【摘 要】
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针对QoS组播路由的最优求解问题,提出一种改进量子遗传算法.首先使用将图形网络拓扑简化为树形网络拓扑,并在种群初始化过程中引入基于概率划分的小生境协同进化策略.然后设
【基金项目】
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福建省教育厅科技规划项目(JAT160595)
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针对QoS组播路由的最优求解问题,提出一种改进量子遗传算法.首先使用将图形网络拓扑简化为树形网络拓扑,并在种群初始化过程中引入基于概率划分的小生境协同进化策略.然后设计了新的量子旋转门调整规则,以便实时处理量子旋转角,从而提高量子搜索的收敛速度并增加了种群的多样性,然后采用基于锦标赛选择机制的灾变算子,以便全局寻优和收敛速度能够得到有效平衡.最后,将该算法与其他智能启发算法进行仿真对比.实验仿真结果表明:改进后的量子遗传算法能获得比其他智能启发算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的全局寻优能力.
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