传感网络中一种基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法

提出了一种传感网络中基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法．该算法的基本思想是通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达Sink节点的最优路径，并利用蚂蚁算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的．算法不需要网络节点雏护全局信息，且数据汇集降低了网络路由开销，因此是一种节约能量的分布式路由算法．理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性和可伸缩性．     

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。     

一种基于蚂蚁算法的Ad Hoc路由算法

Ad Hoc网络已成为当前网络发展的热点,本文提出了一种基于蚂蚁算法的Ad Hoc网络路由算法.本算法保持了蚂蚁算法的本身所具有的优点,并在反馈和启发信息中都考虑到Ad Hoc网络的带宽受限和电源剩余量不足的特点:基于带宽的考虑和跳数限制的设置提供了较好的QoS保证.     

MANET网络中一种基于蚂蚁群体的路由算法

MANET网络是一种无线通讯的移动节点的集合。这种网络非常灵活,不需要固定的中央服务器。它适合于临时的通讯连接。这种网络的最大挑战是在通讯节点间寻找最佳的路径,路径不当会加重系统的负载。文章介绍一种新的按需多跳MANET网络的路由算法,该协议是基于智能蚁群,试图利用蚁群的数学及工程能力来解决MANET网络的路由算法问题。该协议具有高适应性、高效性及可扩展性,该路由算法可以大大地减少网络的路由开销。     

WSN中一种基于偏转角的蚂蚁路由算法

根据传感器网络的特性,结合蚂蚁算法能够快速找出最优路径的特点,提出了一种基于偏转角的蚂蚁路由算法。该算法采用轮盘赌选择方法,加入偏转角、能量以及距离作为启发因子,迅速生成source到sink的优化路由;并针对算法中人工蚂蚁之间有通信和无通信两种状况,分别做了仿真实验和性能分析。     

基于全分布式分组无线网络的蚂蚁路由算法

该文介绍了全分布式分组无线网络中路由算法。当前广泛运用的OSPF路由算法在网络的链路发生阻塞时，不能及时探测到链路状况。当链路发生拥塞时，在发包率继续增大的时候，只能简单地丢弃数据包。就此该文在分布式的无线网络中应用了蚂蚁算法。该算法由发送探测包来担任“觅食蚂蚁”在短时间内找出最优路径，分散流量，避免网络的拥塞。通过仿真结果表明：该算法在网络利用率和数据包传送时延上有较好的改善。     

WSN中-种基于偏转角的蚂蚁路由算法

根据传感器网络的特性,结合蚂蚁算法能够快速找出最优路径的特点,提出了一种基于偏转角的蚂蚁路由算法.该算法采用轮盘赌选择方法,加入偏转角、能量以及距离作为启发因子,迅速生成source到sink的优化路由;并针对算法中人工蚂蚁之间有通信和无通信两种状况,分别做了仿真实验和性能分析.     

基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择

蚂蚁算法具有很强的随机性和自适应性,基于蚂蚁圈模型和MMAS模型构造的自适应蚂蚁算法,将网络的容量限制、流量变化和最短距离结合起来讨论,通过在找到的最短路径上设置障碍物来模拟网络拥塞,找到源结点→目的结点的多条最优路由序列,以便在实际中实时地、自适应地进行动态路由选择。     

一种改进的网络选播路由算法

选播是一种新型网络服务,被IPv6规定为一种标准通信模型。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离用户“最近”的一个。随着越来越多的网络应用需要选播服务支持,选播路由成为重要的研究课题。该文对选播服务和已有选播算法进行了分析,基于遗传算法思想将双种群策略引入到选播QoS路由。仿真实验表明,新算法能有效地提高网络搜索的速度,增加获得最优路径的概率,大大改善网络的服务质量。     

基于蚂蚁算法的组播路由调度方法

探讨了在高速包交换计算机网络中,具有端到端时延及时延拦动限制的组播路由问题,并为这类问题的解决提出了一种新颖的基于蚁算法的组播路由优化方法。仿真实验结果表明,该方法不但能实现具有时延及时延拦动限制的组播路由的全局优化,而且能克服一些现有方法的不足。     

基于免疫遗传算法的QoS选播路由

将免疫算法与传统遗传算法相结合,既保留了原算法较强的全局搜索能力,又避免了局部搜索性能差和早熟现象。在提出改进算法的基础上,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究,并经过实验分析证明,该算法提高收敛速度接近18%,而且具有更高的搜索精度和更可靠的稳定性等特点。     

交叉变异蚁群算法在VRP问题中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法,新算法利用遗传算法对蚁群算法的参数进行优化,然后利用新的蚁群算法求解基本的车辆路径问题。改进的蚁群算法具有全局搜索能力强的特点,仿真结果表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法。     

基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法*

面向QoS路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoS routing algorithm according to the combination of the genetic algorithm and ant colony algorithm,GAACO_QoS).利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解.设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机.通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性.     

超混沌遗传算法在多约束QoS组播路由中的应用研究

针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法.     

基于遗传算法的实时组播通信路由算法

组播通信路由技术是视频广播、计算机会议、CSCW()等新型分布式计算的关键技术.提出了基于分布式遗传算法的共享树组播路由算法,包括包交换的网络组播树的建立、组播树的动态维护和计算满足特定时延和时延抖动限制的近似斯坦利最小树算法等.利用它可以实现在给定网络和组播需求的情况下,在组成员间寻找动态的组播树,并使该树覆盖所有的成员,并约束网络费用达到最小.进而解决树状路由的建立以及树状路由的动态维护等问题.     

基于遗传算法的多路径路由研究

针对Ad Hoc网络节点能量受限、拓扑结构易变、对路由算法收敛速度要求较高等问题,提出一种基于确定性遗传算法的简单相关多路径路由算法。采用按确定性比例选择和交叉的遗传算法,以提高收敛速度,通过修改中间节点的转发条件充分利用控制信息。仿真实验表明,该算法在寻优特性上优于简单相关的多路径算法。     

基于遗传算法的防止无线移动网络路由攻击策略

在无线移动网络中,恶意节点可以通过发送虚假信息和假路由信息、广播假链接等中断路由操作对网络进行攻击。本文在分析了几种常见路由攻击的基础上,提出了一种基于遗传算法的路由优化策略。实验数据表明,这种优化策略可以较好地预防路由攻击,提高网络的整体性能。     

基于遗传算法的一种选播QoS路由算法

选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性。随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题。该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题。仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的。     

基于遗传算法的带时延约束组播路由算法

探讨了带时延约束组播路由优化算法,选用时延约束信息产生备选路径集并编码,给出了在该编码方式下使用不同进化阶段应用不同变异概率思想的改进遗传算法.仿真试验结果表明,该算法是可行有效的.     

基于遗传算法的网络选播路由算法的研究

选播(anycast)通信已被规定为在IPv6中的一种标准通信模型．提出了一种选播通信服务模型，设计实现了一种新的基于遗传算法的网络选播路由算法．网络仿真模拟实验结果表明：该算法能以较短的时延达到局部最优．较好地平衡网络负栽，提高了网络搜索速度和网络资源的利用率，改善了网络服务质量．