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。     

分布式蚁群QoS组播路由算法

为寻找满足带宽、延迟等约束的最小代价组播路由树的QoS组播路由,提出一种分布式蚁群优化算法。在蚂蚁行动过程中形成组播树的森林。若在某步结束时森林中仅剩1棵树,则蚂蚁达到目标,停止行动。仿真实验结果表明,该算法在结果和收敛速度方面都有良好的表现。     

一种新的混沌蚁群算法及其在QoS组播路由优化问题中的应用

基于QoS的组播路由问题是通过发现具有某种相关性能约束的最佳组播树,来更好地利用网络资源以支持应用的QoS需求,作为以QoS为中心的网络体系结构中不可缺少的组成部分,目前已成为网络研究领域的重要内容和热点问题.针对多约束条件下的QoS组播路由问题,提出一种新的混沌蚁群算法.该算法基于传统的蚁群算法所存在的不足,利用混沌优化算法对蚁群算法的运行参数进行动态地优化选择,自适应地改进了全局搜索能力和收敛性.仿真实验结果表明,混沌蚁群算法比该文提到的遗传算法及蚁群算法在解决多约束组播路由问题上具有更好的性能.     

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。     

基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究

提出了一种基于遗传多蚁群的QoS组播路由算法,前期利用遗传算法的快速性、全局收敛性生成蚁群算法的初期信息素;后期引入多蚁群思想,克服蚁群算法容易陷入局部最优,导致算法停滞的缺点.仿真结果表明,该算法在多节点情况下具有更强的寻优能力和可靠性,是一种有效的QoS路由方法.     

浅析多QoS约束的组播路由优化算法

计算机网络技术的不断发展,离不开网络通信技术的发展。现在成出不穷的网络应用给如今有限的网络通信资源带来了极大的压力,急需一种更为先进更为有限的通信手段来解决这种发展与资源之间的矛盾。组播通信技术是近些年的一个研究热点,它能够在一定程度上缓解当前计算机网络通信领域所存在的矛盾和问题。基于此,本文结合了遗传算法和蚁群算法理论,对多QoS组播路由算法进行深入的研究。     

改进Pareto蚁群算法的多QoS组播路由策略

满足多约束条件的QoS(Quality of Service)组播路由是新一代网络信息传输的一项关键技术之一,提出一种改进Pare-to蚁群算法(MPACO)对该问题进行求解.通过分析QoS组播路由问题模型,针对QoS参数以及网络信息不确定的情况,使用分类蚁群快速查找出在给定QoS条件下满足需求概率最大的组播树Pareto非劣解.在算法执行过程中引入局部信息节点惩罚更新机制,以降低无关节点的重复搜索率;同时在全局信息素更新阶段,引入了新的激励更新机制,以期提高算法的收敛速度.仿真实验表明,该机制是可行和有效的,并能较快搜索到全局(近似)最优解.     

基于蚁群系统的多QoS约束组播路由算法

针对多QoS约束的组播路由问题，借鉴改进的蚁群系统，提出了一种新的QoS组播路由算法QCMR-ACS（QoS Constraints Multicast Routingbased on ACS）．QCMR-ACS通过构建确定性选路概率函数和基于Prufer编码的变异操作，加速算法的收敛速度；对信息素实行多个独立QoS约束的惩罚性更新策略，使算法满足用户的QoS要求；考虑到网络实际应用，算法设计中引进了基于链路利用率的负载均衡和拥塞规避重路由策略，提高算法的鲁棒性．实验结果表明QCMR-ACS是一种正确、有效的QoS组播路由算法．     

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。     

基于蚁群优化算法的QoS组播路由问题的研究

本文通过将QoS组播路由问题分解为多个单播路由问题,构造了一个目标节点最小花费优先的QoS组播路由模型。并利用MMAS算法对模型进行求解。在得到预期结果的同时,本文针对寻径过程中失败的蚂蚁过多的现象进行了分析．并对算法进行了改进。     

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.     

基于蚁群算法的Ad Hoc网组播路由算法

网络拓扑结构动态变化、带宽和能源受限等特点使得Ad Hoc组播路由问题成为当前研究的热点问题.现有的Ad Hoc网组播协议多为确定性路由,对Ad Hoc网网络环境的变化适应性较差.在深入研究蚁群算法的基础上,对其进行了改进,将其应用在Ad Hoc网组播路由的建立和维护过程中,提出了一种不确定性的组播路由算法,称为基于蚁群算法的Ad Hoc组播路由算法.NS-2仿真结果证明,蚁群算法在Ad Hoc组播路由中的应用使组播路由算法具有较高的稳定性和良好的传输有效性,受网络环境的影响较小.     

基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法.首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析.该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性.     

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.     

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。     

基于蚂蚁算法的AdHoc网络QoS多播路由

针对当前移动AdHoc网络的特点和基于QoS的多播路由问题,提出一种基于蚂蚁算法的QoS多播路由算法,引入“优奖差罚”的信息素更新机制,克服基本蚂蚁算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点。实验和分析结果表明,该算法可以找到一棵费用趋于最小、状态稳定的多播路由树,提高了带宽利用率,降低了网络时延和端到端代价。     

基于蚁群算法的网络安全路由算法研究

通过研究蚂蚁寻食的轨迹,分析推理出一种得到最优路径的并行算法,由于其灵感来源于蚂蚁,所以起名为蚁群算法。蚁群算法是近年才发展起来的,成功应用于很多领域,如车辆调度问题、分布式人工智能研究、负载平衡、大规模集成电路设计、工厂生产计划制定方面、图像着色和路由算法方面等等。本文主要是运用蚁群算法,寻找Ad Hoc网络中最优路由路径,使整个Ad Hoc网络成为一个稳定可靠的网络系统。