【摘 要】
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随着网络规模的不断扩大,一些基于纯数学模型的路由算法已经面临新的挑战。针对网络路由对实时性和可靠性的要求,采用动态路径诱导算法对网络流量进行实时预测,可以解决传统的诱导算法存在的时变性差和收敛慢的问题。动态路径诱导算法基于神经网络时间预测模型和遗传算法,经仿真表明该动态路径诱导方法在网络繁忙时能显著改善网络路由性能。
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随着网络规模的不断扩大,一些基于纯数学模型的路由算法已经面临新的挑战。针对网络路由对实时性和可靠性的要求,采用动态路径诱导算法对网络流量进行实时预测,可以解决传统的诱导算法存在的时变性差和收敛慢的问题。动态路径诱导算法基于神经网络时间预测模型和遗传算法,经仿真表明该动态路径诱导方法在网络繁忙时能显著改善网络路由性能。
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