The use of genetic algorithm for packet scheduling switch, which can improve the...

资 源 简 介

The use of genetic algorithm for packet scheduling switch, which can improve the...

详 情 说 明

在交换机网络中，分组调度是一个关键环节，直接影响着数据传输的效率和稳定性。传统的调度算法如轮询（Round Robin）或优先级队列虽然实现简单，但在高负载或复杂流量模式下可能无法动态适应需求，导致时延抖动或整体效率下降。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种启发式优化方法，通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，能够为分组调度问题提供动态解决方案。其核心思路是将调度策略编码为“染色体”，通过评估每条染色体对时延、吞吐量等指标的适应度，迭代优化出最佳调度方案。

在实际应用中，遗传算法的优势主要体现在三个方面： 自适应优化：通过持续迭代，算法可针对实时网络流量特征调整调度权重，减少固定策略的局限性。 时延均衡：以降低时延抖动为目标函数时，算法能优先调度冲突数据包，避免局部拥塞。 多目标平衡：可同时优化吞吐量和时延，通过权重设计实现不同场景的权衡。

值得注意的是，遗传算法的计算开销可能高于传统方法，因此常需结合硬件加速或与其他轻量级算法（如加权公平队列）混合部署。未来方向可探索与机器学习结合，进一步优化进化效率。