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针对网络信息不确定性和链路负载不均匀所造成的网络拥塞,提出基于信息熵的组播路由算法。该遗传算法从最小代价树开始,在多种群中不断选择信息熵较大的种群,以求得满足延时要求且路径负载较小的组播树。结果表明,该算法性能快速、有效地构造最小时延组播树,且保证网络负载均衡分布。
在取决于性能的价格机制下,最优QoS划分用于沿路由路径最优化地分配QoS参数值,以使得通信总费用最小。提出了求解最优QoS划分问题(OPQ问题)的双种群混合遗传算法。该算法充分利用了遗传算法的全局搜索优势和模拟退火算法的局部搜索优势,并且两个相互独立的子群体周期性的交流最优染色体,进一步提高了性能。仿真结果表明了该算法的有效性。

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