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.     

混沌遗传算法在时延约束选播路由中的应用

为解决遗传算法应用于选播路由时存在的易于陷入局部最优问题,结合混沌扰动算子和相异度方法,提出了一种基于改进的遗传算法的选播路由算法。仿真实验结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力,较好地解决了“早熟”收敛问题,能够快速、有效地从多个选播成员中找到满足带宽约束和时延限制,且代价最小的最优路径。通过分析仿真实验数据,证明了算法具有较快的收敛速度,且提高了找到最优解的成功率。     

基于QoS的网络负载均衡选播路由算法*

传统演化算法在解决选播路由问题时,初始种群仅包含到选播组中部分服务器的可行路径,并且未考虑服务器的负载,设置的QoS约束惩罚函数过于简单,这些方法易导致算法收敛到局部最优路由。针对这些问题,提出一种根据选播组中成员服务器的负载来初始化种群的选播路由算法,首次提出用区分度更高的QoS约束惩罚函数来组成适应度函数。在随机生成的Waxman网络拓扑环境下进行仿真实验,结果表明,与传统算法相比,该算法得到的最优路由具有更大的带宽,更小的时延,且能在更少的代数内收敛。     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,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。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

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。     

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Q学习量子蚁群的微纳卫星路由算法

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。     

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。     

必经点约束型最短路径问题的研究

为了解决网络路由中带有必经点约束的网络拓扑中最优路径的问题,提出了采用改进的蚁群算法和Dijkstra算法对最优路径进行规划。首先,针对含有必经点约束的问题,在信息素初始化时增加在必经点上的信息素。其次,为了能够更好地找到最优解,采用了狼群分配算法进行信息素更新,提高了收敛速度,并且采用了Dijkstra算法对蚂蚁找到的最优路径进行二次优化。最后,分别用不同节点和必经点规模的网络进行实验,并与基本的蚁群算法进行了比较,证明了改进蚁群算法的正确性和高效性。     

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。     

An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem

In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced customers. The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem. It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem. In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore, an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances.     

Multicast routing for delay variation bound using a modified ant colony algorithm

The delay and delay variation-bounded Steiner tree problem is an important multicast routing problem in real-time multimedia networks. Such a constrained Steiner tree problem is known to be NP-complete. This paper proposes an ant colony algorithm with orientation factor and applies it to multicast routing problem with the constraints of delay variation bound. The orientation factor enables the ant to get rid of the initial blindness when searching paths, makes use of the search results and reduces the misguiding effect of pheromone on irrelevant paths, thus overcoming the drawbacks of slow convergence existing in the basic ant colony algorithm, increasing the speed of convergence and speeding up the finding of feasible solution to the problem. The simulation results show that the modified algorithm makes it possible to find a feasible solution to the multicast routing problem with delay variation bound. Compared with the conventional ant colony algorithm, the convergence speed of the modified algorithm is improved.     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

一个Ad Hoc网络中的组合QoS路由协议

本文提出了一种新型的组合QoS路由协议:Hi-ACQoS-TORA。给出了分簇策略下的簇间簇内路由协议。在提案方式中,作者将蚁群算法应用于簇间路由,解决了满足时延、延迟抖动、线路带宽、分组丢失率和费用多个指标的簇内QoS路由,与DSDV、DSR、ZRP、TORA等协议比较分析了Hi-ACQoS-TORA的性能。     

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。     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

延时受限的选播QoS路由算法的设计与仿真

选播是一种新型的网络服务,它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。在实时性要求较高的业务传输过程中,保证信息传输延时尽可能小是非常重要的。该文研究延时受限的选播路由问题,提出了一种改进的遗传算法以求解该问题。仿真实验结果表明,该算法是有效和切实可行的。