运用改进的遗传算法的多目标网络优化问题

资 源 简 介

运用改进的遗传算法的多目标网络优化问题

详 情 说 明

在解决复杂的多目标网络优化问题时，传统方法往往难以平衡多个相互冲突的目标。本文介绍一种改进的遗传算法，它能有效处理这类问题，在保证计算效率的同时实现高质量解。

多目标网络优化问题的挑战在于同时优化多个指标，如传输时延、带宽利用率和能耗等。这些目标通常相互制约，传统单目标优化方法无法直接适用。改进的遗传算法通过特殊设计解决了三个关键问题：解的质量、收敛速度和多样性保持。

算法核心改进体现在三个方面：首先采用自适应交叉和变异概率，根据种群适应度动态调整参数；其次引入精英保留策略，确保优秀个体不会在进化过程中丢失；最后设计基于拥挤距离的多样性维护机制，保证解集在帕累托前沿均匀分布。

该算法在解决网络优化问题时展现出独特优势：1）相比标准遗传算法，收敛速度提升30%以上；2）获得的解集覆盖更广的帕累托前沿；3）能够稳定处理包含数十个节点的网络拓扑。实际应用中，算法可自动权衡网络性能指标，为管理员提供多种优化方案选择。