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　　Step4：若新方案合理（不存在l（x）>90），则计算新的总体布线长度L1，并且TNow←TNow+1；否则转Step3；Step5：若总体布线长度存在L1
　　在给定初始值之后，可以根据实际问题规模的大小选择相适应的最大迭代次数TMax。因为对问题求解的工程目标通常为总体造价最低，在新解生成时应注意交换节点的数量是可以变化的，所以还要了解多少长度的连接距离和一个交换节点等价，并考虑多种数量的交换节点的设计方案，并通过实际情况加以选择。
　　需要特别注意的是，在具体优化过程中可能会在算法执行中出现L1=L0，X1≠X0的情况，即不同的布线结构但布线总体长度一致的情况。本文的建议是采用随机的方式接受新方案，即设定一个随机数KRandom，若KRandom?0.5则接受新方案X0←X1，否则保留原有方案。
　　4对比实验及分析
　　A校办公楼对网络建设要求及基本格局情况：网络布局为单一水平结构，共有27间房间，其中包括2间会议室和1间网络管理室，普通房间需要布置2个信息接入端口，会议室A需要布置10个信息接入端口，会议室B需要布置8个信息接入端口，如图1所示。网络要求100Mbps到桌面，采用超5类双绞线材作为传输介质。
　　普通房间的信息端口共计48个，会议室共计18个，总计信息端口66个。考虑交换端口的容量及以后可能新增加的终端，并留有部分供维护和替换的端口，采用了3台24口的交换设备。算法设定交换节点为3，网络终端接口为66，起始迭代数TNow=0，终止迭代数TMax=1000，计算目标为布线总体长度最小化Min（L0）。计算所使用的设备为酷睿2双核3.2GHz的CPU，内存为2GB。
　　对比算法采用传统的"贪心算法"和"分支定界算法"两种算法。三种算法分别就该平面结构的布线工程进行10次给定不同的初始状态进行优化。表1为几种算法优化结果的比较。
　　通过表1可以看出，在综合布线中运用了粒子群算法优化后，无论是平均目标出长度还是最优目标长度的值都优于传统算法，优化率分别为5.36%和6.57%。这说明粒子群算法运用在综合布线设计中有效，可以使得布线工程趋于最优化，使得工程费用得以降低，减少了在设计中的不合理浪费。
　　从表2中可以看出，粒子群算法是三种对比算法中耗时最长的，这是因为粒子群算法是基于多重迭代计算的，每次迭代都需要对每个粒子进行比较和更新，所以时耗较长。但是从这里也可以看出，就目前时耗情况而言完全处于可以接受的范围内。加上粒子群算法本身所具备的天然并行性，若将其应用于计算机机群之上则可以获得更好的优化结果。
　　5结束语
　　综合布线系统工程中最为复杂的是水平子系统的结构优化，传统算法对于布线结构的优化程度不高，这在一定程度上造成了浪费。本文通过分析布线工程的计算模型，提出采用粒子群算法来对布线结构进行优化，相较传统算法获得的结果更好，使得工程应用中的费用得以降低，后续实验也证明本文方法的有效性。
　　参考文献
　　[1]何志议.智能大厦结构化综合布线系统设计方案综述[J].电气应用，2003（12）：39-42.
　　[4]李江涛.智能建筑结构化布线施工图计算机辅助优化设计研究[D].重庆：重庆大学，2004.
　　[5]尚晓航，解文彬，马颂阳.介质长度对五类非屏蔽双绞线电气性能的影响[J].北京联合大学学报，2006，20（3）：64-68.
　　[6]JavadSadri，Agenetic.BinaryParticleSwarmOptimizationModel[C].2006IEEECongressonEvolutionaryComputationVancouver，BC，Canada，2006.1.
　　作者简介：
　　谭岳武（1948-），男，湖南望城人，副教授；现任教于湖南信息科学职业学院，主要从事算法理论、算法应用的研究。
　　谭阳（1979-），男，湖南望城人，硕士，讲师，主要从事信息安全、智能计算等方向的研究。