【摘要】：微粒群優(yōu)化算法具有搜索速度快、易于實現(xiàn)等優(yōu)點,然而在解決實際問題中它容易陷入局部最優(yōu).筆者通過給出一種混合的策略——遺傳免疫粒群算法,將遺傳算法,免疫算法引入到微粒群算法中,既能提高全局搜索能力,避免在搜索過程中陷入局部最優(yōu),又使算法保留了種群多樣性的特點,提高算法的收斂速度.將該算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中,提出一種基于混合遺傳免疫粒群優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法來解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問題,通過仿真研究,驗證了該方法的可行性.
[Abstract]:Particle swarm optimization (PSO) has the advantages of fast searching speed and easy implementation. However, it is easy to fall into local optimization in solving practical problems. In this paper, a hybrid strategy, genetic immune particle swarm optimization (GIGA), is presented, and genetic algorithm and immune algorithm are introduced into PSO, which can improve the ability of global search and avoid falling into local optimum in the process of searching. The algorithm also preserves the characteristics of population diversity and improves the convergence speed of the algorithm. The algorithm is applied to network congestion control and a hybrid genetic immune particle swarm optimization method is proposed to solve the network congestion problem. The feasibility of this method is verified by simulation.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院;華中科技大學(xué)電子與信息工程系;
【基金】：河南省創(chuàng)新人才杰出青年計劃資助項目(084100410009)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李臻;城市公交車輛智能調(diào)度優(yōu)化研究[D];山東科技大學(xué);2010年

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)重要報紙文章 前2條

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本文編號：2341387