基于免疫遗传算法的QoS选播路由
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基于免疫遗传算法的多播QoS路由算法
ｏ ｔｉ ｅ ｙｍ ｅ ｎ ｆ ｎ ｒ ｄ ｃｎ ｈ ｂ ａｎ ｄ ｂ ａ ｓｏ ｔｏ ｕ ｉｇ ｔ ｅｉ ｉ ｍｍ ｕ ｅｏ ｅａ ｏ ，ｇ ａ ａ ｔ ｅｎ ｔｔ ｅｓｍ ｅｔ ｅｔ ｅｄ ｖ ｒｉｙｏ ｏ — ｎ ｐ ｒ ｔ ｒ ｕ ｒ ｎ ｅ ｉ ｇａ ｈ ａ ｉ ｈ ｉｅ ｓｔ ｆ ｐ ｍ ｐ
ｒ ｈ ｃｕｄｏ ｅｃ ｍｅｔｅｅ ｒ － ｔ ｒ ｇ ｐｏ ｌｍ ｆ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｍ ｏ ｌ ｖ ｒｏ ａｌ ｍａｕ ｉ ｒ ｂｅ ｏ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ．Ｔ ｅｓｍｕａｉｎ ｒｓ ｌｊ ｓｉｅ ｈ ｔ ｈ ｙ ｎ ｇ ｃ ｔ ｈ ｉ ｌｔ ｅｕｔ ｔ ｉ ｔｅ ｏ ｕ ｆｄ
基于免疫遗传算 法的多播 Ｑ Ｓ路 由算法 ｏ
李 昌兵 ，胡 华 ，杜茂康 ，曹长修
（． １ 重庆 邮电大学 电子商务 与现 代物流重点实验室 ， 庆 重 ４０ ６ ； ．重庆大学 自 ００ ５ ２ 动化 学院 ， 重庆 ４０４） ０ ０ ４
摘要 ：提 出一种基于 自适应免疫遗传 算法的多播 Ｑｏ Ｓ路 由算法 ， 算法不仅 能随种群进化 的需要 自适 应调整交 叉 该 概 率和 变异概 率， 而且还通过 引入 免疫算子 ， 在保 证群体 多样性的 同时得到 Ｐ ｒｔ ａｅｏ最优 解． 该算法 能近 似模 拟 自然
第 ３ ４卷 第 ５期
２０ ０ ８年 １ Ｏ月
兰
州
理
工
大
学
学
报
Ｖ０ ． ４ Ｎｏ ５ １３ ．
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＬａ ｚ ｏ ｉｅｓｔ ｆＴｅｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｎ ｈ ｕＵｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ｏ
ＯＣ． ０ ８ ｔ２ ０
文 章 编 号 ：１７ —１ ６ ２０ ） ５０ ０ —５ ６ ３５ ９ （０ ８ ０ —１ ５０
ｒ ｈ ｃｕｄｏ ｅｃ ｍｅｔｅｅ ｒ － ｔ ｒ ｇ ｐｏ ｌｍ ｆ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｍ ｏ ｌ ｖ ｒｏ ａｌ ｍａｕ ｉ ｒ ｂｅ ｏ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ．Ｔ ｅｓｍｕａｉｎ ｒｓ ｌｊ ｓｉｅ ｈ ｔ ｈ ｙ ｎ ｇ ｃ ｔ ｈ ｉ ｌｔ ｅｕｔ ｔ ｉ ｔｅ ｏ ｕ ｆｄ
基于免疫遗传算 法的多播 Ｑ Ｓ路 由算法 ｏ
李 昌兵 ，胡 华 ，杜茂康 ，曹长修
（． １ 重庆 邮电大学 电子商务 与现 代物流重点实验室 ， 庆 重 ４０ ６ ； ．重庆大学 自 ００ ５ ２ 动化 学院 ， 重庆 ４０４） ０ ０ ４
摘要 ：提 出一种基于 自适应免疫遗传 算法的多播 Ｑｏ Ｓ路 由算法 ， 算法不仅 能随种群进化 的需要 自适 应调整交 叉 该 概 率和 变异概 率， 而且还通过 引入 免疫算子 ， 在保 证群体 多样性的 同时得到 Ｐ ｒｔ ａｅｏ最优 解． 该算法 能近 似模 拟 自然
第 ３ ４卷 第 ５期
２０ ０ ８年 １ Ｏ月
兰
州
理
工
大
学
学
报
Ｖ０ ． ４ Ｎｏ ５ １３ ．
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＬａ ｚ ｏ ｉｅｓｔ ｆＴｅｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｎ ｈ ｕＵｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ｏ
ＯＣ． ０ ８ ｔ２ ０
文 章 编 号 ：１７ —１ ６ ２０ ） ５０ ０ —５ ６ ３５ ９ （０ ８ ０ —１ ５０
基于遗传算法优化的QoS组播路由算法
优 化 算法 已经成 为 目前研 究 的一 个热 点。 针对 Ｑ ｏ Ｓ 组播的 网络模型 ，
