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      基于遺傳算法的光傳送網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

      2020-03-24 06:57:38劉小鈺李士心
      關(guān)鍵詞:適應(yīng)度染色體遺傳算法

      劉小鈺,李士心,張 海

      (天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)電子工程學(xué)院,天津 300222)

      光傳送網(wǎng)絡(luò)(optical transport network,OTN)可以在光域中實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)信號的傳輸、復(fù)用、路由和監(jiān)控,且性能和生存能力仍可以得到保障[1-2]。在確定城市連接數(shù)和資源限制的情況下,如何連接足夠多的區(qū)域則是迫切需要研究的課題,這是一種組合尋優(yōu)的問題,容易描述但難于處理。本文通過對全國12 個(gè)城市群間所構(gòu)筑的傳送網(wǎng)絡(luò)連接與網(wǎng)絡(luò)價(jià)值進(jìn)行建模仿真與分析,尋找出網(wǎng)絡(luò)價(jià)值最大化的連接方式。

      1 光傳送網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值及模型數(shù)據(jù)的選取

      1.1 光傳送網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值

      不同傳輸格式下的傳輸距離如表1 所示。3 種典型光傳輸設(shè)備參數(shù)在優(yōu)化升級后均發(fā)生了變化。

      表1 不同傳輸格式下的傳輸距離

      優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)的目的是在資源一定的情況下,把更多的人口更充分地連接到一起,網(wǎng)絡(luò)價(jià)值定義如下。

      (1)給出連接的定義 直接連接2 個(gè)區(qū)域的鏈路。

      (2)根據(jù)要求給出單個(gè)連接的價(jià)值定義 連接區(qū)域人口數(shù)乘積的開方與傳輸容量的乘積。

      網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值則是所有連接價(jià)值的加權(quán)和,即

      網(wǎng)絡(luò)價(jià)值=∑權(quán)重×容量×人口

      下面舉例說明網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的計(jì)算方法。選取北京、上海、南京3 座城市,3 個(gè)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖1 所示。

      圖1 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)示意圖

      首先要求3 座城市之間互有連接,然后根據(jù)城市之間的距離可以得到傳輸容量,進(jìn)而由傳輸容量配合人口數(shù)算出網(wǎng)絡(luò)價(jià)值(network value,NV)為(假定每條傳輸鏈路的權(quán)重為1)

      式中:m 為百萬人(million)。

      該網(wǎng)絡(luò)的連接數(shù)為3,但是現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中,不可能讓每2 個(gè)城市之間均互有連接,這樣對資源是極大的浪費(fèi)。實(shí)際上要想將這3 個(gè)地區(qū)的人口實(shí)現(xiàn)互聯(lián),并不需兩兩城市之間建立連接,可通過使用中間轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)的方式連接起來[3]。從如圖1(b)可知,北京和南京之間需通過上海中轉(zhuǎn),這種情況下只需要建立2 個(gè)連接,即北京-上海,上海-南京。可進(jìn)行如下安排:先保留一半容量(100 GB/s)給北京-上海之間的傳輸,而剩下的另一半容量用于南京-北京的信號傳輸(100 GB/s),同時(shí)南京-上海之間的直接傳輸容量也會(huì)降低至300 GB/s,此時(shí)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值[4]為

      根據(jù)需要2 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間也可以有多個(gè)連接。

      1.2 模型數(shù)據(jù)的選取

      在全國范圍內(nèi)選取典型的12 個(gè)城市構(gòu)筑一個(gè)城市群,包括哈爾濱、北京&天津、上海、鄭州、武漢、西安、重慶、成都、拉薩、烏魯木齊、廣州&深圳、昆明。

