一种改进的Grover量子搜索算法

Grover量子搜索算法以O(平方根N)的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加一个新参数i使得算法可调.求逆问题的仿真实验表明该方法在同等迭代次数的条件下,成功概率高于传统Grover算法;且如果迭代次数不限,则成功概率可以更高.因此,本文算法更加有效.     

一种基于系统稳态评估的光通信网络路由算法

通过建立光通信网络系统状态的Markov模型和状态转移矩阵,利用稳态Markov模型状态转移概率平衡特点计算网络系统稳态概率;再根据网络拓扑结构和保护机制信息,通过概率计算得到了系统稳态概率。在对光通信网络系统稳态概率做出评估的基础上,提出了一种自由空间光通信网络的路由算法。该算法考虑了网络节点的快速移动特性、链路带宽、最短路径以及节点收发器数目的限制。仿真实验研究表明,经过系统稳态概率评估的路由算法在实际应用过程中在可靠性、稳定性等方面均优于一般路由算法。     

迭代次数自适应的Grover算法

本文提出了利用相位门自动控制Grover搜索算法迭代次数的算法．Grover搜索算法最终得到目标分量的概率非常依赖于酉算子迭代的次数．迭代次数的计算依赖于目标分量的数量．因此当目标分量数未知时,该方法无法以高概率测量到目标分量．在以往的解决方案中需要较高的Oracle查询复杂度才能以一定概率得到目标分量的数量．本文提出了一种通过判断叠加态相位正负性,可自动控制Grover搜索算法迭代次数的方法．只需要添加一个判断相位的门电路,仅增加一次Oracle查询次数就可以精确的在最优迭代次数时停止Grover搜索算法,在搜索空间较小时可比原算法有更大的概率得到目标分量．     

变概率双向RRT改进路径规划算法

针对RRT算法收敛速度慢、路径不规则的问题,基于双向RRT算法和概率搜索策略,提出了一种变概率策略下的双向RRT搜索优化算法。该算法根据搜索节点的不同周边状态,采用不同的概率策略扩展目标点,使搜索算法能够在空旷场景下向目标点快速生成,同时避免了路径陷入局部最小值的问题。在完成初次路径搜索后,根据路径节点位置优化不规则路线,减少小车行驶过程中的拐弯次数和总路径长度。在仿真中进行了多场景重复试验测试,仿真结果表明,改进后的算法在搜索速度和路径长度上有明显改善。     

基于环形搜索的WSN簇间最优路由选择

为了解决LEACH协议中由单跳路由算法造成的节点能量消耗不均衡的问题,首先,计算分析得出簇间多跳的最优跳数,得到簇头节点到基站的一条理想路径;然后,提出一种环形搜索方法去寻找与理想路径最接近的最优路径;最后,提出了簇头到基站的多跳路由算法。仿真实验结果表明,簇头到基站的多跳路由算法较LEACH协议在均衡节点能量消耗和延长网络生命时间方面的性能有明显的提高。     

一种新的QoS组播路由算法

针对现有的求解多约束QoS组播路由中存在的问题,结合BP神经网络局部搜索的优势和蚁群算法全局搜索的优势的特点,进行QoS组播路由算法的设计,提出了一种新型的NNAC算法。该算法通过BP神经网络寻找路径的更优解,改善了QoS组播路由路径寻找的方法。通过实验仿真表明,NNAC算法得到最优组播树的总延时为35,总代价费用为21,在完成150个度约束组播路由路径时,NNAC算法在进行最优组播树的寻找成功率上高于AC算法,同时该算法还克服了AC算法易陷入局部最小点的不足。     

Grover量子算法在搜索无序数据库最小值中的应用

Grove量子搜索算法利用了量子态的并行计算的特性,具有高效的搜索效率,因此得到了深入研究和广泛应用.详细分析了Grover量子搜索算法的原理和性能,通过仿真验证了该算法的搜索效率.研究了改进的Graver算法及其在无序数据库搜索中的应用,给出了一种求无序数据库最小值的量子算法.仿真试验表明,相对于常规搜索算法,该算法在保证高搜索成功概率的同时,大大减少了搜索次数,时间复杂度仅为O(平方根N).     

一种改进搜索无序数据库最小值的量子算法

Grover量子搜索算法利用了量子态的并行计算特性,具有高效的搜索效率,因此得到深入研究和广泛应用.分析Grover量子搜索算法的原理及性能,深入研究将其应用于搜索无序数据库最小值的算法,针对该算法搜索次数较高的缺点,提出一种双门限搜索无序数据库最小值算法.经过仿真发现,改进算法的搜索次数比原算法少,将该算法运用在多用户检测中,该算法具有接近于最优多用户检测算法的误码率性能,而在复杂度上却远远低于最优多用户检测算法.     

无线自组织网络中一种拥塞意识的多径路由算法

提出了无线自组织网络中一种拥塞意识的多径路由算法。该算法在路由发现过程中,综合节点的队列长度和路径跳数来动态确定路由请求消息的转发概率,可以在保证路由请求消息有一定送达率的条件下,降低路由开销;在路径选择和流量分配过程中,综合考虑节点的队列长度和路径质量作为路由度量,发现流量高吞吐量低拥塞路径,并基于该度量值进行流量分配。仿真结果显示,所提出的多径路由算法能有效提高网络性能。     