提 出一种 适用 于 下一 代 网络 的组 播 路 由算 法 能够 更好 的 满足 下一 代 网络 的 Ｑ ｏ Ｓ 组播 需求 显得 尤为 重要 。 本文 讨论 了遗传 算 法优 化 的Ｑ ｏ Ｓ 组播 路 由算 法 ，最后 探 讨 了下 一代 网络 Ｑ ｏ Ｓ 组 播 路 由 算法
群大பைடு நூலகம்等 因素 的影 响。变异概率通常 的取值 范
围在 ０ ． ０ １ ． ０ ． １ 。
遗传 算法 （ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ，Ｇ Ａ ） 是由 ４总结展望 美国 Ｍｉ ｃ ｈ ｉ ｇ ａ ｎ大学的 Ｈ ｏ ｌ ｌ ａ ｎ ｄ提出的，是一种 模拟生物进化过程 中达尔文的 “ 优胜劣汰 、适
中 ＮＰ Ｏ Ｐ为种群的大小 。 自然 界进化 的核心是基 因的重组 ，而交叉
时延和 带宽是Ｎ Ｇ Ｎ网络 中两个主要参数 ，
能够 有效 的反映 出 ＮＧ Ｎ 网络 的性 能。对于一 则是体现基 因重组的重要方式。通过交叉操作 个给 定组播 请求 Ｒ，假设组播路 由树 Ｔ的最小 使得遗传 算法的搜 索能力提高。交叉操 作的频 带宽约束为 Ｂ，最大 时延 限制为△ ，则构造 的
络资源 的使用 。我们 通常通过求解斯泰纳最 小 树 ＭＳ Ｔ来求解 代价最 小 的组 播树 ，这一 问题
题。
性；
已被证 明是 Ｎ Ｐ完全 问题。采用 的方 法多为 启 发式 ，例 如 Ｓ Ｐ Ｈ 算法 ，Ｋ Ｐ Ｐ算 法 。上述 算法
的精度差一些 ，且 收敛性能不好 。启发式算 法 存 在算法 的复杂度 大等 问题 。针对上述 问题 ，
基于遗传算法的QoS组播路由算法的改进
多样 性 和 高效 性 ， 就 引发 了 对 网络 Ｑ Ｓ 服 务 质 这 ｏ（ 量） 的研究 。如 何 实 现快 速 高 效 的 组播 路 由算 法 也
成为 网络 问题 研究 的焦 点 。 ＱＳ ｏ 组播 路 由问题 是一 个 Ｎ Ｐ完全 问题 ， 多 文 很 献 中都提 出了启 发 式 的算 法 ， 例如 ： 于最短 路径 的 基
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通 信 系 统 与 网络 技 术
基 于 遗传 算 法 的 Ｑ Ｓ 播路 由算 法 的 改 进 ｏ组
包 海 洁 ， 辉 斌北 秦 皇 岛 ０６ ０ ） ６ ０４
摘 要 ： ＱＳ组 播 路 由 技 术 在 网 络 技 术 发 展 中 占有 很 重 要 的 地 位 ， 一 种 关 键 的 技 术 。 在 分 析 网 络 模 型 的 基 础 ｏ 是 上 ， 立 了组 播 问 题 的 数 学 模 型 。 遗 传 算 法 是 一 种 经 典 的 寻 优 算 法 ， 用 广 泛 ， 出 了 改 进 的 算 法 。 并 且 结 合 改 进 建 应 提 Ｄｊｓ 算 法 ， 算 法 能 很 好 地 体 现 实 际 组 播 路 由 问题 的 特 点 。 试 验 表 明 ， 种 新 的 算 法 可 靠 性 更 高 ， 应 了 当 今 网 络 ｉｔ ｋｍ 使 这 适
Ｋｅ ０ ｄ ：ｅ ｅｉ ａｇｒｈ Ｑ Ｓ； ｌｃ ｓ ｍｕ ｎ ｎ ｔｏｋｐ ｒ ｒ ａｃ ｙ ｗ ｒ ｓｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ； ｏ ｍｕｔ ａｔ ｔ ｇ；ｅｗ ｒ ｅｆｍ ｎ ｅ ｃ ｉ ｉ ｉ ｏ
０ 引言
近年 来 ， 通信 网络 的 发展 日新 月 异 。人 们 在 实 现通信 目的 的同 时 ， 对通 信 质 量 的 要求 越 来 越 趋 向
使得适 应 函数 的定 义更符 合对 Ｑ Ｓ组播 路 由问题 的 ｏ 描述 。并且 对遗 传 算 法 中的 一些 步骤 进 行 了 改进 ， 增 强 了算法 的鲁 棒 性 ， 免 了路 由算 法 的未 成 熟 收 避 敛 ， 通 过 试 验 证 明 了该 算 法 较 以往 算 法 的 优 越 并
成为 网络 问题 研究 的焦 点 。 ＱＳ ｏ 组播 路 由问题 是一 个 Ｎ Ｐ完全 问题 ， 多 文 很 献 中都提 出了启 发 式 的算 法 ， 例如 ： 于最短 路径 的 基
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通 信 系 统 与 网络 技 术
基 于 遗传 算 法 的 Ｑ Ｓ 播路 由算 法 的 改 进 ｏ组
