【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)擁塞日益成為了限制計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的一個(gè)瓶頸,為了實(shí)現(xiàn)擁塞控制,建立了多約束優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并提出一種混合遺傳算法。該算法將禁忌搜索融入到遺傳算法中,既可避免遺傳算法陷入局部最優(yōu)解,也為禁忌搜索提供了較好的初始個(gè)體,因此可以加快算法收斂,提高解的質(zhì)量。仿真結(jié)果表明該優(yōu)化算法減小了端到端的延遲,降低了丟包率,從而避免了網(wǎng)絡(luò)擁塞、優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)資源利用。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, network congestion has increasingly become a bottleneck restricting the development of computer networks. In order to achieve congestion control, a mathematical model of multi-constraint optimization is established and a hybrid genetic algorithm is proposed. The algorithm integrates Tabu search into genetic algorithm, which can not only avoid the genetic algorithm falling into local optimal solution, but also provide a good initial individual for Tabu search, so it can accelerate the convergence of the algorithm and improve the quality of the solution. Simulation results show that the proposed algorithm reduces end-to-end delay and packet loss rate, thus avoiding network congestion and optimizing the utilization of network resources.
【作者單位】： 中州大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：河南省教育廳自然科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2011C510002)
【分類號(hào)】：TP393.06;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2429356