基于MSR局部多径的QoS路由算法

无线多媒体传感网络（WMSN）QoS路由研究的普遍思路是通过增加网络控制负载以保障服务质量（QoS）。针对该思路中网络效率低的缺陷,提出一种应用于Mesh结构WMSN中的,基于局部多径策略的QoS路由算法（PQMSR）。该算法在保障QoS的前提下,参考多径源路由（Multipath Source Routing,MSR）算法,通过局部多径策略和携带QoS信息的IP包头来降低网络控制负载。NS-3网络模拟实验结果表明,该算法能够在保证较高传输成功率的同时,降低网络负载和网络延时。     

Petri网与蚁群算法在CDN网络路由中的应用

CDN让用户以最快的速度从最近的地方获得所需的信息,它对QoS路由提出了更高的要求,单纯的采用蚁群算法或是依靠Petri网模型中变迁发生寻径的方法都不能较好的解决CDN路由问题。基于稳定的CDN网络构建图状拓扑结构,提出了一种将Petri网与蚁群算法相结合,考虑多个路由限制的优化QoS路由算法。实验仿真表明,该算法能有效地求解CDN网络中的路由问题。     

中高速传感器网络中基于服务区分的QoS路由算法研究

基于服务区分,对中高速传感器网络的QoS路由算法问题进行建模和分析.提出基于蚁群优化的路由算法以保证不同的服务有不同的QoS参数,通过设置反向抑制机制来保证不同服务的优先级别.仿真表明,基于蚁群算法与区分服务的路由协议更适合中高速传感器网络对不同业务的QoS需求,而反向抑制保证了高级别服务的优先级.     

AntNet的多路径QoS路由算法研究

以AntNet算法为基础,介绍了蚁群网络路由的问题模型和数据结构,通过引入QoS约束机制,提出了一种基于AntNet的多路径QoS路由算法. 该算法采用具有带宽和时延QoS约束的新规则进行节点选择,并利用改进的节点信息更新规则以及根据路由表中概率值随机地选择相邻节点转发数据包. 性能分析和模拟结果显示,基于AntNet的多路径QoS路由算法具有较快的收敛速度和较好的鲁棒性,能够自适应网络状态的动态变化,同时考虑了QoS约束和负载平衡问题     

蚁群算法在QoS中的应用

蚁群算法是一种基于蚁群系统原理,具有自组织能力的、新型的启发式的优化算法.为了研究QoS路由问题,本文利用蚁群算法探讨该算法在网络中的应用.在网络应用中QoS路由的任务是在网络中寻找一条路径,使其能够满足带宽、时延、时延抖动和费用的问题,本文就是探讨蚁群算法在QoS中的应用.     

中高速传感器网络QoS路由算法

通过对中高速传感器网络的QoS路由算法问题进行建模和分析,提出一种改进的基于蚁群优化算法的QoS路由算法,以满足网络中多种混合服务对QoS质量的不同要求。利用反向抑制机制优先保证高优先级别服务的QoS要求。仿真结果表明,该路由协议可以满足中高速传感器网络对不同业务的QoS需求。     

无线多媒体传感器网络蚁群路由算法研究

对蚁群路由算法在无线传感器网络中的应用进行了调查,给出了一种基于基本蚁群路由算法的无线多媒体传感器网络的QoS路由算法,并通过仿真实验研究了前向蚂蚁数量及网络节点数量对算法性能的影响.为了提高算法性能,将前向蚂蚁数量引入到信息素挥发因子中,以减少算法对前向蚂蚁数量的依赖.同时引入基于地理位置已知的前向邻居节点集的概念对算法进行改进,以解决基本蚁群路由算法初始化问题.仿真结果表明改进后的蚁群路由算法能够有效提高算法性能.     

基于蚁群优化的ZigBee传感器网络QoS路由算法

针对ZigBee无线多媒体传感器网络(WMSNs)资源受限的特点,提出一种改进的基于蚁群优化的QoS路由算法AZ-WMSN-QR.其核心思想是通过加权法将通信时延、时延抖动及能量均衡性等QoS指标组合成一个主目标,进而评估链路的QoS主目标值,寻找符合QoS需求的目标值最大的路径,实现服务质量最优.仿真显示,AZ-WMSN-QR算法在多约束QoS路由问题上能实现网络资源优化组合,与基本蚁群路由算法相比,不仅能够减少网络总能耗,还能有效延长网络寿命,更适用于基于ZigBee的WMSNs.     