包 海 洁 ， 辉 斌北 秦 皇 岛 ０６ ０ ） ６ ０４
摘 要 ： ＱＳ组 播 路 由 技 术 在 网 络 技 术 发 展 中 占有 很 重 要 的 地 位 ， 一 种 关 键 的 技 术 。 在 分 析 网 络 模 型 的 基 础 ｏ 是 上 ， 立 了组 播 问 题 的 数 学 模 型 。 遗 传 算 法 是 一 种 经 典 的 寻 优 算 法 ， 用 广 泛 ， 出 了 改 进 的 算 法 。 并 且 结 合 改 进 建 应 提 Ｄｊｓ 算 法 ， 算 法 能 很 好 地 体 现 实 际 组 播 路 由 问题 的 特 点 。 试 验 表 明 ， 种 新 的 算 法 可 靠 性 更 高 ， 应 了 当 今 网 络 ｉｔ ｋｍ 使 这 适
Ｋｅ ０ ｄ ：ｅ ｅｉ ａｇｒｈ Ｑ Ｓ； ｌｃ ｓ ｍｕ ｎ ｎ ｔｏｋｐ ｒ ｒ ａｃ ｙ ｗ ｒ ｓｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ； ｏ ｍｕｔ ａｔ ｔ ｇ；ｅｗ ｒ ｅｆｍ ｎ ｅ ｃ ｉ ｉ ｉ ｏ
０ 引言
近年 来 ， 通信 网络 的 发展 日新 月 异 。人 们 在 实 现通信 目的 的同 时 ， 对通 信 质 量 的 要求 越 来 越 趋 向
使得适 应 函数 的定 义更符 合对 Ｑ Ｓ组播 路 由问题 的 ｏ 描述 。并且 对遗 传 算 法 中的 一些 步骤 进 行 了 改进 ， 增 强 了算法 的鲁 棒 性 ， 免 了路 由算 法 的未 成 熟 收 避 敛 ， 通 过 试 验 证 明 了该 算 法 较 以往 算 法 的 优 越 并
基于遗传算法的QoS组播路由算法的研究与实现的开题报告
基于遗传算法的QoS组播路由算法的研究与实现的开题报告一、选题背景在互联网中，视频、音频等多媒体数据成为了互联网中主要的数据类型之一。
多媒体数据通常以流的形式进行传输，这就需要采用一定的路由策略来保证传输的质量。
而组播技术则是一种节省网络带宽资源，提高传输效率的技术。
因此，如何设计高效的QoS组播路由算法具有重要的研究价值和实际意义。
二、选题目的及意义本课题旨在提出一种基于遗传算法的QoS组播路由算法，并实现其优化。
通过研究和实现这种算法，可以达到以下目的：1. 提高组播网络传输的质量：通过合理的算法设计来保证传输过程中数据的可靠性、时效性等，达到提高网络传输质量的目的。
2. 节省网络带宽：利用组播技术，将数据一次性发送到多个接收方，从而可以节省网络带宽资源。
3. 建立高效的网络：通过设计高效的QoS组播路由算法，能够建立高效的网络，提高网络性能，降低网络运营成本。
三、研究内容本课题研究的内容主要包括以下三个方面：1. 组播网络和QoS技术的研究：了解组播网络和QoS技术，掌握QoS的相关指标和路由算法的基本原理，为后续的算法设计打下基础。
2. 遗传算法在QoS组播路由算法中的应用研究：了解遗传算法在优化问题中的基本原理和方法，探究遗传算法在QoS组播路由算法中的应用，提出基于遗传算法的QoS组播路由算法。
3. 算法实现与仿真实验：根据所提出的算法设计，实现相应的算法，并在NS2网络模拟器中进行仿真实验。
通过仿真实验，验证所设计算法的有效性和性能。
四、研究计划与进度1. 学习和掌握组播网络和QoS技术的相关知识，了解遗传算法在优化问题中的基本原理和方法。
预计用时：2周。
2. 探究遗传算法在QoS组播路由算法中的应用，提出基于遗传算法的QoS组播路由算法。
预计用时：2周。
3. 实现所提出的算法，完成算法功能的基本实现。
预计用时：4周。
4. 在NS2网络模拟器中进行仿真实验，测试所设计算法的有效性和性能。
基于遗传算法的一种选播QoS路由算法
基于遗传算法的一种选播QoS路由算法
陈燕;宋玲;李陶深
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2005(041)007
【摘要】选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性.随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题.该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题.仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的.
