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题名基于动态算子遗传算法的光网络阻塞率的快速计算
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作者
李蔚
邓沌华
黄德修
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机构
武汉光电国家实验室
湖北经济学院计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第13期107-108,共2页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2003AA312060)
武汉市科技攻关基金资助项目(2002100513004)
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文摘
给出了基于分层图模型的光网络中链路阻塞率的计算公式,提出了一种改进的遗传算法,通过动态调整交叉和变异两算子,在全局搜索的情况下,调大变异算子的值,控制交叉算子的值;在收敛到局部进行搜索时,控制变异算子,提高交叉算子值,提高局部搜索能力,得到了一种快速的光网络阻塞率的计算方法,通过模拟显示:与普通遗传算法相比可以提高计算速度60%,并降低网络的阻塞率。
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关键词
光网络
遗传算法
动态变异交叉遗传算子
阻塞率
NP-C问题
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Keywords
optical network
genetic algorithm
variable mutation and crossover rates of genetic algorithm
blocking probability
NP-C problem
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于拥挤距离的多目标粒子群算法
被引量：4
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作者
杨善学
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机构
西安财经学院统计学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第22期24-26,共3页
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文摘
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优。实验结果表明,算法CDMOPSO比NSGA-II具有更好的收敛性和维持种群多样性的能力。
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关键词
粒子群算法
拥挤距离
竞标赛选择方法
动态变异算子
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Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）
crowding distance
tounament selection
dynamic mutation operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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