基于遗传禁忌算法优化的模糊神经网络垂直切换算法

• 作者: 张晓萌 朱若函 郭强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异构网络 遗传禁忌算法 模糊理论 神经网络 垂直切换
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 840-842,847
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.045

摘要

针对异构网络切换问题，综合考虑遗传算法和禁忌算法的优点，结合神经网络及模糊理论，提出了基于遗传禁忌算法（GATS）优化的模糊神经网络垂直切换算法 GATS-FNN。在切换过程中加入了预判决模块，通过筛选节点降低系统成本和算法复杂度；将网络信号强度、带宽、负载和用户终端移动速度进行了模糊处理，并采用 GATS 算法进行优化，调整隶属度函数的参数。仿真结果表明，该算法可以降低页面平均响应时间，为用户提供更好的服务。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭强	山东财经大学管理科学与工程学院	13	51	5.0	6.0
2	朱若函	山东财经大学管理科学与工程学院	2	16	2.0	2.0
3	张晓萌	山东财经大学管理科学与工程学院	11	34	3.0	5.0