基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,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。     

基于蚁群和人工鱼群算法融合的QoS路由算法

针对多约束Qos单播路由问题,提出了一种改进蚁群算法和人工鱼群算法融合的QoS路由算法.采用混合蚂蚁行为使初始路径多样化,根据QoS约束条件对蚂蚁可选路径集进行优化,将人工鱼群算法加入到蚁群算法的每一次迭代过程中,利用人工鱼群算法全局快速收敛的优点,来加快蚁群算法的收敛速度和人工鱼群算法的觅食行为,帮助提高了蚁群算法跳出局部最优的能力.仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于双向分工蚁群算法的QoS路由算法

针对蚁群算法在QoS路由应用上的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于双向分工蚁群算法的QoS路由算法,在算法中引入路径变异策略,进行二次蚁群寻优,并实行双向搜索的分工机制,使算法保持更好的多样性特征,有效抑制算法过早收敛,提高全局寻优能力和收敛速度,使QoS路由优化问题得到很好地解决.     

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。     

基于生长竞争蚁群算法的QoS路由算法*

为解决多约束QoS单播路由问题,提出一种基于改进蚁群算法的QoS单播路多目标算法。该算法引入生长竞争机制,使算法尽可能向Pareto最优靠近。实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求。     

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。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由方法

高速多媒体网络路由问题是一个多QoS约束的NP一完全问题,提出一种改进蚁群路由算法对该问题进行求解。该算法采取了带记忆的后继节点选择方式,利用蚂蚁已走过的路径启发后继节点的选取;引入了基于目标函数的信息素更新机制,依据目标函数评价蚂蚁路径搜索行为,并根据蚂蚁的表现采取不同的信息素更新策略,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验表明,该算法能快速得到较大程度满足业务QoS要求的路径。     

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.     

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。     

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。     

基于蚁群算法的QoS多播路由优化策略

对QoS多播路由和约束最小Steiner多播树进行了分析,提出了基于蚁群算法搜索约束最小Steiner多播树的ACMC算法,并与DDMC算法进行了实验比较.结果表明,在同样环境和多播组规模的条件下,ACMC算法花费的网络代价小于DDMC算法,从而验证了ACMC算法的有效性和可行性.     

基于蚁群路由协议的局部修复算法

在无线网络中,当由节点频繁移动而引起通信链路发生故障时,路由协议需要对其进行修复,才能保证正常通信。现有路由修复机制存在控制开销大和时延长的不足,而且大多数为针对AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector Routing)路由算法的修复,难以充分保证链路性能,并且存在链路重构后链路再次失效的缺点。基于此,提出一种基于蚁群路由算法的局部修复算法。首先,选取稳定性高的节点发起路由修复,以降低链路修复后的不稳定;其次,将修复范围限定在较小的局部范围内以减小控制开销和时延。仿真表明,改进的路由局部修复算法明显地提高了链路的稳定性,缩短了修复时间,降低了路由开销。     

传感器网络中基于模糊理论和蚁群的路由算法

在蚁群算法基础上引入模糊理论的概念,提出基于模糊理论和蚁群BFTAC(Based on Fuzzy Theory and Ant Colony)的路由算法。BFTAC算法前向蚂蚁在路径探索中,通过模糊综合评判法选择下一跳节点;信息素更新过程中,成功到达汇聚节点转化的后向蚂蚁根据对应的前向蚂蚁携带的网络信息增强路径信息素,而未成功到达的要削弱信息素;数据传输时,采用低能量节点休眠工作机制,以此达到均衡网络节点的能耗的目的。仿真实验表明,与基于能量有效蚁群算法(EEABR)进行比较,相同条件下BFTAC算法有效地减少了网络平均能量消耗,增强了网络节点的存活率。     

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。     

基于改进蚁群算法的聚类分析

聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果.     

基于遗传学的改进蚁群算法研究

为了进一步提高蚁群算法的收敛性能和搜索能力,利用遗传学的交叉和变异操作提出了一种改进的蚁群算法—G-蚁群算法,在每一代的搜索中对当前解和最优解进行交叉变异,以扩大解的搜索空间。通过对解决TSP(Traveling Salesman Problem)问题的实验表明,G-蚁群算法在收敛速度和解的全局性上有更优的性能。     

基于混合蚁群算法的DNA编码序列设计方法

通过将遗传算法中的交叉、变异操作与蚁群算法中的协同模型进行结合,提出了一种基于混合蚁群算法的DNA编码序列设计方案.实验表明,该算法具有较高的收敛速度,能为DNA计算提供可靠的编码序列.     

基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法

多约束QoS组播路由问题是NP完全问题。提出一种基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法,该算法具有种群多样性、收敛速度快、并行性更高等优点,并对算法具体流程和实现方法进行了详细的描述。实验结果表明,与已有的遗传算法、量子遗传算法相比,该算法有搜索速度快、全局寻优能力强等优点。     

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.