Sciact
  • EN
  • RU

Гибридный алгоритм для двухкритериальной задачи оптимизации трафика в сети Научная публикация

Журнал Дискретный анализ и исследование операций
ISSN: 1560-7542
Вых. Данные Год: 2025, Том: 32, Номер: 3, Страницы: 117–144 Страниц : 29 DOI: 10.33048/daio.2025.32.827
Ключевые слова оптимизация «чёрного ящика», матэвристика, поиск с чередующимися окрестностями, OSPF, эволюционный алгоритм.
Авторы Юськов А.Д. 1 , Кулаченко И.Н. 2 , Мельников А.А. 2 , Кочетов Ю.А. 2
Организации
1 Новосибирский гос. университет, ул. Пирогова, 2, 630090 Новосибирск, Россия
2 Институт математики им. С. Л. Соболева, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

Информация о финансировании (1)

1 Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН FWNF-2022-0019

Реферат: Рассматривается задача оптимизации трафика в сети передачи данных. Для моделирования трафика используется имитационная модель. Пути передачи задаются неявно весами дуг. Если поток по дуге превышает её пропускную способность, то дуга считается перегруженной. Задача состоит в минимизации двух целевых функций: числа перегруженных дуг и расстояния от исходного вектора весов при соблюдении ограничений на суммарный поток в сети и появление новых перегруженных дуг. Предложена двухстадийная эволюционная схема, включающая алгоритм локального поиска по окрестностям большой мощности для получения стартового приближения границы Парето. Лучшее соседнее решение ищется при помощи оригинальной модели целочисленного линейного программирования. Проведено сравнение предложенного подхода с лучшими эволюционными алгоритмами на примерах с 628 каналами и 1324 запросами, и показано, что новая схема демонстрирует результаты, статистически лучшие на 15-49% по многим показателям качества (9 из 10).
Библиографическая ссылка: Юськов А.Д. , Кулаченко И.Н. , Мельников А.А. , Кочетов Ю.А.
Гибридный алгоритм для двухкритериальной задачи оптимизации трафика в сети
Дискретный анализ и исследование операций. 2025. Т.32. №3. С.117–144. DOI: 10.33048/daio.2025.32.827 РИНЦ
Даты:
Поступила в редакцию: 3 февр. 2025 г.
Принята к публикации: 22 июн. 2025 г.
Опубликована в печати: 9 февр. 2026 г.
Опубликована online: 9 февр. 2026 г.
Идентификаторы БД:
РИНЦ: 88898864
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: