基于变异二次蚁群算法的QoS选播路由算法

基于基本蚁群算法在解决多约束QoS选播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢,提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解.该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度.仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法

多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

免疫遗传蚁群融合算法

提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的选择、交叉、变异操作和免疫算法的自适应疫苗接种操作,有效地解决了蚁群系统的易陷入局部最优和易退化的缺点。通过对旅行商问题的仿真实验表明该算法具有非常好的收敛速度和全局最优解的搜索能力。     

基于可选节点集优化的变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS单播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点,提出一种基于可选节点集优化的变异蚁群算法对该问题进行求解.该算法采取混合蚂蚁行为,可选节点集优化,二次变异,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度.仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于统计分析的自适应蚁群算法及应用

路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新。仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

基于种群熵的改进自适应蚁群算法

针对标准蚁群算法(ACO)在求解旅行商问题(TSP)时出现的早熟收敛、易陷入局部极值点的缺点,提出了基于种群熵的改进自适应蚁群算法求解方法.通过种群熵来衡量算法是否陷入局部最优,直接交换部分边上的信息素以增加解的多样性.通过对解TSP的实验仿真表明,改进后的算法提高了搜索效率和全局收敛性能,该算法是可行和有效的.     

混合改进蚁群算法的函数优化

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象的不足,探讨了一种基于自适应信息素挥发因子的改进蚁群算法.针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于决策变量高斯变异的改进蚁群算法.针对蚁群算法速度慢的不足,探讨了一种基于决策变量边界自调整的改进蚁群算法.将上述3种改进相融合,提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整3种改进策略的混合改进蚁群算法.将其应用于函数优化中,仿真结果表明,混合改进蚁群算法在收敛速度和收敛率方面都有很大改进,具有更好的寻优性能.     

一类自适应蚁群算法及其收敛性分析

为了克服蚁群算法易陷入局部最小点的缺点,同时提高算法的收敛速度,提出一类自适应蚁群算法.该算法利用自适应改变信息激素的挥发系数改善传统蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度.通过马尔科夫过程对算法的全局收敛性进行分析,得出该类蚁群算法全局收敛性条件.并构造出该类算法的一种信息激素更新策略,证明了这种算法全局收敛性.利用提出的算法对典型的TSP问题进行仿真研究,结果表明比典型蚁群算法在收敛速度和解的性能上都有较大改善.     

基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

分析了蚁群算法局部信息素更新系数与全局信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的关系,定义平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,并据此自适应调整信息素更新系数,提高算法收敛速度并避免陷入局部最优.经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明该算法效果更好.     

基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法

针对基本蚁群算法在求解QoS路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于信息差异度的蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中嵌入路径信息素的差异度调节函数和迭代算子,动态调整节点选择策略;根据各路径上信息素的“集中”程度判断解的早熟、停滞情况,并引入路径变异和二次蚁群操作;根据最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制。仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速收敛到全局最优解,算法是可行、有效的。     

基于蚁群算法的QoS组播路由问题研究

提出一种基于蚁群算法的服务质量(QoS)多约束的组播路由算法,算法通过引入模拟退火思想和多行为蚂蚁,解决了常规蚁群算法搜索能力差,容易陷入局部最优的缺点.给出一个网络路由模型,给定相关参数进行仿真实验,实验结果表明,基于模拟退火思想的逆向蚂蚁算法性能优于常规蚁群算法,能更好地搜寻到全局最优解.     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

蚁群算法在QoS组播路由问题中的应用

研究了该算法在QoS组播路由问题中的应用,描述了QoS路由优化问题。基于多个不相关可加度量的QoS路由问题是NP完全问题,目前采用的方法多为启发式算法。由于蚁群算法是一种基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的、新型的启发式优化算法,利用其能够寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理,用于解决时延和时延抖动约束问题的组播路由问题的QoS组播路由算法。该算法改进了路径选择策略,优化了信息素更新公式。仿真结果表明,该算法能够迅速、准确地找到最优解。     

基于信息素优化的蚁群算法求解QoS单播路由问题

蚁群算法是一种新型的启发式智能算法,它具有较好的适应性、较强的搜索能力和鲁棒性。依据这些特点,运用蚁群算法求解QoS单播路由这一多约束的NP难问题的方法。在此基础上提出根据时间变化来控制信息素阈值的优化措施,通过与传统蚁群算法的对比仿真实验,验证算法改进的有效性,并对实验结果进行分析。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由优化研究

本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的拥塞规避QoS路由算法

服务质量(QoS)路由算法缺少拥塞规避机制,会影响业务QoS。为此,提出一种基于Ant-Pub&Enco的信息素模型,根据蚂蚁行进方向,利用相反的信息素引导模式以及不同的信息素更新策略进行路由搜索。基于改进蚁群算法设计一种规避拥塞算法求解QoS单播路 由问题。仿真结果表明,该算法能够有效规避网络中的拥塞链路,均衡网络负载。