【摘 要】
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针对网络流量监测点最优部署(Optimal Deployment of Flow Monitors,ODFM)问题,提出了ODFM问题的通用模型。将遗传算法和模拟退火算法相结合,给出了求解ODFM问题的遗传模拟退
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心,国家数字交换系统工程技术研究中心,国家数字交换系统工程技术研究中心 河南郑州450002,河南郑州450002,河南郑州450002
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针对网络流量监测点最优部署(Optimal Deployment of Flow Monitors,ODFM)问题,提出了ODFM问题的通用模型。将遗传算法和模拟退火算法相结合,给出了求解ODFM问题的遗传模拟退火算法(GA-SA)。通过仿真实验,将GA-SA和标准遗传算法(Standard Genetic Algorithm,SGA)以及Suh等人提出的两步近似算法(Two-Stage Approximation Algorithm,TSAA)的求解性能进行了比较。实验结果表明,与SGA和TSAA相比,GA-SA可获得15%以上的求解性能提升。
Aiming at the problem of Optimal Deployment of Flow Monitors (ODFM), a general model of ODFM is proposed. The genetic algorithm and simulated annealing algorithm are combined to give a genetic simulated annealing algorithm (GA-SA) for solving ODFM problems. The simulation performance of GA-SA and Standard Genetic Algorithm (SGA) and the two-stage Approximation Algorithm (TSAA) proposed by Suh et al. Are compared. The experimental results show that GA-SA can achieve more than 15% solution performance improvement compared with SGA and TSAA.
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