【总页数】5页(P125-129)
【作者】陈燕;宋玲;李陶深
【作者单位】广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004;广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004;广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的选播QoS路由算法 [J], 史蕊;庞子龙
2.基于改进遗传算法有时延约束的选播QoS路由算法 [J], 李克文;房士义
3.基于遗传算法的选播QoS路由算法研究 [J], 冯凌凌;李陶深
4.基于遗传算法提高网络资源利用率的选播QoS路由算法 [J], 陈燕;胡小春;李陶
深
5.基于遗传算法的求解时延约束的选播QoS路由算法 [J], 陈燕;宋玲;李陶深因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法
中 圈分类号：Ｔ３３ Ｐ９
பைடு நூலகம்
基 于遗传 算 法的 Ｑｏ Ｓ选播 流路 由优化 算法
李领治 ，丁秋林
（．苏州大 学计算机 科学与技术学院 ，苏州 ２ ５ ０ ；２ １ １０ ６ ．南京航 空航 天大学信 息科 学与技术学院 ，南京 ２ ０ ６ １０１）
摘
要： 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。 该文提 出 Ｑ Ｓ选播流路 由优化 的问题模型 ， 出选播流路 由端到 ｏ 给
Ｓｍｕａｉｎｒｓｌ ｈ ｗ ｔａ ｅａ ｏ ｔｍ ｎｉ ｌｍｅｔ ｎ ｃｓ ｕｉｇｃ ｍｂｎｔｒ ｌ ｐ ｍｉａｉｎｕ ｄ ｒ ｏ ｏ ｓ ａｎ． ｉ ｌ ｏ ｕｔ ｓｏ ｔｈ ｌ ｒ ｈ ｃ ｅ ｎ ｙ ａｔｏ ｔ ｏ ｉａｏ ａ ｏ ｔ ｚｔ ｎ ｅ Ｓｃｎｔ ｔ ｔ ｅ ｓ ｈ ｔ ｇｉ ａ ｍｐ ａ ｒ ｎ ｉ ｉ ｏ Ｑ ｒ ｉ
［ ｙｗ ｒｓ ｎ ｃｓｒｕｉｇ Ｑｕｌｙｏ ｅｖｃ Ｑｏ ）Ｇｅｅｉ Ａｌｏｉ ｍ（ ； ｌ—ｂｅｔ ｅ ｐ ｍ ｚｔ ｎ Ｋｅ ｏ ｄ ］ａ ｙ ａｔｏ ｔ ； ａｉ ｆ ｒｉ ｎ ｔ Ｓ ｅ（ ｓ； ｎ ｔ ｇ ｒｈ ＧＡ）ｍｕｔｏｊｃ ｖ ｔ ａｉ ｃ ｆ ｉ ｉ ｏｉ ｉ ｏ
端 时延 、服务器 负载 、网络流量等优化 目标和 Ｑ Ｓ约束的遗 传算法表达式 ，说明了算法 求解的关键步骤和实现过程 。 ｏ 实验结果表明 ，该算 法在满足 Ｑ Ｓ约束 的前提 下可以实现选播路 由的多 目标组合优化 。 ｏ 关健词 ：选播路 由；服 务质量 ；遗 传算法 ；多 目标优化
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第 ３ 卷 第 ６ ４ 期
Ｖ １４ ｏ． ３
・
计
算
机
工
程
基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解
一
１ Ｑ Ｓ组播路 由问题描述 ｏ
网络可用 无 向带 权连 通 图 Ｇ ＝ （ ， 表 示 ， Ｅ）
其中 表示网络节点集 ， Ｅ表示链路集， ． 尺 表示正 实数集 ． 对于每条链路 ｅ∈ Ｅ， 定义 ３ 种度量 ， 分别
为 费用 函数 Ｃ ｅ ： （ ） Ｅ一 尺＋ 带宽 函数 曰（ ） Ｅ— ， ｅ：
ｖ １２ ｏ ４ ｏ ．６ Ｎ ．
Ｊｌ ２ ０ ｕｙ ０８
文章编号 ：０８ ４２２ ０ ）４ ５５ ４ １０ 一￣ｏ （０ｓ ｏ —０３ —０
基 于遗 传 模 拟 退 火 算 法 的 Ｑ Ｓ组播 路 由 问题 求解 ・ ｏ
刘金 明 ， 王 娜， 刘 勇
（ 黑龙江八一农量大学信息技术学院 ． 黑龙江 大庆 １３ １） ６３ ９
Ｒ ， ＋ 时延 函数 Ｄ（ ） Ｅ— Ｒ ， ｅ： ＋ 则对 于 给 定 的源 节
