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融合MMTD与仿生算法的路由选择研究

作　者: 陈张和
导　师: 洪龙
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 路由选择中介真值程度度量遗传算法蚁群算法
分类号: TP393.05
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 4次
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内容摘要

随着互联网的发展,各种网络业务对网络传输信息能力提出了越来越高的要求。如何高效、可靠的传输信息成为了当今的重要研究课题,而路由选择是其中的关键。仿生算法的迅速发展,使得利用仿生算法来解决路由选择问题成为新的可能。本文研究中介真值程度度量(measure of medium truth degree, MMTD)与仿生算法融合,力求找到解决路由选择问题的新方法。首先介绍路由选择、MMTD的基本概念及研究现状,接着详细阐述了遗传算法的产生、发展和核心操作步骤,并设计了MMTD与遗传算法的融合算法。通过MMTD对遗传算法中种群个体适应度值进行评价,设计贪婪插入操作,从而提高了算法的效率,又避免了算法过早陷入局部最优,使得融合算法在解决路由选择问题时有更好的效果。随后介绍了蚁群算法的相关概念及操作过程,并设计了MMTD与蚁群算法的融合算法。通过MMTD确定蚁群算法中个体的转移概率,从而提高了算法找到最优解的可能性,并对这种可能性加以论证。为了验证融合遗传算法在解决路由选择问题时的性能,本文设计了实验,并编程实现。结果表明,与标准遗传算法相比,融合算法在解决路由选择问题时效果更好。本文的工作是利用MMTD对仿生算法的核心步骤加以评价,这些工作试图为路由选择找到一种更好的方法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第1章绪论  8-18
  1.1 课题背景  8-16
    1.1.1 路由选择概念  8-9
    1.1.2 路由选择协议相关概念  9-12
    1.1.3 仿生算法介绍  12-15
    1.1.4 MMTD介绍  15-16
  1.2 论文的研究内容及安排  16-18
    1.2.1 论文主要研究内容  16
    1.2.2 论文结构  16-18
第2章中介真值程度的度量  18-22
  2.1 MMTD研究背景  18
  2.2 中介数学系统的基本符号  18-19
  2.3 中介真值程度的度量  19-21
    2.3.1 超态概念  19
    2.3.2 距离概念  19-20
    2.3.3 一维情形的真值程度度量  20
    2.3.4 距离比率函数  20-21
    2.3.5 真值程度函数  21
  2.4 本章小结  21-22
第3章 MMTD与遗传算法融合的算法设计  22-42
  3.1 遗传算法  22-29
    3.1.1 遗传算法的产生发展  23
    3.1.2 遗传算法的基本实现技术  23-25
    3.1.3 遗传算法中的遗传操作  25-27
    3.1.4 标准遗传算法过程  27-29
    3.1.5 标准遗传算法的优点  29
    3.1.6 标准遗传算法的缺陷  29
  3.2 MMTD与遗传算法的融合设计  29-37
    3.2.1 算法基本思想  30
    3.2.2 个体适应度的真值程度度量  30-34
    3.2.3 贪婪插入操作  34-36
    3.2.4 融合算法设计步骤  36-37
  3.3 实验结果与分析  37-41
    3.3.1 具体路由选择问题描述  37-38
    3.3.2 融合算法的具体步骤  38-39
    3.3.3 实验结果分析  39-41
  3.4 本章小结  41-42
第4章 MMTD与蚁群算法融合的算法设计  42-53
  4.1 蚁群算法  42-46
    4.1.1 蚁群算法的产生与发展  42-43
    4.1.2 蚁群算法的原理  43-44
    4.1.3 蚁群算法的过程  44-46
    4.1.4 蚁群算法的优点  46
    4.1.5 蚁群算法的缺陷  46
  4.2 MMTD与蚁群算法的融合设计  46-52
    4.2.1 算法基本思想  47-48
    4.2.2 个体选择路径概率真值程度度量  48-52
    4.2.3 融合算法设计步骤  52
  4.3 本章小结  52-53
第5章总结和展望  53-54
  5.1 总结  53
  5.2 展望  53-54
致谢  54-55
参考文献  55-57
在学期间的研究成果及发表的学术论文  57

融合MMTD与仿生算法的路由选择研究

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