改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择

基于改进遗传算法的多QoS约束网格任务调度
蒲汛;何为;卢显良
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2010()S1
【摘要】解决好网格环境中多QoS约束条件下的独立任务调度问题是提高网格系统关键技术之一。

将该类问题规约为多目标组合问题优化,以NSGA-II算法为基础,通过优化其初始种群的生成算法以及变异算子的更新算法,以期在网格多目标约束条件下寻找到较优任务调度方案。

仿真实验表明,该算法的有效性和实用性。

【总页数】4页(P54-56)
【关键词】遗传算法;任务分配;Pareto最优;QoS约束
【作者】蒲汛;何为;卢显良
【作者单位】电子科技大学计算机科学与工程学院;西南大学计算机与信息科学学院;四川美术学院计算机网络中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP183;TP393.02
【相关文献】
1.基于多维QoS约束的网格任务调度算法 [J], 谭亚丽;于炯;邓定兰;吕良干;田国忠
2.基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究 [J], 李飞;王浩;张琨;牛京武
3.网格环境下基于多QoS约束的任务调度算法研究 [J], 王大成;龚跃;张异;周凯熙;仇春辉
4.基于改进遗传算法的QoS移动网格任务调度 [J], 张丽;吴楠;曲攀
5.基于QoS约束的网格任务调度算法 [J], 王浩;李飞
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基于遗传算法的多目标QoS多播路由算法
徐磊;武坤
【期刊名称】《电脑与信息技术》
【年(卷),期】2006(14)6
【摘要】针对通信网中多目标QoS多播路由模型,文章提出了一种改进的遗传算法.算法的编码方式采用节点序编码,编码和解码过程都比较简单直观.采用保留最佳个体与适应度比例的选择方法,加快了遗传算法的收敛,并在此基础上采用理想点法构建评价函数来求解模型的Pareto解,采用双层的交叉与变异操作,增加群体的多样性.仿真试验验证,该算法可靠性高,适用于大规模网络.
【总页数】4页(P12-15)
【作者】徐磊;武坤
【作者单位】中南大学数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410083;中南大学数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于遗传算法的无线网状网QoS多播路由算法 [J], 柯宗武;李腊元;陈年生
2.基于量子遗传算法的QoS多播路由算法 [J], 董武世;柯宗武;陈年生
3.一种基于遗传算法的QoS多播路由算法 [J], 章扬;洪利
4.基于量子遗传算法和IMST算法的QoS多播路由算法 [J], 王宝伟;王洪国;刘乐
5.基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法 [J], 孙宝林;李腊元
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基于遗传算法的多约束QoS选播路由算法
田小元
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2009(000)001
【摘要】随着网络上各种流媒体的出现,有些业务除了需要考虑时延外,还需考虑其他的QoS参数,如带宽、时延抖动、包丢失率等.本文提出的算法将研究多个QoS 条件下的选播路由选择问题.本算法中,路由选择是在时廷、时延抖动、包丢失率三个QoS约束下完成的.其中时延,时延抖动是加法型度量,包丢失率是乘法型度量.【总页数】3页(P115-116,181)
【作者】田小元
【作者单位】山东省科技情报研究所,山东济南250101
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的选播QoS路由算法 [J], 史蕊;庞子龙
2.基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法 [J], 李领治;丁秋林
3.基于改进遗传算法有时延约束的选播QoS路由算法 [J], 李克文;房士义
4.基于遗传算法的选播QoS路由算法研究 [J], 冯凌凌;李陶深
5.基于遗传算法提高网络资源利用率的选播QoS路由算法 [J], 陈燕;胡小春;李陶深
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用改进的遗传算法解决多约束QoS单播路由问题
吴巍;阮秋琦
【期刊名称】《铁道学报》
【年(卷),期】2005(027)006
【摘要】在Internet网络中由于多媒体通信的需要,QoS路由技术已经成为研究的热点.本文通过对多约束QoS单播路由问题的研究,在已有遗传算法解决方案的基础上,提出一种改进的遗传算法.改进后的遗传算法综合考虑QoS单播路由中延时、延时抖动、带宽、丢失率等因素,并根据网络连接特性和带宽限制,在种群的初始化、染色体的交叉和变异等操作中,对个体中基因的选择进行指导,并加入去除循环、削减路由开销等操作,使得多条件约束下的路由选择效率更高.最后给出实验举例,并通过与现有算法性能比较,表明改进的遗传算法能快速、有效地解决多约束QoS单播路由选择问题,并适用于大规模的网络系统.
【总页数】6页(P71-76)
【作者】吴巍;阮秋琦
【作者单位】北京交通大学,信息科学研究所,北京,100044;北京交通大学,信息科学研究所,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的多约束QoS路由算法研究 [J], 葛君伟;邓金鑫
2.基于遗传算法的多约束QoS单播路由算法 [J], 彭璐;何加铭
3.解决多约束QoS组播路由问题的遗传算法 [J], 宋乃斌;高随祥
4.改进遗传算法在多约束QoS动态组播路由选择中的实现 [J], 尹琦;李存华;宋世斌
5.改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择 [J], 高靓;朱翠涛
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一种基于改进遗传算法的多约束QoS路由选择方法一种基于改进遗传算法的多约束QoS路由选择方法摘要：给出了QoS路由选择问题的描述，提出了单点投递情况下，利用改进遗传算法解决受多个QoS约束的路由选择策略，并对该算法的性能进行了仿真分析。