      (1)由表1 及城市間距構(gòu)建傳輸總?cè)萘?,為了直觀顯示,還需將各城市的坐標(biāo)位置(經(jīng)度和緯度)顯示在圖上[5]。

      (2)由傳輸連接數(shù)的要求計(jì)算出總?cè)萘?,而后由總?cè)萘考俺鞘腥丝跀?shù)建立起網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的函數(shù),本研究所使用的人口數(shù)為各城市在某年的人口數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。共有12 個(gè)城市,故要實(shí)現(xiàn)兩兩互聯(lián)總連接數(shù)需有(12×11)/2=66 條。可知當(dāng)連接數(shù)為66 條(即每2 個(gè)城市之間均互有連接)時(shí),網(wǎng)絡(luò)總價(jià)值以及傳輸總?cè)萘渴且粋€(gè)確定的算術(shù)問題,不需要借助該算法來尋優(yōu),且此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值最大,資源耗費(fèi)也最大;而此處需要權(quán)衡連接數(shù)與網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的關(guān)系,基于資源等因素的限制,本研究只求解連接數(shù)為33 條、17 條以及49 條時(shí)的總?cè)萘恳约熬W(wǎng)絡(luò)價(jià)值來進(jìn)行對比,以分析在限定連接數(shù)即限定資源配置的情況下,如何連接更多人口,達(dá)到網(wǎng)絡(luò)價(jià)值最大化[6];也可分析如何平衡東西部的連接。

      2 遺傳算法機(jī)理及優(yōu)化模型建立

      2.1 遺傳算法機(jī)理

      在遺傳算法中,對于要優(yōu)化解決的問題可將其編碼為一個(gè)簡單的字符串,將其稱為染色體[7]。本研究中采用實(shí)數(shù)編碼,將2 個(gè)城市之間的連接進(jìn)行編碼且不用解碼,這樣既符合合理化需要又能簡化程序。在算法的開端先隨機(jī)生成1 個(gè)種群(即1 個(gè)染色體群組)。對于每個(gè)個(gè)體計(jì)算其適應(yīng)度值并排序,然后進(jìn)行選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作,再根據(jù)適應(yīng)度來排序,選擇出新的種群,周而復(fù)始,直到終止條件出現(xiàn)[8]。

      2.2 遺傳算法實(shí)現(xiàn)以及優(yōu)化模型建立

      (1)種群初始化。應(yīng)用實(shí)數(shù)編碼進(jìn)行染色體的編碼,個(gè)體包含了城市群及兩兩互聯(lián)時(shí)所需連接數(shù),由于共有12 個(gè)城市,要實(shí)現(xiàn)兩兩互聯(lián)可知總連接數(shù)有(12×11)/2=66 條;由此可知每個(gè)個(gè)體編碼長度為66,另外根據(jù)算法要求和實(shí)驗(yàn)效果可設(shè)置種群規(guī)模為100,進(jìn)化次數(shù)為600。

      (2)適應(yīng)度函數(shù)。由于此發(fā)明是在給定區(qū)域連接數(shù)的情況下去求解網(wǎng)絡(luò)價(jià)值最大化的連接方式,故適應(yīng)度函數(shù)采用整個(gè)光傳送網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值來表示。

      (3)遺傳操作—選擇。采用“輪盤賭”選擇法從第t代群體中選擇出一些適應(yīng)度值高的優(yōu)秀個(gè)體遺傳到下一代群體中[9]。該方法簡單實(shí)用又不失精確性。這種選擇基于比例來進(jìn)行:若個(gè)體i 個(gè)適應(yīng)度為fi,種群大小為NP,則個(gè)體i 被選擇的概率為

      (4)遺傳操作—交叉。交叉是指將個(gè)體進(jìn)行兩兩配對并交換部分染色體片段,其作用較為關(guān)鍵,可以使得優(yōu)秀個(gè)體的優(yōu)秀基因傳遞到下一代。采用“君主方案”進(jìn)行交叉操作,首先選擇適應(yīng)度值最高的染色體作為君主染色體,放在整個(gè)種群的奇數(shù)位,與其靠后一位的偶數(shù)位構(gòu)成一對,接著根據(jù)交叉概率Pc確定交叉點(diǎn)的個(gè)數(shù)(Pc= 0.8),確定規(guī)則為:n = round(D × Pc),其中D 為染色體的維數(shù),然后按交叉點(diǎn)個(gè)數(shù),根據(jù)隨機(jī)生成的交叉位將每對染色體進(jìn)行交換片段,得到新種群[10-11]。