算法效率很低 ． ［］ Ｒｖ ｕ ａ等针对时延约 文献 ３ 中 ａｉ ｍ ｒ ｋ 束费用最小组播路 由问题 ， 出了一种遗传算法 ， 提 但该算法容易未成熟收敛 ， 算法 的精度不高． 文献 ［］ Ｚａｇ ４ 中 ｈ 等提出了求解时延约束费用最小组播 ｎ 路由问题的遗传算法 ， 但假定所有组播 目的节点的 时延相 同 ， 大大 限制 了算法 的应 用 ． 献 ［ ］ 文 ５中 Ｗａｇ ｎ 等针对带宽时延约束费用最小组播路 由问题 提出了一种效率较高的遗传算法 ， 但其交叉和变异 操作过于复杂 ． 文献［ ］ Ｈ ｇｉ ａ 等同样提出应 ６中 ａ ｇ ｔ ｈｈ 用遗传算法来 ＱＳ ｏ 组播路 由问题 ， 采用 了 嗽 数 编码方式 ， 降低了存储空间， 算法 的效率较高 ， 但编 码解码的实现比较 困难 ． 但是传统遗传算法存在容 易 过早收敛 和进化 后期 搜索 效率 较低 的不 足 ， 只 它 能在短 时间 内找 到 与最 优 解 偏差 较 大 的近 似 最 优 解． 因此， 本文提出将模拟退火算 法引入到遗传算 法中， 采用基于路径表示的整数 队列 编码表示 法。
１ Ｑ Ｓ组播路 由问题描述 ｏ
网络可用 无 向带 权连 通 图 Ｇ ＝ （ ， 表 示 ， Ｅ）
其中 表示网络节点集 ， Ｅ表示链路集， ． 尺 表示正 实数集 ． 对于每条链路 ｅ∈ Ｅ， 定义 ３ 种度量 ， 分别
为 费用 函数 Ｃ ｅ ： （ ） Ｅ一 尺＋ 带宽 函数 曰（ ） Ｅ— ， ｅ：
ｖ １２ ｏ ４ ｏ ．６ Ｎ ．
Ｊｌ ２ ０ ｕｙ ０８
文章编号 ：０８ ４２２ ０ ）４ ５５ ４ １０ 一￣ｏ （０ｓ ｏ —０３ —０
基 于遗 传 模 拟 退 火 算 法 的 Ｑ Ｓ组播 路 由 问题 求解 ・ ｏ
刘金 明 ， 王 娜， 刘 勇
（ 黑龙江八一农量大学信息技术学院 ． 黑龙江 大庆 １３ １） ６３ ９
Ｒ ， ＋ 时延 函数 Ｄ（ ） Ｅ— Ｒ ， ｅ： ＋ 则对 于 给 定 的源 节
算法效率很低 ． ［］ Ｒｖ ｕ ａ等针对时延约 文献 ３ 中 ａｉ ｍ ｒ ｋ 束费用最小组播路 由问题 ， 出了一种遗传算法 ， 提 但该算法容易未成熟收敛 ， 算法 的精度不高． 文献 ［］ Ｚａｇ ４ 中 ｈ 等提出了求解时延约束费用最小组播 ｎ 路由问题的遗传算法 ， 但假定所有组播 目的节点的 时延相 同 ， 大大 限制 了算法 的应 用 ． 献 ［ ］ 文 ５中 Ｗａｇ ｎ 等针对带宽时延约束费用最小组播路 由问题 提出了一种效率较高的遗传算法 ， 但其交叉和变异 操作过于复杂 ． 文献［ ］ Ｈ ｇｉ ａ 等同样提出应 ６中 ａ ｇ ｔ ｈｈ 用遗传算法来 ＱＳ ｏ 组播路 由问题 ， 采用 了 嗽 数 编码方式 ， 降低了存储空间， 算法 的效率较高 ， 但编 码解码的实现比较 困难 ． 但是传统遗传算法存在容 易 过早收敛 和进化 后期 搜索 效率 较低 的不 足 ， 只 它 能在短 时间 内找 到 与最 优 解 偏差 较 大 的近 似 最 优 解． 因此， 本文提出将模拟退火算 法引入到遗传算 法中， 采用基于路径表示的整数 队列 编码表示 法。
基于遗传算法的QoS组播路由多目标优化
ｂｓｄｍ ｌ—ｂ ｃｖ ｐ ｍｚｔ ｎａｇｒｈ ｒＱ Ｓｍ ｈｃｓｒｕｉｇｉ ｐｅｅｔ ， ｈ ｈｓａｃ ｒｔ ｅ ｏ ａｅ ｐｉ ａ ａｅ ｕ ｉ ｊ ｔ ｅｏｔ ｉ ｉ ｌｏｉ ｍ ｆ ｏ ｕ ｉ ｔｏ ｔ ｒｓｎ ｄ ｗ ｉ ｅｒｈｆ ｅｓｔ ｆ ｒｔ ｏｔ ｌ ｔｏ ｅ ｉ ｉ ａｏ ｔ ｏ ａ ｎ ｓ ｅ ｃ ｏ ｈ Ｐ ｏ ｍ
Ａ ｓｒｃ：Ｔ ｅｅｉｉｇｒｕｎ ｌ ｒｈ ｓｕｕｌ ｐｉ ｚ ｉｇ ｂｅｔ ｅ ｗ ｉ ａｅｓｍ ｈｒｎ ｄａ ｂ ｃｓ Ａ ｂｔａｔ ｈ ｘｓ ｎ ｏｔ ｇａ ｏｉ ｍ ｓａ ｙｏｔ ｅａｓ ｌ ｏｊｃｖ ， ｈｃ ｈ ｖ ｏ ｅｉ ｅ ｔ ｒｗ ａｋ ．Ａ Ｇ － ｔ ｉ ｇ ｔ ｌ ｍｉ ｎｅ ｉ ｈ ｎ ｅ
中图法分类号：Ｔ ３３ Ｐ ９
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —６５ ２０ ）７０ １—３ ０ １３９ （０６ ０ —２００
Ｍｕｔ ｏｊｃ ｖ ｐｉ ｉ ｔ ｎｏ ｏ ｌｔ ａｔ ｏｔ ｇＢ ｓｄｏ ｅｅｉ Ａ ｇｒｈ ｌ－ｂｅｔ ｅＯ ｔ ｚ ｉ ｆ ＳＭｕ ｉ ｓ Ｒ ｕｉ ａｅ ｎＧ ｎｔ ｌ ｉ ｍ ｉ ｉ ｍ ａｏ Ｑ ｃ ｎ ｃ ｏｔ
