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自然计算求解QoS组播路由

作　者: 孙晖
导　师: 刘芳
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 组播路由服务质量多智能体人工免疫免疫疫苗
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 8次
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内容摘要

随着实时多媒体通信需求的增长,满足QoS约束的组播路由算法成为当前研究的热点,QoS约束主要包括时延、费用、带宽、跳数等。组播问题的关键在于建立以根为源节点,覆盖所有成员节点,且满足约束要求的多播树,使信息以并行方式沿着树枝发送到不同的组播成员,节省网络带宽资源,减少拥塞。多智能体系统是近二十年来蓬勃兴起的崭新计算机学科,已经成为目前计算机科学发展最快的领域之一。其研究的目标是将大的、复杂的系统改造成小的、协调的、易于管理的且能够彼此相互通讯的系统。本文针对组播路由问题,结合多智能体系统、免疫克隆策略做了一些相关的研究工作。本文的主要研究工作如下：1.综述了Steiner树的一些启发式算法和智能算法,简要介绍了人工免疫系统、多智能体系统及其进化方式与研究现状。2.借鉴多智能体遗传算法(MAGA)中智能网格结构,提出了基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由算法(MNICSA)。算法在智能体邻域竞争操作前,先对邻域内抗体进行免疫克隆操作,保证了抗体在智能网格中位置固定。同时针对QOS组播路由问题,引入了疫苗的提取与接种策略以指导种群的进化,设计了变异算子以增加种群多样性。智能体克隆方式和变异算子设计是本章的创新之处,实验表明MNICSA在收敛速度和求解质量上取得了很好的效果。3.为解决智能网格中优秀个体扩散过快问题,提出了多种群智能体组播路由算法(MMAA)。将主种群分为若干子种群,每个子种群独立构造智能网格,单独进化并通过记忆库建立了子种群和优秀个体间的映射关系。使用迁移算子加快优秀个体在群体间传播,设计了个体生成算子来保持种群的多样性。子种群智能网格的建立和个体生成算子设计是本章的创新之处,实验显示在一定的适应度评价次数内,MMAA在求解精度上有很好的表现。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-16
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 组播路由算法研究现状  9-12
  1.3 组播路由协议及特点  12-14
  1.4 本文主要研究内容  14-16
第二章组播树理论及算法研究  16-34
  2.1 QoS路由  16-18
    2.1.1 QoS的基本概念  16-17
    2.1.2 QoS组播问题的数学描述  17-18
  2.2 STEINER树及应用于QoS组播问题的优化算法  18-22
    2.2.1 求解Steiner树问题的启发式算法  19-20
    2.2.2 遗传算法  20-21
    2.2.3 粒子群算法  21-22
    2.2.4 蚁群算法  22
  2.3 随机网络模型  22-24
  2.4 多智能体系统概述  24-28
    2.4.1 智能体及智能体网格  24-26
    2.4.2 智能体的进化  26-27
    2.4.3 面向问题解决的多智能体系统研究现状  27-28
  2.5 人工免疫系统概述  28-34
    2.5.1 人工免疫系统的仿生机理  28-30
    2.5.2 人工免疫系统算法  30-32
    2.5.3 免疫算法在QoS组播问题中的应用  32-34
第三章基于邻域免疫克隆的多智能体组播路由算法  34-48
  3.1 引言  34-35
  3.2 多智能体组播路由算法  35-36
    3.2.1 免疫克隆选择算法机理  35
    3.2.2 多智能体系统在组播路由问题中的应用  35-36
  3.3 基于邻域免疫克隆的多智能体组播路由算法  36-41
    3.3.1 算法框架  36-37
    3.3.2 编码方案  37-38
    3.3.3 MNICSA组播路由算法描述  38-41
  3.4 仿真实验和结果分析  41-45
  3.5 本章小结  45-48
第四章多种群智能体组播路由算法  48-58
  4.1 引言  48-49
  4.2 标准遗传算法的改进  49-51
  4.3 多种群智能体组播路由算法  51-54
    4.3.1 MMAA算法框架  51-52
    4.3.2 MMAA算法描述  52-54
  4.4 仿真实验和结果分析  54-57
  4.5 本章小结  57-58
第五章总结与展望  58-60
致谢  60-62
参考文献  62-66
作者在读期间的研究成果  66

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