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MATLAB实现基于遗传模拟退火混合算法的QoS约束组播路由优化系统

本项目采用MATLAB实现融合遗传算法与模拟退火算法的混合优化策略，构建带时延、带宽、丢包率等QoS约束的组播路由网络模型，有效平衡全局搜索与局部优化能力，提升路由方案的质量与效率。

本项目实现了一个基于遗传算法与模拟退火算法融合的QoS约束组播路由优化系统。系统通过构建带有时延、带宽、丢包率等服务质量参数约束的网络模型，采用混合优化策略智能寻找满足QoS约束条件的最优组播路由树，旨在最小化总路径成本的同时保证服务质量要求。

- 网络拓扑结构：节点数量、连接矩阵、链路权重信息 - QoS约束参数：最大时延阈值、最小带宽要求、最大丢包率限制 - 组播需求配置：源节点编号、目的节点集合 - 算法参数设置：种群大小、交叉概率、变异概率、退火温度、冷却系数等

执行主程序启动混合优化算法，系统将自动进行组播路由优化

- 最优组播路由树结构及路径详情 - 路径性能指标统计分析 - 算法收敛过程可视化 - 多算法性能对比报告

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括网络拓扑数据的加载与预处理、QoS约束条件的参数设置、混合优化算法的执行流程控制、结果数据的后处理分析以及可视化图形的生成输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个算法模块的协同工作，完成从数据输入到结果展示的完整处理链条。