ｓｌｔ ｎ ｆｍｕ ｉａｔ ｏ ｔ ｇｔ ｅ ．Ｓｍｕａｉｎｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔａ ｈｓａｇ ｒ ｈ ｈ ｓａｈｇ ｕ ｃｓ ａｉ ａ ｄｃ ｎｏ ｔｉ ｅ ｆ ｏｕｉ ｓｏ ｈ ｃｓ ｕｉ ｒ ｓ ｉ ｌｔ ｅｕｔ ｓｏ ｈ ｔ ｉ ｌｏｉ ｍ ａ ｉｈＳｃ ｅｓｒｔ ｏ ｒ ｎ ｅ ｏ ｓ ｔ ｔ ｏ，搜 索组播路由树的 Ｐｒ ｏ ａ ｔ 最优解集。仿真实验表明， ｅ 该方法有很 高的成功率， 能 在有限代内搜 索到一组有效的供 用户 自由选择的组播路 由树 ， 克服 了单 目标优化的缺陷。
Ａ ｓｒｃ：Ｔ ｅｅｉｉｇｒｕｎ ｌ ｒｈ ｓｕｕｌ ｐｉ ｚ ｉｇ ｂｅｔ ｅ ｗ ｉ ａｅｓｍ ｈｒｎ ｄａ ｂ ｃｓ Ａ ｂｔａｔ ｈ ｘｓ ｎ ｏｔ ｇａ ｏｉ ｍ ｓａ ｙｏｔ ｅａｓ ｌ ｏｊｃｖ ， ｈｃ ｈ ｖ ｏ ｅｉ ｅ ｔ ｒｗ ａｋ ．Ａ Ｇ － ｔ ｉ ｇ ｔ ｌ ｍｉ ｎｅ ｉ ｈ ｎ ｅ
中图法分类号：Ｔ ３３ Ｐ ９
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —６５ ２０ ）７０ １—３ ０ １３９ （０６ ０ —２００
Ｍｕｔ ｏｊｃ ｖ ｐｉ ｉ ｔ ｎｏ ｏ ｌｔ ａｔ ｏｔ ｇＢ ｓｄｏ ｅｅｉ Ａ ｇｒｈ ｌ－ｂｅｔ ｅＯ ｔ ｚ ｉ ｆ ＳＭｕ ｉ ｓ Ｒ ｕｉ ａｅ ｎＧ ｎｔ ｌ ｉ ｍ ｉ ｉ ｍ ａｏ Ｑ ｃ ｎ ｃ ｏｔ
ｓｌｔ ｎ ｆｍｕ ｉａｔ ｏ ｔ ｇｔ ｅ ．Ｓｍｕａｉｎｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔａ ｈｓａｇ ｒ ｈ ｈ ｓａｈｇ ｕ ｃｓ ａｉ ａ ｄｃ ｎｏ ｔｉ ｅ ｆ ｏｕｉ ｓｏ ｈ ｃｓ ｕｉ ｒ ｓ ｉ ｌｔ ｅｕｔ ｓｏ ｈ ｔ ｉ ｌｏｉ ｍ ａ ｉｈＳｃ ｅｓｒｔ ｏ ｒ ｎ ｅ ｏ ｓ ｔ ｔ ｏ，搜 索组播路由树的 Ｐｒ ｏ ａ ｔ 最优解集。仿真实验表明， ｅ 该方法有很 高的成功率， 能 在有限代内搜 索到一组有效的供 用户 自由选择的组播路 由树 ， 克服 了单 目标优化的缺陷。
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第３ ４卷 第 １ Ｏ期
Ｖ１ ４ ｏ． ３
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２０ ０ ８年 ５月
Ｍ ａ ０ ８ ｙ２ ０
Ｎｏ Ｊ ．
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人 工智 能及 识 别技 术 ・
文章缩号，１ １ ３２（ ０） －００－０ 文献标识 ０ ） ４８ ０８ ０－２７－３ ０－ － － ２ １－ 码，Ａ
ｆ ｒ ｇ ｏ ａ ｅ ｃ ｄ ａ ｏ ｄ ｏ ｒ ｐ ｒｏ ｍａ ｅ ｏ ｏ ａ ｅ ｃ ｄ ｐ ｅ ｏｃｏ ｓ ｐｈ ｎ ｍ ｅ ｏ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ｏ ｌ ｂ ｌ ｓ ａ ｈ ａ ｖ ｉ ｓ ｐ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎｃ ｆ ｌ ｃ ｌ ｓ ａ ｈ ａ ｒ ｃ ｉ ｕ ｅ ｏ ｎ ｎ ｒ ｎ ｒ ｎ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｔ ｍ，ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｈ ｌ ｉ ｈ ｒ ｂｅ ｏ
［ ｙｗｏｄ ｉｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｍｍｕ ｅ ｅ ｅｉａｇ ｒｈ Ｑｏ ｕｉｇｐｏ ｌｍ； ｙ ａｔｏ ｔ ｇ ｎ ｎｔ ｌｏ ｔｍ； Ｓｒ ｔ ｒｂｅ ａ ｃ ｓｒｕｉ ｇ ｃ ｉ ｏ ｎ ｎ ｎ
１ 概 述
随着 因特 网的快速增长 ，网络服务需求 已经超过其最 大 服务容量 ，引起 了网络服务质量 Ｑ Ｓ的下降。为了增强服 务 ｏ 的可 用性和改善 网络 的流量分布 ，常用 的方法是在 网络中复 制服 务器 ，将 多 个 具 有 相 同 内容 的服 务 器 通 过 网 络连 接 在 一 起 ，共 同向用户提供服务 。这种服务是 当网络用户提 出服务 请求时，可 以通过 网络 中任一个站点（ 服务器） 来满足其要求 ， 即选播服务模型 ，在 Ｒ Ｃ ３ ３中又将选播服务定义为 Ｉｖ Ｆ ２７ Ｐ６ 的一种标准服务模型。 选播路 由是指给定 网络任一源主机和一组 目的主机 ，寻
