检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]解放军信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州450002
出 处:《计算机工程》2009年第6期205-207,共3页Computer Engineering
基 金:河南省杰出人才创新基金资助项目(0421000100)
摘 要:为了研发更高性能的QoS单播路由算法,提出变异退火粒子群优化(MSAPSO)算法。MSAPSO算法中使用一种新的⊕算子,将粒子群优化(PSO)的迭代公式简化成一个公式。通过设计变异退火算子,将遗传算法的变异操作和模拟退火的Metropolis概率接受准则融入PSO,以改善粒子群的多样性和算法的收敛性。仿真结果表明MSAPSO在搜索成功率和收敛性上优于纯PSO算法和蚁群算法。This paper presents a novel Mutable Simulated Annealing Particle Swarm Optimization(MSAPSO) algorithm for solving the QoS unicast routing problem. A new operator is used in MSAPSO, which can simplify the iterutive formulas of Particle Swarm Optimization(PSO) into a single one. In order to improve the diversity and the convergence of the algorithm, it designs a mutable Simulated Annealing(SA) operator, which joins the mutation operator of Genetic Algorithm(GA) and metropolis rules of SA into PSO. The results show that the MSAPSO is superior to PSO and Ant Colony Optimization(ACO) in convergence and searching success rate.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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