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文檔簡介
1、近年來,網(wǎng)絡上多媒體通信和分布式環(huán)境中的協(xié)同工作等應用越來越廣泛,這些應用對網(wǎng)絡提出了不同的服務質(zhì)量(QualityofService,QoS)以及組播要求。因此,如何保證在應用中服務質(zhì)量的要求以及實現(xiàn)多媒體組播通信成為研究的熱點方向。QoS中最敏感的指標是時延、帶寬以及代價,網(wǎng)絡上時延受限且滿足帶寬要求的最小組播樹問題是一個典型問題。由于該問題是經(jīng)典計算中的NP難度問題,難以用傳統(tǒng)優(yōu)化方法求解。目前常采用啟發(fā)式方法求解,如遺傳算法(G
2、eneticAlgorithm,GA)、蟻群算法等。但這些算法存在收斂慢,且容易陷入局部收斂等缺陷,如何找到能夠克服上述算法缺陷的新型啟發(fā)式智能優(yōu)化算法是目前的研究熱點。 本文研究了一種新型的啟發(fā)式方法量子遺傳算法(QuantumGeneticAlgorithm,QGA),該方法將量子計算引入到遺傳算法中,利用量子技術的并發(fā)特征使算法性能得到了提高。在此基礎上,本文提出了求解QoS組播路由問題的多宇宙量子遺傳算法(Multi-u
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