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基于自适应遗传算法网络资源均衡与优化
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[摘 要]文章以均衡网络业务为优化目标，提出了一种基于自适应遗传算法的资源优化路由算法，采用改进的适应度函数和自适应的交叉变异算子。理论分析表明该算法改善了最短路径路由算法容易发生阻塞及安全性不好的缺点，与基本遗传算法相比，它显著提高了收敛性能，并且具有很强的自适应能力。
[关键词]负载均衡；遗传算法；资源优化利用
1 引 言
传统的Internet路由协议默认的总是使用最短路径转发数据分组，常常导致网络上的流量分布不平衡,使得网络上有些链路因为过负荷产生拥塞现象，而另一些链路资源却处于闲置状态,增加丢包率和恶化资源利用率。流量工程的主要目的就是优化资源利用率，提高网络性能，增加网络的健壮性。使在满足业务质量要求的前提下，使网络中的资源得到全面合理的利用，尽量避免出现一部分资源被过度利用而另一部分资源却没有被充分利用的情况。
在流量工程研究之前，普遍采用的静态路由配置方法是使用手工配置或简单的路由算法，如最短路径算法，但随着网络的日益复杂，原先的配置方法已经无法适应现有的网络环境，而且由于每次只能配置一条LSP，不能使网络达到全局的优化，由文献知，在静态业务下可为多条LSP同时分配网络资源,使网络资源达到优化利用。本文将具有强约束条件的网络资源均衡与优化的问题转化为组合优化的最短路问题，并设计利用一种改进的遗传算法进行一定迭代数使其以最快速度得到最优解。
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