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网络仿真可为天地一体化卫星网络的新技术评测提供有力支撑。面向天地一体化卫星网络拓扑场景固有的异构性、动态性特点,提出一种天地一体化卫星网络拓扑场景仿真技术。设计了面向异构、动态卫星网络拓扑的统一描述模型,以及研究了基于统一描述模型的拓扑自动解析与仿真场景生成方法,提升了仿真场景生成的易用性;从是否时变性的角度出发,设计了面向各类星间链路与星地链路的分类方法,将链路分为时变性和非时变性两种,针对非时变性链路,通过引入链路模型预加载机制,提升了卫星链路的仿真效能以及响应速度;针对链路仿真过程中延时仿真精确度低的问题,设计了链路仿真校正策略,实现了卫星链路高逼真、实时、动态的仿真。构建了多种天地一体化卫星网络场景,实验结果表明:所提出的技术具备高效的卫星网络仿真拓扑的自动生成能力;与现有技术相比,该技术在卫星链路仿真效能与仿真逼真性方面具有明显优势。 相似文献
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在微纳卫星网络中,传统蚁群路由算法不能同时保证数据传输的安全性和网络业务的服务质量,且易陷入局部最优解,收敛速度较慢。为解决上述问题,提出一种实现多目标优化的Q学习量子蚁群路由算法。该算法在选择下一跳节点的转移概率时,将路径的平均信任值和路径的费用作为两个优化目标,构成最优路径的节点性能指标,保证数据传输的安全性和网络业务服务质量。在考虑路径费用函数时,将量子计算引入到状态转移概率计算中,避免陷入局部最优解,并在算法中引入Q学习的思想,将信息素映射成Q学习的Q值,强化算法在动态环境中的学习能力,以提高路由的整体性能。仿真结果表明,与蚁群优化算法和改进的蚁群多约束路由算法相比,Q学习量子蚁群路由算法明显改善包投递率、平均端到端时延和节点平均能耗等性能指标,避免了蚁群算法易陷入局部最优解,提高了收敛速度,可适用于具有高速移动节点的微纳卫星网络。 相似文献
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为求解带时间窗车辆路径问题,针对传统蚂蚁遗传混合算法中参数静态设置、冗余迭代及收敛速度慢等缺点,提出一种动态混合蚁群优化算法( DHACO)。该算法首先借助最大最小蚁群得到初始解,利用蚁群优化算法求解带时间窗车辆路径问题的基本可行解。然后采用遗传算法交叉和变异操作对局部解和全局最优解进行二次优化,从而得到最优解。最后利用蚂蚁遗传混合算法融合策略,动态交叉调用蚂蚁算法、遗传算法,根据云关联规则自适应控制蚁群算法参数。 DHACO有效减少无效迭代次数,加快收敛速度。仿真结果表明,与其他相关的启发式算法相比,DHACO优于某些实例的已知最优解。 相似文献
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基于禁忌搜索和蚁群算法的广义分配问题研究 总被引:2,自引:1,他引:1
广义分配问题是典型的组合优化问题.蚁群算法在求解该类问题时,存在着求解时间长和容易陷入局部最优的问题.为有效地解决该问题,将禁忌搜索算法作为蚁群算法的局部搜索策略,在蚁群算法求得的优化解的基础上进行局部搜索,增快算法的收敛速度,避免陷入局部最优;在解没有得到明显改善时,采取多样化操作,强迫算法采取新的解的结构,从全新方法求解.实验结果表明,该算法与其它算法相比,具有收敛速度快、不易陷入局部最优、求解精度高的特点,能够有效地解决广义分配问题. 相似文献
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基于群智能的连续优化算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在对蚁群优化算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)进行分析的基础上,提出一种解决函数连续优化的群智能混合策略-CA-PSO.在求解过程中,首先对解空间进行区域划分,进而利用ACO在优化初期具备的快速收敛性能,在整个解空间内搜索最优解的敏感区域.然后利用蚁群的搜索结果初始化PSO粒子,利用PSO快速和全局收敛性进行所在小区域内的搜索.种群更新时根据蚁群的拓扑结构和小区域间的阶跃规则,蚁群不断向最优解敏感区域聚集,使得敏感区域内粒子数增加,则局部的PSO搜索策略可以更细密的搜索最优.实例结果表明,CA-PSO既能保证解的分布性与多样性,又避免了在多峰值函数寻优过程中陷入局部最优解而停止运算,最终将收敛到全局最优解. 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,但基本的蚁群算法收敛速度慢,易于停滞,并且很容易收敛于局部解。提出从几种优化策略对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改等方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,此改进策略是比较合理、有效和准确的。 相似文献