本文選題：路由協(xié)議　切入點(diǎn)：遺傳算法　出處：《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年08期

【摘要】：為解決移動自組織網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)負(fù)載均衡問題,提出了一種基于遺傳算法的最優(yōu)路由生成方法。首先,將移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集合看作一個(gè)種群,將各節(jié)點(diǎn)看作基因,將節(jié)點(diǎn)的排列組合看作染色體。然后,依據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量和距離來構(gòu)建遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),并結(jié)合記憶強(qiáng)化和精英移民機(jī)制解決移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)負(fù)載均衡問題。最終通過選擇、交叉和變異操作求解最優(yōu)路由。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保證高報(bào)文送達(dá)率和低端到端平均延時(shí)的前提下,可以大幅提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic load balancing in mobile ad hoc networks, an optimal routing generation method based on genetic algorithm is proposed. Firstly, the set of nodes in mobile ad hoc networks is regarded as a population, and each node is regarded as a gene. The arrangement and combination of nodes are regarded as chromosomes. Then, the fitness function of genetic algorithm is constructed according to the energy and distance of nodes. Combined with memory enhancement and elite migration mechanism, the dynamic load balancing problem in mobile ad hoc networks is solved. Finally, the optimal routing is solved through selection, crossover and mutation operations. The experimental results show that, This method can greatly improve the throughput of the network on the premise of high packet delivery rate and low end to end average delay.
【作者單位】： 廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)中心;鐵道警察學(xué)院公安技術(shù)系;華南理工大學(xué)軟件學(xué)院;
【分類號】：TN929.5;TP18

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5 劉e，

本文編號：1656033