一种基于佳点集遗传算法的QoS组播路由选择方法

QoS组播路由选择是通信网络多点路由优化问题的重要部分,已被证明是NP-complete问题。该文针对目前QoS路由算法中存在的一些问题提出了一种新的算法,其核心是佳点集遗传算法。该算法首先通过预处理简化问题,而后采用遗传算法求解:编码采用Prüfer树结构,变异和交叉概率自适应选择。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的,具有较强的实用性。

基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划

针对机器人任务规划的混合算法缺乏通用结构框架的问题,借鉴文化进化的双重结构思想,提出一种交互式仿生群协进化混合算法体系框架.它包括基于佳点集遗传算法的上层知识空间、基于离散粒子群优化的底层主群空间、自上而下的影响机制和自下而上的接受机制,以实现异质种群交互;通过预留用户评价接口,实现了算法的人机交互.为提高粒子群优化性能,运用佳点集初始化主群空间,使初始粒子均匀分布于可行解内;提出新的粒子进化模型并定义粒子进化力指标,提高了种群的多样性和算法稳定性;通过引入邻域局部搜索策略增强算法的搜索能力.最后,采用TSPLIB标准数据对异质交互式文化混合算法(HICHA)进行测试,实验结果表明,该算法无论是在收敛速度或稳定性方面,还是在求解质量方面,均优于其它算法.HICHA为机器人探测任务规划问题的解决提供了新思路.