【摘 要】
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随着互联网的发展,各种网络业务对网络传输信息能力提出了越来越高的要求。如何高效、可靠的传输信息成为了当今的重要研究课题,而路由选择是其中的关键。仿生算法的迅速发展
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随着互联网的发展,各种网络业务对网络传输信息能力提出了越来越高的要求。如何高效、可靠的传输信息成为了当今的重要研究课题,而路由选择是其中的关键。仿生算法的迅速发展,使得利用仿生算法来解决路由选择问题成为新的可能。本文研究中介真值程度度量(measure of medium truth degree, MMTD)与仿生算法融合,力求找到解决路由选择问题的新方法。首先介绍路由选择、MMTD的基本概念及研究现状,接着详细阐述了遗传算法的产生、发展和核心操作步骤,并设计了MMTD与遗传算法的融合算法。通过MMTD对遗传算法中种群个体适应度值进行评价,设计贪婪插入操作,从而提高了算法的效率,又避免了算法过早陷入局部最优,使得融合算法在解决路由选择问题时有更好的效果。随后介绍了蚁群算法的相关概念及操作过程,并设计了MMTD与蚁群算法的融合算法。通过MMTD确定蚁群算法中个体的转移概率,从而提高了算法找到最优解的可能性,并对这种可能性加以论证。为了验证融合遗传算法在解决路由选择问题时的性能,本文设计了实验,并编程实现。结果表明,与标准遗传算法相比,融合算法在解决路由选择问题时效果更好。本文的工作是利用MMTD对仿生算法的核心步骤加以评价,这些工作试图为路由选择找到一种更好的方法。
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