基于两阶段竞争粒子群优化的时延驱动XSMT构建方法

摘要

本发明涉及一种基于两阶段竞争粒子群优化的时延驱动XSMT构建方法。该方法包括如下四种有效策略：（1）竞争粒子群优化。使用多目标粒子群优化算法同时优化线长与最大源汇路径，并加入竞争机制选择粒子的学习对象，提高种群多样性，减少计算代价。（2）两阶段学习策略。粒子通过边学习与点学习更好地平衡算法的探索与开发能力。（3）混合交叉策略。针对不同粒子使用不同交叉策略，进一步提高算法收敛质量。（4）离散化框架的设计。结合变异交叉算子，设计合理的目标函数与粒子编码方式，实现了算法的离散化，更好地解决离散型时延驱动Steiner最小树问题。