法 的基础上 ，对带 时延约束 的 Ｑｏ Ｓ选播路 由问题作 了深入研究 ，并经过实验分析证 明，该算法提高收敛速度接 近 １％，而且具有更高 的 ８
搜索精度和更可靠 的稳定性等特点 。 关健诃 ：免疫遗传算法 ；Ｑ Ｓ 由问题 ；选播路由 ｏ路
Ｑｏ ｙ ａｔ ｏ ｔ ｇＢ ｓｄｏ ＳＡｎ ｃ ｓ Ｒ ｕ ｉ ａｅ ｎＩ ｎ ｍｍｕ ｅＧｅ ｅｉ Ａｌｏ ｉ ｍ ｎ ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｃ ｈ
ｃ ｎ ｅ ｇ ｎｃ ， ｄ ｉ ａ ｓ ａ ｔ ｒｃ ａ ａ ｔｒ ｓｉ ｓｓ ｃ ｓａ ｈ ｇ ｅ ｅ ｃ ｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｎｄ ｍｏ ｅ ｒ ｌａ ｌ ｔ ｂ ｌｔ ， ｔ ． ｏ ｖ ｒ ｅ ｅ ａ ｌ ｏ ｈ ｓｏ ｈｅ ｈ ｒ ｃ ｅ ｔ ｕ ｈ ａ ｉ ｈ ｒｓ ａ ｈ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｒ ｅ ｉｂ ｅｓａ ｉｉ ｅ ｃ ． ｎ ｔ ｉ ｃ ｒ ｙ
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（ ｌ ｇ ｆＣｏ ｕ ｅ ｎｄＣｏ Ｃｏｌ ｅｏ ｍｐ ｔｒａ ｍｍｕ ｃ ｔ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ， ａ ｇ ｈ ｉ ｅｓｔ ｆＳｃｅ ｃ ｅ ｎｉａｉ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｇ Ｃｈ ｎ ｓ ａＵｎ ｖ ｒｉｙｏ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｃｈ ｇ ｈ ０ ７６ ｏｎ ｉ ｃ ｎ ｌｇ ， ａ ｓ ａ４１ ０ ） ｎ
［ ｓｒｃｉＴ ｉ ｐｐ ｒ ｏ ｉｅ ｅｉ Ａｂ ｔａ ｔ ｈｓ ａｅ ｍｂｎ ｓｈ ｃ ｔ ｍｍｕ ｅ ｌｏ ｔｍ ｅｔ ｄｔ ｎ ｌ ｅｅｉ ｌｏ ｔｍ ｎ ｓｒｅ ｒ ｉａ ａ ｏ ｔｍ ｐｒ ｒ ｅｒｈａｉｔ ｎ ｇ ｒｈ ｔ ｔ ａ ｉｏ ａ ｇｎ ｔ ａｇ ｒ ａ ｉ ｏｈ ｒ ｉ ｃ ｉ ｈ ａ ｄｉｒ ｅｖ ｓ ｉ ｎ ｌｌ ｒ ｔｅ ｏ ｇ ｇｉ ｈ ｓ ｅ ｏ ａｃ ｂｌｙ ｕ ｉ ｓ ｉ
中 圈分类号， Ｐ９ Ｔ ３３
基 于 免 疫 遗传 算 法 的 Ｑｏ Ｓ选播 路 由
向羹橙 ，乐 晓波 ，唐 贤瑛
（ 长沙理工大 学计算机 与通信 工程 学院 ，长沙 ４ ０ ７ ） １０ ６
摘
要 ：将免疫算法与传统遗传算法相结合 ，既保 留了原算法较强 的全局搜索能力 ， 又避 免了局部搜索性能差和早熟现象 。在提出改进 算
ｄｌｙｃ ｎｔ ｉｅ Ｓａ ｙａｔ ｏ ｔ ｇｉ ｌｂ ｃｔｄ Ｔ ｅｅ ｐｒ ｎａ ａｙｉ ｃｒｆ ａｅｔａ ｅｉ ｒｖｄａｇ ｒ ｍ ａ ｎ ａ ｃｄ １％ ｒｔ ｆ ｅ —ｏ ｓ ａｎｄＱｏ ｃｓ ｒｕｉ ｓ ｕ ｒ ａｅ ． ｘ ｅ ｍｅ ｔｌ ｌｓ ｅｔ ｃｔ ｈ ｔ ｈ ｍｐｏｅ ｌｏｉ ａ ｒ ｎ ｎ ｉ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ｉ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｓｅｈ ｎｅ ａ ｏ ８ ｅ
求 从 源 主 机 到 任 一 目的 主 机 的 路 由路 径 。一 组 目 的主 机 的地
选播服务对于改善 网络和服务器 的负载均衡以及简化某 些 网络应 用有着广 泛的前景 。在 网络层进行 的选 播路 由研 究刚刚起 步 ，很少 有研 究考 虑到时延约束等 Ｑｏ Ｓ要求。
