利用多路径传输协议,多宿主主机可以通过多条路径并行传输数据,从而有效提高系统的吞吐率和鲁棒性.但是由于不同路径在带宽、延迟和丢包率等方面存在差异,接收端必须缓存大量乱序到达的分组.数学分析表明,减少接收端的缓存开销有两条途径:一是最小化每条路径的发送队列中积压分组的数量,二是降低分组发送速率.由前者,提出依据每条路径的空闲发送窗口大小进行分组调度的算法SOD(Scheduling On Demand);由后者,提出利用窗口通告机制限制分组发送速率的流控方法.模拟实验结果表明:与现有算法相比,SOD的缓存开销最小;在接收端进行流控限制的情况下,SOD的吞吐率最大,并且在不同实验场景中性能表现稳定.
为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于空间缩放和吸引子的粒子群优化(PSO with search space zoomed...
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为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于空间缩放和吸引子的粒子群优化(PSO with search space zoomed factor and attractor,SzAPSO)算法.该算法利用对搜索空间进行缩放的边界变异策略有效控制了粒子搜索范围,保证了算法全局探测能力;算法中吸引子的引入增加了感兴趣区域的粒子密度,提高了算法局部开发能力.实验结果表明,SzAPSO算法收敛速度快、精度高,且具有较好的鲁棒性.
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