計算機網絡k-劃分優化遺傳算法(doc 7頁)

計算機網絡k-劃分優化遺傳算法目錄：
1、引言
2、問題描述
3、無向圖多劃分優化理論
4、算法設計
5、算法收斂性分析
6、實驗研究
7、結論與討論

計算機網絡k-劃分優化遺傳算法內容摘要：
在計算機網絡的設計與管理中，為了改善網絡性能，同時便於對網絡實施控製管理，采取的有效手段之一是將整個大的網絡劃分為多個較小的、相對獨立的子網(該問題被稱為“網絡k-劃分優化”問題，這裏k指劃分的子網數)。網絡k-劃分優化問題，屬於組合優化的範疇，即根據輸入的數據信息和網絡基本拓撲模型，尋找可能的最佳網絡配置，這是一個NP完全問題。對於該問題的研究，由於其計算複雜度隨網絡規模和需劃分的子網數k的增大而急劇增加，傳統的啟發式搜索方法已無能為力。近年來，遺傳算法已被引入到該問題的求解中來。遺傳算法作為一種全局優化搜索算法，由於其本身所具有的全局收斂性和隱含的並行性，加之其簡單易用、魯棒性強，能夠輕易地獲得問題的全局最優解，且問題越複雜，它相對於其他算法的優越性越明顯，故十分適合解決這類問題。但應用經典遺傳算法求解網絡的k-劃分優化問題時，其求解時間很長，且求得最優解的成功率很低。因而，有必要針對該具體應用問題的特點，對經典的遺傳算法加以改進。
本文針對所研究的問題——網絡k-劃分優化問題的實質進行理論分析，應用無向圖多劃分優化理論加以研究，並結合網絡k-劃分優化問題的具體特征，設計了一種改進遺傳算法，用於自動實現大規模網絡的k劃分優化。在該算法中，我們通過改進適應度函數、遺傳操作算子以及參數選取，既充分利用了遺傳算法的全局搜索能力，又增強了遺傳算法的局部搜索能力，使算法在求解網絡的k-劃分優化問題中具有較快的收斂速度和較高的成功率。

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