| 【中文题名】 | 基于遗传算法优化QoS路由算法的研究 |
| 【英文题名】 | QoS Routing Algorithm Based on Genetic Algorithm Optimization Study |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-24 |
| 【中关键词】 | QoS路由,遗传算法,组播,组播路由,树型编码, |
| 【英关键词】 | QoS-based routing,genetic algorithm,multicast,multicast routing,tree structure coding, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
随着不断增长的分布式多媒体应用的需求，以及Internet上商业化应用的飞速发展，对网络的服务质量(QoS：Quality of Service)提出了更高的要求，高效的QoS支持变的越来越重要，IETF提出了许多服务模型和机制来满足对QoS的需求，QoS路由(QoS-based routing)就是其中的关键技术之一。
有研究证明QoS路由是NP完全问题，遗传算法对求解该类问题比较有效。本文采用遗传算法，对QoS多播路由问题作了一些探索性研究。
遗传算法则是一种模拟生物界自然选择和遗传机制，具有简单高效，高度并行、随机和自适应的新型最优化搜索算法，非常适应于组播路由。本文在总结了前人工作的前提下，提出了一种基于遗传算法的QoS组播路由算法，该算法具有以下特点：
1．树型结构编码，既减少了编码空间，也省略了编码操作。
2．预处理机制，简化了算法设计的难度，同时优化了算法的性能，减少了算法搜索的空间。
3．启发式初始种群生成，采用启发式方法，兼顾了各种QoS度量，使后代能尽量继承好的性能(满足QoS约束且费用较小)，加快了算法收敛的速度。
4．交叉过程中... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-6 |
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ABSTRACT |
6-12 |
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第一章 绪论 |
12-16 |
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1.1 研究背景 |
12-13 |
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1.2 研究意义 |
13 |
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1.3 国内外的研究现状 |
13-15 |
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1.4 论文的主要研究内容 |
15-16 |
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第二章 相关基础理论简介 |
16-38 |
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2.1 遗传算法 |
16-24 |
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2.1.1 遗传算法的基本概念 |
16-22 |
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2.1.2 遗传算法的基本流程 |
22-23 |
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2.1.3 遗传算法的基本特征 |
23-24 |
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2.2 QoS概述 |
24-28 |
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2.2.1 QoS解决方案 |
24-26 |
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2.2.2 QoS路由参数 |
26 |
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2.2.3 QoS路由的数学模型 |
26-28 |
|
2.3 组播路由选择的基本原理 |
28-37 |
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2.3.1 IP网络中的数据传输方式 |
28-30 |
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2.3.2 传播路由选择方式 |
30-32 |
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2.3.3 组播路由算法 |
32-34 |
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2.3.4 组播路由协议 |
34-37 |
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2.4 本章小结 |
37-38 |
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第三章 基于遗传算法的组播路由算法 |
38-52 |
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3.1 算法的主要思想 |
38-39 |
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3.2 编码策略与相关数据结构 |
39-41 |
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3.3 遗传路由算法的预处理 |
41 |
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3.4 遗传路由算法的实现 |
41-50 |
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3.4.1 算法流程图 |
41-42 |
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3.4.2 初始群体的选择 |
42-44 |
|
3.4.3 适应度函数 |
44-45 |
|
3.4.4 选择策略 |
45-46 |
|
3.4.5 交叉策略 |
46-49 |
|
3.4.6 变异策略 |
49-50 |
|
3.5 本章小结 |
50-52 |
|
第四章 仿真实验及结果 |
52-60 |
|
4.1 仿真平台的设计 |
52-53 |
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4.1.1 设计原则 |
52 |
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4.1.2 设计的总体框架 |
52-53 |
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4.2 随机网络拓扑模型的生成 |
53-54 |
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4.3 仿真实验结果与分析 |
54-59 |
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4.3.1 网络参数对算法性能的影响 |
54-59 |
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4.3.2 结论 |
59 |
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4.4 本章小结 |
59-60 |
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第五章 总结与工作展望 |
60-62 |
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5.1 总结 |
60-61 |
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5.2 工作展望 |
61-62 |
|
参考文献 |
62-65 |
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致谢 |
65-66 |
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研究成果及发表的学术论文 |
66-67 |
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作者和导师简介 |
67-68 |
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硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
68-69 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389024 |
