基于MATLAB的MCRGSA组播路由遗传模拟退火优化算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了遗传算法与模拟退火算法的混合优化方法，用于求解组播路由选择问题。算法结合生物进化与退火机制，在满足多约束条件下自动搜索最优组播树，有效提升路由效率与收敛性能。

详 情 说 明

MCRGSA组播路由优化遗传模拟退火算法实现

项目介绍

本项目实现了一种融合遗传算法与模拟退火算法的混合优化方法，专门用于解决组播路由选择问题。算法通过模拟生物进化过程和固体退火机理，在备选路径集中寻找满足多目标约束的最优组播树。系统可自动生成初始种群，通过选择、交叉、变异等遗传操作结合温度控制的退火策略，逐步优化路径选择，最终输出成本最低的组播路由方案。

功能特性

• 混合优化算法：结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部优化能力
• 多目标约束优化：在满足组播通信需求的同时最小化路由成本
• 自适应温度控制：基于退火系数的智能温度调节机制
• 种群进化管理：支持种群规模、进化代数等参数的灵活配置
• 可视化输出：提供收敛曲线和组播树结构的图形化展示

使用方法

输入参数配置

1. 算法参数：

- M: 遗传进化代数（正整数） - N: 种群规模（正偶数） - Pm: 变异概率调节参数（0-1之间的浮点数） - K: 同一温度下状态跳转次数（正整数） - t0: 初始温度（正实数） - alpha: 降温系数（0-1之间的浮点数） - beta: 浓度均衡系数（正实数）

1. 网络拓扑数据：

- ROUTES: 备选路径集（元胞数组，每个元素为路径节点序列） - Num: 到各节点的备选路径数目（向量） - Cost: 费用邻接矩阵（对称矩阵） - Source: 源节点标号（整数） - End: 目的节点标号向量（整数向量）

执行流程

1. 配置所有必需的输入参数
2. 运行主程序开始优化计算
3. 查看输出的最优组播路由方案和收敛曲线

输出结果

• MBR: 各代最优路径编码矩阵
• 最优组播树结构可视化图形
• 算法收敛过程曲线图
• 最终组播路由总成本数值
• 包含具体节点序列的路径详细方案

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模网络拓扑数据

文件说明

主程序文件实现了算法核心逻辑的集成调度，包括参数初始化、混合优化算法执行流程控制、种群进化管理、温度调节机制、多代路径优选决策以及最终结果的可视化输出生成。该文件整合了遗传算法与模拟退火算法的协同工作流程，确保各代解的质量持续提升，并负责输出包括最优路径编码、组播树结构和收敛曲线在内的完整优化结果。