افزایش سرعت مسیریابی در نودهای میانی شبکه با استفاده از ترکیب الگوریتم های نرون های مصنوعی

در شبکه های مخابراتی و ارتباطی مدرن، بهبود کارایی مسیریابی و کاهش تاخیر در انتقال داده ها از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله، یک روش ترکیبی برای بهبود سررعت مسیریابی در نودهای میانی شبکه با استفاده از ترکیب الگوریتم های ژنتیک و شبکه های عصبی ارائه می شود. این روش اهدافی همچون افزایش سرعت انتقال داده ها، بهبود کیفیت ارتباطات و کاهش تاخیر در مسیریابی را دنبال می کند. در ابتدا، از الگوریتم ژنتیک برای تولید مسیرهای بهینه با در نظر گرفتن ویژگی های نودهای میانی استفاده می شود. این مسیرها به صورت جهش های ژنتیکی ایجاد می شوند و با استفاده از تابع تناسبی که با استفاده از مدل های شبکه عصبی آموزش داده شده است، ارزیابی می شوند. سپس با استفاده از الگوریتم شبکه های عصبی، تاخیر پیش بینی مسیرها محاسبه می شود. این شبکه ها با داده های ترافیکی آموزش داده می شوند و توانایی پیش بینی تاخیر در نودهای میانی را با توجه به سرعت انتقال داده ها و ارزش نودهای میانی بهبود می بخشند.در نهایت، با ترکیب نتایج این دو الگوریتم، معادله ای برای مسیریابی نودهای میانی با توجه به ارزش نودها و نرخ انتقال داده ها ارائه می شود. این روش بهبود چشمگیری در سرعت مسیریابی و کاهش تاخیر در شبکه های مخابراتی ایجاد می کند. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی با ترکیب الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی بهبود معناداری در عملکرد شبکه و مسیریابی ایجاد می کند. این روش به عنوان یک ابزار قدرتمند برای بهینه سازی سرعت و کیفیت ارتباطات در شبکه های ارتباطی و مخابراتی می تواند مورد استفاده قرار گیرد.