[发明专利]一种基于遗传算法的通信网络容量可靠性最优设计方法

摘要

一种基于遗传算法的通信网络容量可靠性最优设计方法，步骤如下：一：获取需要进行容量可靠性最优设计的网络拓扑结构与容量可靠性要求；二：获取网络部件的可选类型及属性；三：建立通信网络容量可靠性优化模型；四：设定遗传算法的初始化因子；五：生成初始种群；六：计算形成的个体容量可靠度；七：计算个体的适应度；八：根据个体的适应度值，进行选择，交叉，变异；九：判断是否达到进化代数G，若己达到则将最后得到的具有最优适应度函数值的个体对应的部件类型组合作为该网络容量可靠性最优设计结果，否则重复执行步骤五～九。本发明能解决传统方法可求解问题有限且容易陷入局部最优解的问题，解决了现有方法只考虑了链路的问题。

主权项

一种基于遗传算法的通信网络容量可靠性最优设计方法，其特征在于：它包括如下步骤：步骤一：获取需要进行容量可靠性最优设计的网络拓扑结构与容量可靠性要求；步骤二：获取网络部件的可选类型及属性；步骤三：建立通信网络容量可靠性优化模型；步骤四：设定遗传算法的初始化因子；步骤五：生成初始种群；步骤六：计算形成的个体容量可靠度；步骤七：计算个体的适应度；步骤八：根据个体的适应度值，进行选择，交叉，变异；步骤九：判断是否达到进化代数G，若己达到则将最后得到的具有最优适应度函数值的个体对应的部件类型组合作为该网络容量可靠性最优设计结果，否则重复执行步骤五～九；其中，在步骤一中所述的“获取需要进行容量可靠性最优设计的网络拓扑结构与容量可靠性要求”，其具体做法如下：获取网络拓扑结构，节点数量m，链路数量p，以及各节点间链路的长度ls，s＝1,2,…,p；确定网络的容量可靠性要求R*，确定容量可靠性要求对应的源节点与目的节点，以及传输容量要求C*；其中，在步骤二中所述的“获取网络部件的可选类型及属性”，该“网络部件”，是指网络中的节点与链路，其获取的具体做法如下：获取节点的n个可选类型及各类型的属性，包括容量NCj，可靠度NRj，费用NCostj；获取链路的q个可选类型及各类型的属性，包括容量LCt，单位长度的可靠度LRt与费用LCostt；其中，在步骤三中所述的“建立通信网络容量可靠性优化模型”，该“容量可靠性”是指网络在规定时间内成功传输规定大小的流量的概率，其建立的具体做法如下：将各节点和链路所选的型号定为决策变量，将所有部件总费用最低定为优化目标，并根据网络容量可靠性要求确定约束条件，所建立的优化模型如下：minCost=Σi=1mΣj=1nNCostjxij+Σs=1pΣt=1qLCosttystls]]>s.t. R＝Rel(NRjxij；NCjxij；LRtyst；LCtyst；C*；Net)≥R*式中，Cost表示总费用，xij表示第i(i＝1,2,…,m)个节点是否选用了第j(j＝1,2,…n)种类型，“0”表示是，“1”表示否，m表示节点的数量，n表示节点类型的数量，NCostj表示第j种类型节点的费用，NRj表示第j种类型节点的可靠度，NCj表示第j种类型节点的容量；yst表示第s个链路是否选用了第t种类型“0”表示是，“1”表示否，p表示链路的数量，q表示链路类型的数量，LCostt表示第t种类型链路单位长度的费用，ls表示第s条链路的长度，LRt表示第t种类型链路的可靠度，该t＝1,2,…,q；LCt表示第t种类型链路的容量；C*为网络的传输容量要求，Net为网络的拓扑结构，函数Rel为求网络容量可靠度的函数，R*为网络容量可靠度要求。