基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决 QoS 受限的多播路由问题。基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

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.     

基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法

针对QoS约束多播路由问题,利用蚂蚁算法的本质并行性,提出了一种基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法DQMRA-ACS.通过蚂蚁会晤进行路由信息的交互和传递,在获得局部最优路径的同时可有效避免回路的产生;根据信息素强度的路由表,借助不同类型蚂蚁分组的分工协作最终找到符合QoS要求的多播路由;灵活的路由切换和锁定保证了路由连接的成功建立.实验结果表明DQMRA-ACS的可行性和效率性.     

基于蚂蚁算法的QoS分布式多播路由选择

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的分布式多播路由问题,基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理,并在分析QoS分布式多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的QoS分布式多播路由算法,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

基于蚁群优化的分布式Qos多播路由方法研究

提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术.给出了该算法实现的步骤,还结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了该方法的有效性.     

基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究

计算机网络规模的逐渐扩大使数据传输时的延时、丢包等现象日益明显.为了提高网络数据传输的稳定性,降低网络消耗,研究使用蚁群算法解决计算机网络的路由优化问题.同时,为了提高蚁群算法的性能,提出了状态转移规则和信息素更新规则的改进策略,使蚁群算法的收敛速度得到明显提升.仿真结果表明,上述改进蚁群算法可以在较短时间内计算出路由优化的结果,优化成功率较高,非常适合实际应用.     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

基于量子蚁群算法的带约束QoS多播路由

针对带约束服务质量多播路由在带宽、延迟等方面的需求,提出一种基于量子蚁群算法的多播路由优化方法。该方法结合量子计算和蚁群算法的特性,采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,设计一种动态调整旋转角策略对蚂蚁信息素进行更新,使蚂蚁能够快速寻找到满足约束的可行路径,并避免陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法在寻优能力和收敛速度上表现较好。     

基于蚁群优化的路由算法

针对移动自组网提出了一种基于蚁群优化的路由算法,该算法很好地利用了蚁群算法的自适应性,能有效地承载移动自组网的负载。在NS-2平台下的算法仿真表明,该算法在移动自组网环境下表现了较好的性能,从吞吐量、平均延迟、传送率三个指标比较来看,比AODV和DSR的性能都要好。     

基于蚁群系统的动态QoS多播路由算法

基于蚁群系统的自组织能力,提出了一个分布式的动态QoS多播路由的算法。与其他算法不同,在该算法中,蚁群从多播组的目的结点出发进行搜索,将每次迭代选中的符合QoS约束且具有最小代价的路径加入到多播树中,而多播树以“拉”的模式分布式地被构造。仿真结果表明,与其他两种算法相比,该算法具有更好的性能,能够快速有效地找到动态QoS多播路由问题的全局最（近）优解。     

以蚁群优化为基础的组播路由算法优化

分析组播路由算法和蚁群优化算法,并通过仿真实验评价了以蚁群优化为基础的组播路由算法的优化方法。当路由计算的规模较大时,信息中未搜索到的数量能够减少并趋近0,将路由算法的全局搜索能力降低。蚁群算法中,蚂蚁的数量与算法的全局搜索能力呈正相关,但蚂蚁的数量在增加的过程中会影响其收敛速度。通过蚁群优化组播路由算法,能够在规模的限定下,提高算法的搜索能力。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

蚁群优化算法及其应用

蚂蚁算法是由意大利学者M．Dorigo等人提出的一种新型的模拟进化算法。该算法首先应用于旅行商问题并获得了极大的成功,其后,又被用于求解指派问题、Job—shop调度问题、图着色问题和网络路由问题等。实践证明,蚂蚁算法是一种鲁棒性强、收敛性好、实用性广的优化算法,但同时也存在一些不足,如收敛速度慢和容易出现停滞现象等。     

基于蚁群系统WDM网络受限组播路由算法

通过在蚂蚁选路的概率中加入成本因素，只增加优秀路径上的信息素，实现了对现有蚁群算法的改进，加快了其收敛速度。将改进的蚁群优化算法与分层图相结合，提出了一种构造时延受限的最小代价组播树的并行算法。     

基于蚂蚁代理的QoS多播路由算法

现有的基于蚂蚁代理的路由算法都没有考虑到状态信息的非精确性对蚂蚁选路过程的影响。本文中，我们为状态信息不精确的包交换网设计出一种有带宽和延迟保证、基于蚂蚁代理的多播路由新算法——QMRA。在我们的算法中，蚂蚁使用链路满足QoS约束的概率以及它所经过路径的代价，而不是它的旅行时间或年龄来决定信息素的铺设。因此，蚂蚁代理的移动过程比较简单，控制参数也较少，并且能够容纳状态信息相当程度的不精确性。仿真结果显示了QMRA在状态信息不精确的情况下，具有较低的路由阻塞率和数据包的平均延迟，并且能够快速收敛。     

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法。该算法综合网络分簇算法及蚁群算法的优点,考虑节点当前可用能量对路由选择的影响,使选择路由时既能均衡节点的能量消耗,又能利用蚁群算法正反馈的作用实现快速搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,通过在簇头节点进行数据汇聚降低路由的开销。仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的多目标优化

针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Pareto解集的多样性。对算法的收敛性进行分析,利用2个测试函数验证算法的有效性。     

求解VRP的蚁群算法研究

车辆路径问题是物流配送中一个至关重要的问题。由于它是一个NP-Hard问题,启发式算法成为求解VRP的主要方法。蚁群算法是近年来发展起来的一种可以用来求解VRP的启发式算法。实验证明,该方法能够很好地解决车辆路径问题。本文详细阐述了蚁群算法的基本原理和求解VRP的蚁群算法过程。     

一种基于蚁群系统的组播路由算法

提出一种基于蚁群系统的求解QoS(quality of service)组播路由问题的新算法.算法中控制参数及路由选择策略根据迭代过程所处的不同阶段自适应调整.综合考虑QoS路由中所有约束条件的同时，也充分考虑各个约束自身的独立特性.实验证明算法所得的解不但较高程度地满足各个约束条件,而且多样性好、收敛速度快,能满足实际网络服务质量要求.