【摘 要】
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为了实现网络并发链路故障的快速恢复,提出一种基于改进人工鱼群算法着色树优化的故障快速恢复方法。首先从备份拓扑构造、着色树生成及流量转发三个方面分析整体恢复方案,在此基础上,建立着色树的生成模型并利用人工鱼群算法对其进行优化以进一步提高其性能,引入变异操作有效解决寻优陷入局部僵局的问题。仿真实验表明,该恢复方案不仅提高了网络在并发链路失效情况下的故障恢复能力,同时在恢复路径及路由备份方面也具有较强的
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,61363部队
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为了实现网络并发链路故障的快速恢复,提出一种基于改进人工鱼群算法着色树优化的故障快速恢复方法。首先从备份拓扑构造、着色树生成及流量转发三个方面分析整体恢复方案,在此基础上,建立着色树的生成模型并利用人工鱼群算法对其进行优化以进一步提高其性能,引入变异操作有效解决寻优陷入局部僵局的问题。仿真实验表明,该恢复方案不仅提高了网络在并发链路失效情况下的故障恢复能力,同时在恢复路径及路由备份方面也具有较强的性能。
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为了改善多目标粒子群算法收敛性能及跳出局部最优的能力,通过研究算法运行过程中归档集规模的变化,总结归档集规模的变化规律,并依此规律提出一种近似确定算法运行状态的简单方法。基于算法运行状态的近似确定,可以自适应调整参数。实验分析与比较结果显示,自适应方法能够有效地加速收敛,而且对于一些复杂问题有较好的跳出局部最优的能力。实验结果同时表明,近似确定算法状态的方法对于参数的调整是简单且有效的。
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