具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。比一般蚁群算法具有更强的鲁棒性和全局优化能力。理论分析和仿真实验表明,该算法是有效的网络QoS路由算法。     

一种业务驱动的多媒体传感器网络路由算法

针对多媒体传感器网络承载业务（视频图像业务、音频业务以及数据业务）的差异性和不同业务对QoS的差异性,基于蚁群算法和混沌理论,抽象业务驱动的QoS路由模型,提出了一种业务驱动的路由算法SDR（Service-Driver Routing）。依据各类业务对QoS的差异性选择相应路由策略,达到充分利用网络资源、提高网络承载业务性能的目标。采用NS2对该算法进行实验仿真,实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可提供区分业务的QoS保障。     

无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法

无线多媒体传感器网络中的视频流传输,需要提供多样QoS保障.提出一种基于改进蚁群算法多路径路由算法ACMRA(ant colony based multipath routing algorithm),以寻找具有多种优先级路径的路径集,并对重要性不同的视频数据进行相应路径的选择.通过优化网络链路上人工信息素的初始分布,改进后的蚁群算法具有更快的可行路径发现速度及收敛速度.多路径机制的引入提高了网络数据吞吐量与视频传输性能,同时可均衡网络资源,延长网络生命.实验结果表明,算法ACMRA在网络性能、视频传榆性能与网络生命周期方面,较之其他路由算法具有明显优势.     

无线多媒体传感器网络能量均衡的QoS路由算法

为保障能量受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)多服务质量(QoS)需求,提出了一种能量均衡的QoS路由(EBQR)算法。该算法通过蚁群优化将网络带宽、时延、丢包率和能量等因素作为目标函数,并根据函数值大小动态调整蚁群信息素的挥发系数和浓度增量,提供网络业务中满足不同QoS需求的最优路径。仿真结果表明:与AntWMSNs算法和ASAR算法相比,EBQR算法平均端到端时延降低了16%,丢包率减少22%,生命周期延长了近50%,有效实现了网络中节点能耗的均衡性。     

基于改进蚁群算法的无线Mesh 网QoS 路由算法研究

目前,无线Mesh网络正成为无线网络研究中的一个热点。Quality of service（QoS）是无线Mesh网络中的一个非常重要问题,而QoS路由技术是解决这一问题的关键技术之一。本文就蚁群算法进行研究和改进,并将改进后的算法应用于无线Mesh网络QoS路由问题,进而提出了无线Mesh网络QoS路由算法,通过实验证明该算法能够对QoS提供较好的支持。     

基于多条件约束的无线传感器网络QoS路径选择算法

多约束QoS路径选择是无线多媒体传感器网络亟待解决的关键问题,已被证明是NP全问题。分析了有线传感器网络使用的多项式时间和伪多项式时间启发式路径选择算法存在着计算复杂度高的特点,不适合无线多媒体传感器网。提出了一种基于改进的模拟退火的多约束QoS路径选择算法,选取控制参数T的衰减函数和控制参数T的终值Tf这两个重要参数进行优化,构造出更精细的冷却进度表。分析表明该算法是一种高效的路径选择算法,在不牺牲算法复杂度的情况下,能够提高最终解的质量。     

传感器网络中单源单汇路由问题的模型与算法

路由问题是无线传感器网络中的核心问题之一,寻找从源到汇的最小费用路径非常困难。蚁群优化算法是最近提出的求解复杂组合优化问题的启发式算法,该算法能够在完全分布式环境下对复杂问题进行求解。文章建立了无线传感器网络中单源单汇路由问题的数学模型,并给出了基于蚁群优化的求解算法。     

基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法.首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析.该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性.     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量（Quality of Service,QoS）路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

基于自适应蚁群算法的多受限网络QoS路由优化

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题，多受限的路由问题是一个NP-完全问题。该文提出了一种解决多受限QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法采用基于目标函数值的信息素分配策略和根据目标函数值自适应调整蚂蚁的搜索行为，从而保证搜索的快速有效性，使多受限QoS路由优化问题得到很好地解决。     

A QoS-aware routing algorithm based on ant-cluster in wireless multimedia sensor networks

QoS-aware routing algorithm is important in wireless multimedia sensor networks. This paper formulates a generalized QoS-aware routing model on the basis of multiple routing metrics and priorities of packets. We first introduce a 2D plain-based routing algorithm IPACR which improves the standard ant colony algorithm by optimizing the initial distribution of artificial pheromone in order to accelerate the algorithm convergence rate. Then a clustering-based routing algorithm ICACR is presented which can be well applied in a large scale network. ICACR is a variation of IPACR because it can be suitable for clustering cases to satisfy the larger scale situations. Both the numerical algorithm performance analysis and simulation of IPACR and ICACR are given. The results show that ICACR outperforms IPACR in terms of both network lifetime and QoS-aware routing metrics in large scale wireless multimedia sensor networks. Moreover, the simulation based on the real video traces shows that by extending the multi-path to ICACR for different priorities of video frames better performance can be achieved.