【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量動(dòng)態(tài)變化和不同流量對(duì)擁塞控制和傳輸代價(jià)的要求不同的現(xiàn)象,提出一種基于小生境粒子群的多拓?fù)渎酚勺訉渔溌窓?quán)值優(yōu)化算法。該算法以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量動(dòng)態(tài)變化為目標(biāo),設(shè)置了以時(shí)段劃分的業(yè)務(wù)量矩陣和適應(yīng)流量動(dòng)態(tài)變化要求的權(quán)重因子。優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)從擁塞代價(jià)影響和傳輸代價(jià)影響兩方面進(jìn)行了改進(jìn),并利用小生境粒子群算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),以解決一般優(yōu)化算法存在的容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法能夠在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。
[Abstract]:In view of the dynamic change of network traffic and the different demand for congestion control and transmission cost, a multi-topology routing sub-layer link weight optimization algorithm based on niche particle swarm optimization is proposed. The algorithm aims at adapting to the dynamic change of network traffic, and sets up the traffic matrix divided by time and the weight factor to adapt to the dynamic change of network traffic. The optimization objective function is improved in terms of congestion cost and transmission cost, and niche particle swarm optimization algorithm is used to optimize the objective function to solve the problem that the general optimization algorithm is prone to fall into local optimization. Experimental results show that the algorithm can achieve load balancing in the network.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61003252,61201209) 全軍軍事學(xué)研究生課題(2011JY002-524)資助
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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8 李e，

本文編號(hào)：2127319