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移动自组织网络中动态最短路径路由问题的增强移民多种群遗传算法
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上传时间: 2021-03-01
详细说明：移动无线网络中最重要的特征之一是拓扑动态，即，由于节能或节点移动性，网络拓扑随时间而变化。 因此，最短路径（SP）路由问题原来是移动无线网络中的动态优化问题。 在本文中，我们建议使用带有移民方案的多种群遗传算法（GA）来解决移动自组织网络中的动态SP路由问题，这是新一代无线网络的代表。 研究了两种类型的多种群GA。 一种是分叉遗传算法，其中父母群体不断寻找新的最优值，许多子群体试图利用先前发现的有希望的领域。 另一个是变动余额GA，其中使用核心种群来开发找到的最佳解决方案，并且许多殖民地种群负责探索解决方案空间中的不同区域。 移民计划增强了这两种多人口GA的能力，以应对动态环境。 在动态网络环境的构建中，提出并研究了两种模型。 一种称为通用动力学模型，其中更改了拓扑，因为已计划将节点安排为睡眠或唤醒。 另一个称为最差动态模型，其中，由于删除了当前最佳最短路径上的某些链接，因此更改了拓扑。 基于这两个模型进行了广泛的实验。 实验结果表明，所提出的具有增强移民能力的多种群遗传算法可以快速适应环境变化（即网络拓扑结构变化）并在每次变化后产生高质量的解决方案。
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