关键词：服务质量（QoS）QoS路由遗传算法（GA）单点投递目前，Internet(Ipv4标准)基本上只能提供“尽力而为”的服务。

而随着Internet商业化应用的飞速发展，对网络的服务质量（Quality of Service，QoS）提出了更高的要求。

研究QoS路由问题就是对网络和业务QoS路由进行优化，在尽量减少资源消耗的基础上，合理分配网络的流量负荷，减少阻塞概率，同时有利于系统接入更多的业务。

如果路由尺度是2个或多个加法性或乘法性QoS参数的任意组合，则这类路由问题属于NP完全问题[1]，用传统的穷举算法不能满意地解决问题，尤其是当网络规模很大时。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物群体进化过程，通过“优胜劣汰”法则保留优秀后代的一种新型优化算法。

作为一种自适应、启发式的全局意义上的搜索算法，遗传算法具有很强的鲁棒性，并具有并行搜索，群体寻优的特点，已广泛用于解决具有NP难度的问题。

运用遗传算法解决路由选择问题已有很多研究，如解决基于负载均衡的路由问题[3]、QoS路由问题[4]和时延费用最小问题[5]等。

可以看出，同其他优化算法相比，利用遗传算法解决此类问题显得更为简单、有效。

但采用一般的遗传算法解决QoS路由问题，容易收敛于局部解且在进行遗传算子（如交叉和变异）操作时染色体中会产生死遗传子，形成根本不存在的链路或造成循环链路，并且遗传算法本身还存在收敛速度和全局收敛性之间的矛盾。

针对这些问题，本文对传统遗传算法进行了一些改进，并利用该算法解决多约束的QoS路由问题，取得了较好的效果。

基于免疫遗传算法的多约束QoS组播路由选择方法
赵秀平;谭冠政
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)3
【摘要】以具有精英保留的免疫遗传算法(IGAE)为基础,提出了一种新的用来求解带宽、时延、时延抖动受限,费用最小的QoS组播路由选择问题的方法.首先采用预处理机制,将网络结构中不满足带宽约束的链路去掉,利用Dijkstra第k最短路径算法建立编码空间的备选路径集;然后采用基于路径的树结构编码来随机产生初始群体,使种群中的每个个体都代表组播路由问题的一个候选解;最后利用IGAE算法对种群进行优化,最终求得满足QoS要求的组播路由.仿真实验结果表明,该算法具有较好的性能,能以较快的速度搜索到满足QoS要求的费用最小的组播树.
【总页数】5页(P591-595)
【作者】赵秀平;谭冠政
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP393;TP301.6
【相关文献】
1.基于免疫遗传算法的QoS组播路由选择方法 [J], 孙永飞;高随祥;张百成;王营昌;王蔚
2.基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法 [J], 李美莲;曾建潮
3.基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法 [J], 贺智明;梁云飞
4.基于遗传算法的QoS组播路由选择方法 [J], 李元臣;刘维群;薛雷
5.一种基于改进遗传算法的多约束QoS路由选择方法 [J], 宋乃斌;高随祥;王营昌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

—98—解决多约束QoS 组播路由问题的遗传算法宋乃斌，高随祥(中国科学院研究生院，北京 100039)摘 要：基于多种约束的QoS 组播路由选择优化是当前通信网络中的一个重要问题，尽管有许多文献利用遗传算法解决这类问题，但仍然存在着收敛速度与全局收敛性之间的矛盾以及编解码难度大等问题。

针对以上问题，提出了一种改进的遗传算法，通过采用预处理机制、特殊的树结构编码和合理的交叉变异策略，大大简化了编解码操作，并在全局收敛的基础上提高了算法的收敛速度。

仿真表明，算法性能得到明显提高。

关键词：服务质量(QoS)；组播路由；遗传算法Improved Heuristic Genetic Algorithm for Multicast Routing onMultiple Constrained QoSSONG Naibin, GAO Suixiang(Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039)【Abstract 】Multiple constrained QoS routing optimization is an important problem in the current communication network research. Despite the broad application of Genetic Algorithm(GA) in multicast routing problem, it still has the paradox between the convergence speed and the global astringency. Aa improved GA is referred. It uses the preprocessing mechanism, the tree structure coding, the reasonable crossover technique and mutation process. It can simplify the coding and recoding process and increase the convergence speed based on the global astringency. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than other algorithms when it be used to solve the multicast routing problem. 【Key words 】Quality of serve; Multicast routing; Genetic algorithm计 算 机 工 程Computer Engineering 第32卷 第24期Vol.32 No.24 2006年12月December 2006·网络与通信·文章编号：1000—3428(2006)24—0098—03文献标识码：A中图分类号：TP393.09组播是一种从一个源节点同时向多个目的节点传送信息的通信方式，是网络多媒体信息传输的关键技术之一，大量多媒体应用如电视会议、远程教学等，需要网络支持组播功能。

基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法
李美莲;曾建潮
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)023
【摘要】在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题.组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题.目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,但对于多约束Qos组播路由方面的研究相对比较少.论文提出了一种基于遗传算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树,文中描述了一种适应于研究Qos组播路由的网络模型.最后通过仿真实验证明该算法操作简单、搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性.
【总页数】5页(P125-128,168)
【作者】李美莲;曾建潮
【作者单位】中北大学计算机科学与技术系,太原,030051;太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所,太原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法 [J], 孙宝林;李腊元
2.基于免疫遗传算法的多约束QoS组播路由选择方法 [J], 赵秀平;谭冠政
3.基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法 [J], 贺智明;梁云飞
4.基于遗传模拟退火算法的多约束QOS组播路由优化算法 [J], 屈志毅;文雪飞;范志明;苏振明
5.基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法 [J], 孙宝林;李腊元
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