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首页> 外文会议>International Conference on Natural Computation;ICNC '09 >A Hybrid Clustering Model for Hierarchical Overlay Topology
【24h】

A Hybrid Clustering Model for Hierarchical Overlay Topology

机译：分层覆盖拓扑的混合聚类模型

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To solve the hierarchical topology optimization issue in overlay network for multicast service, this paper proposed a hybrid clustering model (HCGA) combining k-means method with genetic algorithm. The hybrid model formulated the related issue as a multiple-objective optimization, and then modeled it as a weighted clustering problem. HCGA made fully use of genetic algorithm for better clustering performance. Based on the optimal parameter experiments, the experiment results illustrated, compared with k-means, that the proposed model is effective in topology routing performance with the different topology configuration.
机译：为了解决覆盖网络中组播服务的分层拓扑优化问题，提出了一种将k-means方法与遗传算法相结合的混合聚类模型（HCGA）。混合模型将相关问题表述为多目标优化，然后将其建模为加权聚类问题。 HCGA充分利用遗传算法获得更好的聚类性能。在最佳参数实验的基础上，与k均值相比，实验结果表明，该模型在不同拓扑配置下对拓扑路由性能均有效。

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