[发明专利]基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法

权利要求书

1.一种基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法，包括如下步骤：

(1)在网络平面上产生给定规模的矩形网格，随机产生一些网络节点，并使网络节点分布在矩形网格上，对这些网络节按点链路概率公式：进行连接，形成组播路由的网络模型，

式中d(u，v)表示节点u到节点v的欧式距离，L是任意两节点间的最大距离，α表示网络中最短边与最长边长度之比，β为控制网络所有节点平均度数的参数，它的值为网络所有节点平均度数的0.1倍，α取值为0.26，β取值为0.4；

(2)对已建立的智能网格，随机指定一点作为信源节点s，并随机产生目标节点，将对组播路由问题的求解转化为：求从信源节点出发，覆盖所有目标节点的最优组播树，并初始化抗体种群P以及记忆单元种群M，给定变异概率Pm＝0.6，种群规模S＝16，抗体种群克隆规模Nc＝6，记忆单元规模m′＝4，设定种群进化的终止条件为最优抗体种群连续20次不变或种群迭代次数达到上限100，令进化代数k＝1，

(3)计算抗体种群P中的抗体Pi的亲合度：并选择到达每个目标节点的最优路径作为疫苗，其中cost(p_i)为抗体P_i所代表组播树的代价；

(4)根据步骤(2)所设定的终止条件，判断种群迭代是否达到终止条件，若是则输出当前记忆单元中的最优组播树以及到达每个目标节点的最优路径；否则转步骤(5)；

(5)对当前种群P中所有个体执行免疫克隆操作：

(5a)对当前种群P中的个体Pi按其亲和度的大小进行克隆，产生克隆种群CP＝{CP₁，CP₂，…，CP_n}，对个体Pi克隆qi个个体，qi的计算公式如下：

(i＝1，2...，n)

其中Nc是整个抗体种群所克隆的个体数目总和，f(Pi)为抗体Pi的亲和度；

(5b)对克隆种群CP执行免疫基因操作，得到免疫基因后的种群CP′＝{CP₁′，CP₂′，…，CP_n′}；

(5c)对免疫基因后的种群CP′执行克隆选择操作，得到克隆选择后的种群P′；

(6)对克隆选择后的种群P′执行邻域竞争操作，得到邻域竞争后的种群P″；

(7)将邻域竞争后种群P″中的个体按组播树代价从小到大进行排序，选出前m′个体更新记忆单元，并找出记忆单元中最优个体，即代价最小的组播树，用P″更新当前种群P，k＝k+1，返回步骤(4)。

2.根据权利要求1所述的基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法，其中步骤(5b)所述的对克隆种群CP执行免疫基因操作，按以下步骤执行：

(2a)对克隆种群CP中的所有抗体进行疫苗接种，得到疫苗接种后的种群C′＝{C′₁，C′₂，...，C′_i，...，C′_n}，C′_i表示对CP_i中抗体进行疫苗接种后的抗体种群，其中i＝1，2，...，n；

(2b)疫苗接种后的种群C′中包含Nc可组播树，每颗组播树包含m个目标节点，每个目标节点对应一条路径，对所述种群C′中的抗体执行如下启发式单点变异，得到变异后的种群CP′＝{CP′₁，CP′₂，...，CP′_i，...，CP′_n}，CP′_i表示对C′_i中抗体执行启发式单点变异后的抗体种群，其中i＝1，2，...，n，

首先，求疫苗接种后的种群C′中Nc颗组播树的公共路径，得到k个目标节点对应的k条的路径集合RS＝C′₁ I C′₂ I...I C′_n；

接着，令余下不存在公共路径的s＝m-k个目标节点所对应的的路径都为空；

最后，以概率Pm选择Nc颗组播树中的一颗，对选中的组播树，随机选择上步所述s条路径中的一条，假设该条路径所对应的目标节点为d，则从目标节点d的备选路径中随机选择一条替换该路径。

3.根据权利要求1所述的基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法，其中步骤(6)所述的对抗体种群P执行邻域竞争操作，按以下步骤执行：

(6a)将P中的抗体p_ij＝(a_d1，a_d2，...，a_dk，...，a_dm)放到智能矩形网格坐标值为(i，j)的格点上，p_ij表示一颗组播树，其中k＝1，2，...，m，m为组播树p_ij中目标节点的个数，a_dk为组播树p_ij中第k条路径的代价；

(6b)求得矩形网格中组播树p_ij周围格点上代价最小的组播树：

min_ij＝(t_d1，t_d2，...，t_dk，...，t_dm)，

其中k＝1，2，...，m，m为组播树min_ij中目标节点的个数，t_dk为组播树min_ij中第k条路径的代价；

(6c)将组播树p_ij中m条路径的代价和作为组播树p_ij的代价，若组播树p_ij的代价小于组播树min_ij的代价，则p_ij为竞争的胜者，它将继续存活在其格点上，否则其空出的格点位置由组播树min_ij按照概率Ps生成一颗新的组播树w_ij＝(g_d1，g_d2，...g_dk，...，g_dm)取代组播树p_ij，Ps的计算公式如下：

其中k＝1，2，...，m，g_dk为组播树w_ij中第k条路径的代价，cost(a_dk)表示组播树p_ij中第k条路径的代价，cost(m_dk)表示组播树min_ij中第k条路径的代价。