【摘 要】
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为了降低计算机网络的时延和运营费用以改进网络性能,首次采用一种改进的粒子群算法优化计算机网络中路由选择和链路容量与流量分配（CFA）问题。将改进算法的惯性权重改进为线性
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为了降低计算机网络的时延和运营费用以改进网络性能,首次采用一种改进的粒子群算法优化计算机网络中路由选择和链路容量与流量分配（CFA）问题。将改进算法的惯性权重改进为线性衰减的变化权重,加入了线性变化的学习因子、模拟退火机制、变异操作及邻域搜索策略,提高了算法的性能。计算机仿真结果表明,同传统优化算法相比该方法对求解网络的路由选择和CFA问题具有很大优越性。研究结果不仅对各类网络的优化问题有一定的应用价值,而且也扩展了粒子群算法的应用范围。
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