基于遗传禁忌算法优化的模糊神经网络垂直切换算法

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。

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：山东省自然科学基金资助项目ZR2011FM022

在线出版日期：2016-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：840-842,847