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利用多目标遗传算法和蒙特卡罗模拟的集成框架提高互联网网络可靠性。 (英语) Zbl 1159.90348号

摘要:本文提出了一个多目标通用算法(MOGA)和蒙特卡洛模拟(MCS)的组合框架,以通过在分层链路状态(LS)路由域中利用虚拟链路(VL)系统来改进主干拓扑。鉴于良好的主干拓扑结构对分层LS域中的整体路由性能有很大影响,本研究的重要性显而易见。所提出的决策模型是要找到一个VL的最佳配置,该配置能够适当满足VL安装和维护的两方面工程目标:即运营成本和网络可靠性。实验结果清楚地表明,层次LS路由域的有效操作不仅要考虑工程方面的问题,还要考虑VL系统布局的具体好处,从而证明了决策模型和带有MCS的MOGA的有效性。

MSC公司:

90B25型 运筹学中的可靠性、可用性、维护和检查
90B18号机组 运筹学中的通信网络
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90B50型 管理决策,包括多个目标
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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