【摘 要】
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为保证信息的实时性,改善网络的拥塞现象,对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究,对蚁群算法（AC）收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析,提出一种遗传
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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为保证信息的实时性,改善网络的拥塞现象,对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究,对蚁群算法（AC）收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析,提出一种遗传-蚁群联合优化算法（GACA）。遗传算法（GA）与AC算法相结合,利用GA算法求出较优的初始信息素,提高GACA算法的收敛速度,提出一种自适应搜索方式有效避免局部收敛,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,GACA算法的实时性以及网络吞吐量均优于AC算法。
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