基于量子行为的粒子群算法的QOS选播流路由的研究

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选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文采用量子行为的粒子群算法(QPSO)优化QOS服务,比如端到端延迟,服务器负载,网络流量。该算法采用节点序列编码方案,将离散的组合优化转化为一种准连续的优化问题。实验结果表明,该算法在满足QOS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。 Selective play is a network communication service that plays an important role in areas such as video streaming. This paper uses Quantum Behaviors Particle Swarm Optimization (QPSO) to optimize QOS services such as end-to-end delay, server load, and network traffic. The algorithm uses node sequence coding scheme to transform discrete combinatorial optimization into a quasi-continuous optimization problem. The experimental results show that the proposed algorithm can achieve multi-objective combinatorial optimization of multicast routing under the premise of satisfying QOS constraints.
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