【摘 要】
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静态最短路径问题已经得到很好解决,然而现实中的网络大多具有动态性和随机性.网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联,弧和节点的耗费都服从一定的概率分布,因
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(批准号:2007AA12Z238);江苏省博士后基金(批准号:1101016B)资助的课题~~
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静态最短路径问题已经得到很好解决,然而现实中的网络大多具有动态性和随机性.网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联,弧和节点的耗费都服从一定的概率分布,因此把最短路径问题看作是一个动态随机优化问题更具有一般性.文中分析了网络弧和节点的动态随机特性及其相互关系,定义了动态随机最短路径;给出了动态随机最短路径优化数学模型,提出了一种动态随机最短路径遗传算法;针对网络的拓扑特性设计了高效合理的遗传算子.实验结果表明,文中提出的模型和算法能有效地解决动态随机最短路径问题,可以运用到交通、通信等网络的网络流随机优化问题中.
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