基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络能够进行传感器的数据收集和传输,为用户提供多元信息,在不同的领域都具有广阔的应用前景,但无线传感网络的路由研究没有动态的拓扑结构以及全地址机制,并且资源有限,因此需要新的无线传感器路由算法进行支持.本文提出了基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法,将改进的蚁群算法的自组织、动态和多路径等特性结合到无线传感网络路由研究中,用仿真实验进行分析表明该算法在网路平均能耗方面的显著改善,并证明其基本满足无线传感器网络的设计目标.     

基于AHP的光纤通信网络路由优化方法

为提高光纤通信网络路由优化方案选择能力,降低优化后网络能耗,提出基于AHP的光纤通信网络路由优化方法.构建光纤通信网络能量模型,使用链路计算设定路由优化目标函数,并获取优化方案集合.采用AHP法评定优化方案集合,得到优化方案最优解,至此完成基于AHP的光纤通信网络路由优化.构建实验方案,设定实验对比指标,通过与其他三种...     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制。首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数和信息素更新规则,自适应构建数据路由,最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验。实验结果表明,相对于与现有无线传感器路由算法,本文通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优。     

基于蚁群算法的分布式卫星光网络波长路由分配技术研究

为了解决分布式卫星光网络波长路由分配复杂的问题,论文提出基于小窗口策略的蚁群优化算法。采用链路可持续时间和波长空闲率作为启发函数,在实现负载均衡的同时,降低网络的拥塞率;引入小窗口策略引导蚂蚁在最小路由请求区域内进行选路,提高了算法的收敛速度;通过计算相邻链路空闲波长的交集,实现了由单只蚂蚁同时完成路由选择和波长分配。对单主星和双主星两种场景下的算法性能进行了仿真分析,结果表明：与经典的Dijkstra+FF算法相比较,单主星和双主星时的网络拥塞率最高分别降低了0.5和0.7,网络资源利用率改善最高可达到0.45和0.50。     

基于蚁群优化算法的Ad Hoc网络路由协议研究

路由协议的研究是Ad Hoc网络的重点和难点。文章在分析已有Ad Hoc网络路由协议的基础上,结合蚁群算法的原理,首次提出了根据蚂蚁释放有效信息素的比率,引入服务代理来减少蚂蚁代理开销的路由协议。在网络仿真平台NS-2上进行了算法仿真实现,并与现有的典型协议在不同的实验场景下进行性能分析比较,仿真结果表明新的基于蚁群优化算法的Ad Hoc网路由算法具有比其它算法更好的性能。     

基于蚁群优化算法的路由协议的研究

生物仿真学群集算法在路由中有广泛的的应用,为了充分利用网络资源,降低拥塞程度,提出了一种基于蚁群优化算法的Ad Hoc网络负载均衡路由算法Pro-antnet,通过对蚂蚁收集到的网络信息所对应的参数赋予不同加权值的方法对路由表进行控制,有效地缓解了网络的拥塞问题。该算法具有良好的分布式特性,能为网络提供多条备用路径,增强网络的抗毁性。     

OBS网络中一种基于蚁群探测的路由机制

光突发交换技术是最具发展潜力的光交换技术之一,而减少突发丢失是其首要问题。传统的静态路由机制不能随着网络负载的变化而更改路由,不能有效应对动态业务。为此,在研究现有动态负载平衡路由机制的基础上,提出了一种基于蚁群探测的路由机制。蚁群根据节点出度链路上的负载变化选择下一跳节点,当转发到目的节点时收集蚁群探测到的所有备选路径,然后根据备选路径中记录的链路负载选择可使丢包最小的路径,通过选择更加合理的路由,达到减少突发丢失率的目的。仿真结果表明,与其他算法相比,所提出的机制表现出比较好的性能,有效降低至少15%突发丢失率。     

基于蚁群优化算法的多QoS选播路由算法研究

提出一种基于蚁群优化算法的多QoS选播路由算法.算法设计了合理的路径评价方法,从平衡网络负载的角度出发,寻找适当的选播路由路径.通过对迭代最优解路径上的信息素的调整和算法重启的策略,算法有效地避免了陷入局部最优的缺陷,扩大了算法的搜索范围.实验结果表明,该算法能找到满足QoS约束的全局最优解,并在资源预留的基础上较好地满足用户对于带宽、时延的要求.     

