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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的时间敏感网络流量调度优化方法，包括生成网络拓扑图模型；根据网络拓扑图确定初始种群大小，对每个流量的无状态模型随机选择路径和起始偏移，得到有状态流量并进行随机排序作为个体的染色体序列，根据流量的总调度成功率和资源负载率设定适应度函数，根据适应度函数和遗传算法进行迭代；其中交叉概率和变异概率根据前置交叉或变异的次数进行动态计算，根据最优解计算实际调度的门控调度表，根据门控调度表传输流量。本发明解决时间敏感网络中问题特征与约束与遗传算法中的基因型表达转化困难的问题。综合考虑了流量的起始偏移和路径对调度结果的影响，提出了流量状态的定义。
主权项：1.一种基于遗传算法的时间敏感网络流量调度优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取网络拓扑信息和待调度流量信息，生成网络拓扑图模型；S2、根据网络拓扑图确定初始种群大小，对每个流量的无状态模型随机选择路径和起始偏移，得到有状态流量并进行随机排序作为个体的染色体序列，S3、根据流量的总调度成功率和资源负载率设定适应度函数，根据适应度函数和遗传算法进行迭代；所有个体进行两两交叉直至每个个体都进行交叉判断后进行变异，直至所有个体都进行变异判断，其中交叉概率和变异概率根据前置交叉或变异的次数进行动态计算，使每轮交叉或变异操作产生的个体为种群大小的一半；将生成的新个体进行去重后加入种群并对新种群进行适应度函数筛选，完成一次迭代；迭代至最大迭代次数后，选取适应度最大的个体作为最优解；S4、根据最优解计算实际调度的门控调度表，根据门控调度表传输流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于遗传算法的时间敏感网络流量调度优化方法
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