陈鸿俊， 范太华， 穆　炯

(1. 西南科技大学 计算机科学与技术学院， 四川 绵阳 621010； 2. 四川水利职业技术学院 信息工程系， 成都 611231； 3. 四川农业大学 信息工程学院， 四川 雅安 625014)



基于多目标拆分优化思维的拥塞网络数值调度方法*

陈鸿俊1，2， 范太华1， 穆炯3

(1. 西南科技大学 计算机科学与技术学院， 四川 绵阳 621010； 2. 四川水利职业技术学院 信息工程系， 成都 611231； 3. 四川农业大学 信息工程学院， 四川 雅安 625014)

针对网络拥塞数值调度中存在的盲目性问题，提出了一种基于多目标拆分优化的网络拥塞数值调度方法.将拥塞网络的数值调度问题进行模型化表示，并将拥塞过程调度的最优问题分解为多个目标同时优化问题：即信道最优任务分配问题和路由拥塞调度问题.根据粒子群算法，对信道分配问题的最优解进行计算，同时设计约束模型并利用遗传算法求解拥塞调度问题，实现了在拥塞状态下的网络数值调度.结果表明，所提出算法获得的拥塞调度方案具有较好的可执行性.

网络拥塞； 目标拆分； 粒子群优化； 遗传算法； 数值调度； 信道分配； 网络吞吐

随着网络计算的快速发展，网络接入量逐渐呈现大数据的特点，当前网络受拥塞问题的影响越来越明显[1].网络接入量的不定和猛增给当前计算机网络信道容量带来了较大的负荷压力[2]，虽然网络带宽技术在不断完善，但远远不能满足网络吞吐量巨大的需求给网络任务的合理调度带来的问题[3-4].

在网络拥塞控制中，对……