基于云计算技术的光纤通信网络优化对策

文中立足光纤通信网络的运行现状,本着具体问题具体分析的原则,在云计算等技术的支撑下,采取分布式数据储存应用、数据集成与工作简化等针对性措施,优化了光纤通信网络体系,使其作用价值得以充分发挥。文中阐述了基于云计算技术的光纤通信网络优化对策,希望对两者的深入整合起到积极的作用。     

改进的蚁群算法在计算机网络路由仿真研究

本文通过优化蚁群算法,设计了基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化模式,将传统蚁群的信息素浓度更新及状态转移规则进行了优化,改进蚁群算法实现了计算机网络路由的快速优化,具备较高的优化成功率,可为计算机网络路由的完善提供参考。     

一种基于改进蚁群算法的光网络波长路由分配算法

路由与波长分配(RWA)是下一代光网络的需要解决的核心问题之一。论文提出了一种基于改进蚁群算法的光网络RWA算法SA-DRWA算法。算法在转移概率中加入了链路的空闲率作为约束条件,同时还引入了随机扰动以防止传统蚁群算法中迭代次数较少时就过早收敛于局部最优路径的缺点。理论分析表明,SA-DRWA算法可以有效地实现光网络中的负载均衡。对不同网络拓扑中算法的性能进行了仿真,结果表明,SA-DRWA算法比传统Dijkstra+FF算法在阻塞率及资源利用率等方面有明显改进,在规则网格型网络中阻塞率和资源利用率分别改善了0.23。     

云环境下基于改进蚁群算法的网络路由优化

针对云计算多元化复杂的网络结构环境,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效的改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞.     

基于蚁群优化的移动P2P网络路由选择算法

因为移动P2P网络具有动态性而且移动节点能量受限,提升移动P2P数据传输效率至关重要.利用蚁群优化算法,将蚂蚁的信息素与节点的能量和通信带宽结合起来,在蚁群选择路径时,减少其寻优路径上的信息素浓度,根据概率路由表中信息素的浓度对路由选择策略进行调整,避免网络拥塞和个别节点能量消耗过快,提出了一种移动P2P网络的多路径路由选择算法.实验结果表明,与EDSR路由协议相比,提出的算法能够降低节点的分组丢失率和端到端的平均时延,提高了网络的生存周期.     

基于蚁群算法的无线传感器网络数据聚合路由算法

传感器网络为减少冗余数据的传输耗能。降低延迟,需要在路由过程中采用数据聚合技术。文中采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于蚁群算法的数据聚合路由算法。该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益3方面作为启发因子,通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达汇聚节点的最优路径。该算法利用蚁群算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的,不需要网络节点维护全局信息,因此是一种实现数据聚合在能量与时延上折中的分布式路由算法。理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性。     

基于蚁群算法的LEO卫星网络QoS优化路由

针对传统低轨卫星网络资源利用严重不均衡和高负载下业务服务质量(Quality of Service,QoS)无法得到保障的问题,提出了一种在负载均衡的基础之上满足多约束QoS保障的路由算法,并基于改进的蚁群算法实现.首先对全球潜在流量需求进行预测,基于此优化了启发函数;然后对路径代价和信息素更新策略进行了改进;最后选择...     

基于蚁群和鱼群的混合优化光网络动态RWA算法

基于蚁群算法和鱼群算法提出一种混合优化算法用于解决光网络动态RWA问题。重点研究了将人工鱼群算法的拥挤度概念引入到蚁群算法中,改进了蚁群算法初始解获取和状态转移选择,提高了算法速度和寻优能力。通过仿真分析,混合优化算法能降低光网络中的阻塞率,提高资源利用率,验证了算法的可行性和有效性。     

软件定义卫星光网络蚁群优化波长路由技术

针对卫星光网络中网络拓扑动态时变和业务类型多样化的问题,研究了在软件定义网络架构下保障服务质量的路由技术,提出了一种基于多业务的卫星光网络蚁群优化波长路由算法。通过改进蚁群算法的启发函数,将波长空闲率、时延、时延抖动、丢包率作为蚂蚁选路的重要依据,为业务选择了满足多种服务质量的最优路径;采用分组波长分配方法对不同等级的业务进行了区分服务,为不同业务分配了不同的波长集。仿真结果表明:与CL-ACRWA算法和Dijkstra算法相比,降低了卫星光网络的平均时延、平均时延抖动、平均丢包率,提高了波长利用率,同时也降低了高优先级业务的网络拥塞概率。     

一种基于改进蚁群算法的选播路由算法

为了在网络负载较大的情况下实现多目标多路径的选播路由,该文根据蚂蚁寻径与选播路由的相似性,提出了一种基于改进蚁群算法的选播路由算法。在运用数据包传输的历史信息来模拟路径信息素的基础上,增加了目标地址泛洪负载信息来模拟食物气味散发的过程,使得各个节点可以获得服务器和链路的最新信息。节点根据路径上的信息素、食物的气味以及链路的可见度等综合生成概率表,作为后继蚂蚁路径选择的依据。运用NS-2对该算法进行仿真,测试结果表明它可以减少传输时延,降低服务器负载的波动幅度,实现链路的负载均衡,增加网络的容量,提高选播服务的可扩展性。     

基于分组网络结构NOC的蚁群路由算法

单个芯片集成度的增大增加了全局同步设计的困难,于是出现了片上网络NOC的概念,其设计的核心是将计算机网络技术移植到芯片设计中来,因此需要利用某种路由算法来实现好的服务质量.通过对NOC网络通信的分析,基于蚁群算法提出了一种路由算法,利用4×4Mesh结构,通过对同一约束不同请求和不同约束同一请求等实验研究,证明其在NOC路由应用中能在较短的时间内完成指定的任务,最后预测了该算法在大规模路由应用上的发展.