基于免疫遗传算法的多目标QoS路由优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现免疫遗传算法，解决网络通信中的多目标QoS路由优化问题。系统支持网络拓扑建模，通过时延、带宽和丢包率等多目标约束，自动生成最优路径集合，提升路由效率与服务质量。

详 情 说 明

基于免疫遗传算法的多目标QoS路由优化系统

项目介绍

本项目是一个面向网络通信领域的智能路由优化解决方案。核心目标是利用先进的免疫遗传算法，解决复杂网络环境下的多目标服务质量路由选择问题。系统能够根据用户提供的网络拓扑和业务需求，自动计算并推荐在时延、带宽、丢包率等多个关键指标上达到综合最优的路径集合，为网络规划与资源分配提供科学决策支持。

功能特性

• 多目标QoS优化：综合考虑时延、带宽、丢包率等多个性能指标，寻找Pareto最优解集，而非单一最优解。
• 智能优化算法：采用免疫遗传算法，结合了遗传算法的全局搜索能力和免疫算法的多样性保持特性，有效避免早熟收敛。
• 灵活约束处理：支持用户自定义各类QoS约束条件，系统能够精确处理这些约束并筛选出可行路径。
• 全面性能评估：对找到的优化路径进行详细的QoS指标量化分析，并提供算法收敛过程的可视化报告。
• 结果直观展示：提供路径在网络拓扑图上的高亮可视化功能，便于用户直观理解与分析优化结果。

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式准备网络拓扑文件（包含节点、链路及其属性）和配置文件（设置QoS约束、算法参数及业务需求）。
2. 运行优化系统：执行主程序，系统将自动加载数据、初始化算法并开始多目标优化计算。
3. 获取与分析结果：计算完成后，系统会输出Pareto最优路径集合及其详细性能指标。同时生成收敛曲线图和路径可视化图，用户可根据这些结果进行深入分析。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux distributions (如 Ubuntu 18.04+), macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存：推荐 8GB RAM 及以上（处理大型网络拓扑时建议16GB）
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，承担着关键的集成功能。它负责协调整个项目的执行流程，具体包括：系统初始化与输入参数的载入、网络拓扑数据结构的构建、免疫遗传算法优化过程的主循环控制、Pareto最优解集的筛选与评估，以及最终结果的可视化输出与性能报告生成。