計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)k-劃分優(yōu)化遺傳算法講解-全文預(yù)覽
【正文】 Genetic algorithm Directionless graph kWay partitioning Optimization of networks partitioning 。此外，如何引入更有效的遺傳操作，如何確定適應(yīng)性更高的懲罰函數(shù)以及如何使算法適用于更寬松靈活的約束條件是今后有待進(jìn)一步研究的問題。表1 實(shí)際網(wǎng)絡(luò)劃分結(jié)果對(duì)比網(wǎng)絡(luò)劃分算法改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)k劃分遺傳算法經(jīng)典遺傳算法各子網(wǎng)內(nèi)流量（%）~~~~子網(wǎng)間流量（%）表2考察有無空劃分檢查校正操作對(duì)算法性能的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明引入檢查校正操作后雖然算法收斂時(shí)間有所增加，但成功率有明顯的增加，算法性能得以改進(jìn)。6 實(shí)驗(yàn)研究本實(shí)驗(yàn)對(duì)一個(gè)具有30個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行3個(gè)子網(wǎng)的劃分優(yōu)化。 //t：演化代數(shù)，初值t =0 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)定義，計(jì)算X(0)中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值f(xi)； while(fmax(x(t)) fmin(x(t))ε) // fmax(x(t)) fmin(x(t))ε為停機(jī)準(zhǔn)則 { 計(jì)算種群X(t)中各個(gè)體的適應(yīng)度值比例，確定選擇概率pi； for(k=1；k≤n；k=k+2) { 根據(jù)選擇概率pi和轉(zhuǎn)盤式選擇策略在X(t)中選擇兩個(gè)個(gè)體xa，xb； 以概率pm對(duì)個(gè)體xa，xb執(zhí)行變異操作，得到兩個(gè)新個(gè)體xam，xbm； rdm=random[0，1]； if(rdm≤pc) // pc為雜交概率 { 對(duì)個(gè)體xam，xbm執(zhí)行雜交操作，得到兩個(gè)新個(gè)體xamc，xbmc； 對(duì)個(gè)體xamc，xbmc執(zhí)行空劃分檢查校正操作，得到兩個(gè)新個(gè)體x1，x2； } else { x1= xam。 改進(jìn)的雜交操作 為了避免過多地破壞有用的模式（Schema），本文采用兩個(gè)交叉點(diǎn)位置相距較小的兩點(diǎn)雜交算子，另外，為避免產(chǎn)生空劃分解，在雜交操作之后還引入空劃分檢查校正操作，如圖2所示：父體A：000101030202兩點(diǎn)交叉000102020102檢查校正000103020102父體B：000302020103000301030203000301030203圖2 改進(jìn)的雜交操作示意圖 變異操作 變異操作可以使搜索遍及整個(gè)個(gè)體空間。本文采取可直接在解的表現(xiàn)型上進(jìn)行遺傳操作的自然數(shù)編碼方式。經(jīng)典遺傳操作（尤其是交叉操作）不能保證滿足這一約束條件，因此需要對(duì)其進(jìn)行修
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