      (5)遺傳操作—變異。變異保證了種群基因的多樣性,變異概率此處不應(yīng)太大,可設(shè)Pm=0.2,否則基因突變的可能性較大。從交叉后得到的種群中按變異概率Pm隨機(jī)選一些進(jìn)行變異的個(gè)體,確定變異位后將該位的二進(jìn)制取反,生成一個(gè)新個(gè)體。

      對新產(chǎn)生的群體返回第(2)步,再進(jìn)行一輪運(yùn)算,對個(gè)體適應(yīng)度值再進(jìn)行優(yōu)化,多次循環(huán),直至終止循環(huán)的條件出現(xiàn)[12]。

      3 模型訓(xùn)練及仿真結(jié)果分析

      對于整個(gè)城市群的傳輸鏈路而言,先將各城市坐標(biāo)顯示在圖上,連接數(shù)為33、17、49 條時(shí)的最大傳輸容量、連接情況及網(wǎng)絡(luò)價(jià)值分別如圖2、圖3 和圖4 所示。

      圖2 連接數(shù)為33 條時(shí)的最大傳輸容量、連接情況及網(wǎng)絡(luò)價(jià)值

      圖3 連接數(shù)為17 條時(shí)的最大傳輸容量、連接情況及網(wǎng)絡(luò)價(jià)值

      圖4 連接數(shù)為49 條時(shí)的最大傳輸容量、連接情況及網(wǎng)絡(luò)價(jià)值

      圖2(b)、圖3(b)、圖4(b)為最大傳輸網(wǎng)絡(luò)價(jià)值迭代出最優(yōu)結(jié)果的過程,由圖可知,隨著迭代次數(shù)的遞增,網(wǎng)絡(luò)價(jià)值逐漸增大最后趨于穩(wěn)定。這3 次迭代所選擇的連接數(shù)是總連接數(shù)的三等劃分點(diǎn),由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得:連接條數(shù)在17 及以下,雖連接條數(shù)精簡了,資源也節(jié)省了,但傳輸容量以及網(wǎng)絡(luò)價(jià)值太小,這樣的網(wǎng)絡(luò)連接不利于生產(chǎn)生活;連接條數(shù)在49 條及以上時(shí),傳輸容量和網(wǎng)絡(luò)價(jià)值均達(dá)到了很高的值,極大便利了區(qū)域間的信息互通,但與此同時(shí)帶來的損耗卻是連接數(shù)和資源配置的增加,這種連接情況適用于發(fā)達(dá)國家或區(qū)域的配置。而對于發(fā)展中國家或地區(qū),聯(lián)通一片區(qū)域,既要考慮實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的最大化,也要考慮經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和資源配置損耗,因此33 條連接較為合適[13-15]。

      4 結(jié) 語

      遺傳算法相對于一些傳統(tǒng)的尋優(yōu)方法收斂性有所增強(qiáng),耗時(shí)少,精度高。本研究在城市群之間建立連接的過程中,可通過遺傳算法逐步迭代尋得最優(yōu)的連接方式以及最大的網(wǎng)絡(luò)價(jià)值和傳輸總?cè)萘?,這時(shí)便可在傳輸容量一定的情況下,根據(jù)優(yōu)化結(jié)果減少不必要的連接,精簡資源配置。本研究也可修改網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的權(quán)重,有針對性地使傳輸連接偏向某一地區(qū),更有利于合理規(guī)劃統(tǒng)籌。

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