址是 由一个选播地址表示 ，提供 相同服务的不同服务器拥有 相 同的选播地址。例如 ，网络上的多个 ｗｗｗ 镜像服务器可 以共享 同一个选播地址 ，而用户可以通过选播地址所对应虚 拟主机 名访 问若干 个主机 中 的最 近 的一个来 获得 所需 的资 源 。如果没有选播 服务机制 ，一 个域名客户机 必须记住所有 相关域名服务器 的 Ｉ Ｐ地址。 遗传算 法（ Ａ） 一类借 鉴 生物界 自然选 择和遗 传机 制 Ｇ 是 的随机化启发式优化算法 。 把遗传 算法 引入选播路 由算法 中， 就是充分利用其简单、通用、鲁棒性强、并行搜索、群 体寻 优等特点。而把免 疫机制加载在遗传 算法 中 ，则有效克服了 遗传算法局部搜索能力差和有 “ 早熟”现 象的缺点，提 高了
第３ ４卷 第 １ Ｏ期
Ｖ１ ４ ｏ． ３
・
计
算
机
工
程
２０ ０ ８年 ５月
Ｍ ａ ０ ８ ｙ２ ０
Ｎｏ Ｊ ．
Ｃｏ ｐ ｔ ｒｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｍ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ
人 工智 能及 识 别技 术 ・
文章缩号，１ １ ３２（ ０） －００－０ 文献标识 ０ ） ４８ ０８ ０－２７－３ ０－ － － ２ １－ 码，Ａ
ｆ ｒ ｇ ｏ ａ ｅ ｃ ｄ ａ ｏ ｄ ｏ ｒ ｐ ｒｏ ｍａ ｅ ｏ ｏ ａ ｅ ｃ ｄ ｐ ｅ ｏｃｏ ｓ ｐｈ ｎ ｍ ｅ ｏ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ｏ ｌ ｂ ｌ ｓ ａ ｈ ａ ｖ ｉ ｓ ｐ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎｃ ｆ ｌ ｃ ｌ ｓ ａ ｈ ａ ｒ ｃ ｉ ｕ ｅ ｏ ｎ ｎ ｒ ｎ ｒ ｎ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｔ ｍ，ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｈ ｌ ｉ ｈ ｒ ｂｅ ｏ
［ ｙｗｏｄ ｉｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｍｍｕ ｅ ｅ ｅｉａｇ ｒｈ Ｑｏ ｕｉｇｐｏ ｌｍ； ｙ ａｔｏ ｔ ｇ ｎ ｎｔ ｌｏ ｔｍ； Ｓｒ ｔ ｒｂｅ ａ ｃ ｓｒｕｉ ｇ ｃ ｉ ｏ ｎ ｎ ｎ
１ 概 述
随着 因特 网的快速增长 ，网络服务需求 已经超过其最 大 服务容量 ，引起 了网络服务质量 Ｑ Ｓ的下降。为了增强服 务 ｏ 的可 用性和改善 网络 的流量分布 ，常用 的方法是在 网络中复 制服 务器 ，将 多 个 具 有 相 同 内容 的服 务 器 通 过 网 络连 接 在 一 起 ，共 同向用户提供服务 。这种服务是 当网络用户提 出服务 请求时，可 以通过 网络 中任一个站点（ 服务器） 来满足其要求 ， 即选播服务模型 ，在 Ｒ Ｃ ３ ３中又将选播服务定义为 Ｉｖ Ｆ ２７ Ｐ６ 的一种标准服务模型。 选播路 由是指给定 网络任一源主机和一组 目的主机 ，寻
法 的基础上 ，对带 时延约束 的 Ｑｏ Ｓ选播路 由问题作 了深入研究 ，并经过实验分析证 明，该算法提高收敛速度接 近 １％，而且具有更高 的 ８
搜索精度和更可靠 的稳定性等特点 。 关健诃 ：免疫遗传算法 ；Ｑ Ｓ 由问题 ；选播路由 ｏ路
Ｑｏ ｙ ａｔ ｏ ｔ ｇＢ ｓｄｏ ＳＡｎ ｃ ｓ Ｒ ｕ ｉ ａｅ ｎＩ ｎ ｍｍｕ ｅＧｅ ｅｉ Ａｌｏ ｉ ｍ ｎ ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｃ ｈ
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中 圈分类号， Ｐ９ Ｔ ３３
基 于 免 疫 遗传 算 法 的 Ｑｏ Ｓ选播 路 由
向羹橙 ，乐 晓波 ，唐 贤瑛
（ 长沙理工大 学计算机 与通信 工程 学院 ，长沙 ４ ０ ７ ） １０ ６
摘
要 ：将免疫算法与传统遗传算法相结合 ，既保 留了原算法较强 的全局搜索能力 ， 又避 免了局部搜索性能差和早熟现象 。在提出改进 算
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