)絡(luò)的k-劃分優(yōu)化問題時,其求解時間很長,且求得最優(yōu)解的成功率很低。因而,有必要針