基于中断概率的多跳混合协作地理路由算法

为了减小无线传感器网络中路由的路径长度,该文提出基于中断概率的多跳混合协作地理路由(MHCGR)算法。首先对不同协作机制的链路进行分析,理论分析表明,在一定中断概率要求下,采用译码放大转发混合协作机制可以进一步扩大传输距离,并推导了每跳协作链路的理想最大协作传输距离和理想中继的位置。在无信标地理路由(BLGR)算法的基础上,MHCGR算法结合节点位置信息为每跳选择最佳的中继节点和转发节点,建立从源节点到目的节点的多跳协作路由。仿真表明,与ENBGCR算法和基于DF协作机制的MPCR算法两种协作地理路由算法相比,MHCGR算法可明显减少路由的跳数,改善路由的整体发射功率。     

一种基于蚁群算法和非线性长度的多约束路由算法

在分析了多种路由算法的基础上,设计了一种基于蚁群算法的多约束路由算法。该算法采用了非线性路径长度,通过蚂蚁的周游获得长度更短的多约束路径。仿真表明,该算法在最短路径获取和路由发现成功率方面都有高效的表现。     

Improved ant colony-based multi-constrained QoS energy-saving routing and throughput optimization in wireless Ad-hoc networks简

In order to establish a route supporting multi-constrained quality of service（QoS）, increase network throughput and reduce network energy consumption, an improved ant colony-based multi-constrained QoS energy-saving routing algorithm（IAMQER） is proposed. The ant colony algorithm, as one of the available heuristic algorithms, is used to find the optimal route from source node to destination node. The proposed IAMQER algorithm, which is based on the analysis of local node information such as node queue length, node forwarding number of data packets and node residual energy, balances the relationship between the network throughput and the energy consumption, thus improving the performance of network in multi-constrained QoS routing. Simulation results show that this IAMQER algorithm can find the QoS route that reduce average energy consumption and improves network packet delivery ratio under the end-to-end delay and packet loss ratio constraints.     

量子移动互联通信传输及路由协议研究

构建了量子无线通信网络模型,通过中继点两端量子信道的建立获得源端所发出的信息,实现多级量子无线网络信息的传输;基于经典认证,采用量子隐形传态和纠缠交换技术传输携带信息的量子态,实现了无线通信网络的身份认证;结合Grover量子搜索算法,在限定跳数内搜索路由度量最大的路径作为目标解径,避免了量子信道因纠缠量子对的消耗而断开,保证了成功率,降低了量子通信网络的计算量,使路由搜索快速收敛.     

一种多约束服务质量路由算法

下一代网络服务质量要求解决多约束服务质量路由问题.在分析了服务质量路由特点及相关工作的基础上,提出服务质量路由新计算方法.方法基于路径计算,首先计算最少跳路径,然后利用非线性花费函数进行求解并判断约束路径,最后求出优化多约束路径.通过对网络拓扑状态仿真结果表明,该算法能快速求解在多约束条件下优化路径,约束参数扩展性好.     

基于最大化畅通概率优化模型的固定路由算法

针对以最小化网络阻塞率为目标的光网络路由及波长分配(RWA)问题,考虑到全网结构不均衡易导致部分链路负载过高,进而造成全网阻塞率过高问题,在基于爱尔兰损失公式的链路阻塞概率模型的基础上,建立了最大化路径畅通概率的优化模型。为了克服优化模型的非线性造成的求解困难,借鉴大系统中分解协调的思想对链路负载进行预估,将原优化问题转化成乘积最长路问题,并结合负载滚动预估更新及类Dijkstra算法进行近似求解。仿真比较实验表明,本文算法能够较好地近似求解所提出的最大化畅通概率模型,有效地均衡了全网负载,降低了全网阻塞率,提高了网络传输性能。     

An Improved Immune Genetic Algorithm for Solving the Optimization Problems of Computer Communication Networks

1　IntroductionIndesigningacomputercommunicationnet work ,thenetworkaveragedelayisanimportantpa rameterinthenetworkperformance .Inthispaper,weonlyconsiderM /M/1networks,whichmeansthatthemessageprocessingtimeisaprobabilisticdensityfunctionwithnegativepower,thegroupar rivalandsendingisofPoissiondistributionwithasinglequeue .Supposethatthenetworktopologicalstructureandtheestimatesoftheexternaltrafficrequirementsaregiven ,howtoselecttheoptimalroutestobeusedbythecommunicatingnodesinthenetworksoast…     

An efficient QoS routing algorithm for solving MCP in ad hoc networks

Providing guaranteed quality of service (QoS) in wireless networks is a key issue for deploying multimedia applications. To support such a QoS, an arduous problem concerning how to find a feasible end to end path to satisfy multiple QoS constraints should be studied. In general, multi-constrained path selection, with or without optimization, is an NP-complete problem that cannot be exactly solved in polynomial time. Approximation algorithms and heuristics with polynomial and pseudo-polynomial time complexities are often used to deal with this problem. However, existing solutions suffer either from excessive computational complexities that cannot be used for multimedia applications in ad hoc networks characterized by mobility and performance constraints (e.g., limited energy, wireless medium, etc.). Recently a promising heuristic algorithm H_MCOP using a non linear Lagrange relaxation path functions has demonstrated an improvement in its success rate and in finding feasible paths. However, the H_MCOP is not suitable for ad hoc networks and has not exploited the full capability that a Lagrange relaxation could offer. In this paper, we propose an efficient multi-constrained path heuristic called E_MCP, which exploits efficiently the Lagrange relaxation and enhances the path search process to be adequate to mobile ad hoc networks. Using extensive simulations on random mobile network with correlated and uncorrelated link weights, we show that the same level of computational complexity, E_MCP can achieve a higher success ratio of finding feasible paths.     

基于遗传算法的求解复杂计算机通信网路由选择的新策略

求解计算机通信网路由选择是一个多约束条件的非线性优化问題,当变量和约束条件较多时,难以求得最优解。本文以遗传算法的基本思想为基础,提出了一种新的遍历匹配选择法。通过实例计算,采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解,且具有较高的计算精度。