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基于量子粒子群算法的组播路由优化 总被引:1,自引:0,他引:1
不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域以及下一代Internet和高性能网络的一个重要研究课题。多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题。提出了一个新的量子粒子群算法,其具有收敛速度快、全局性能好等特点。通过应用该算法求解多约束QoS组播路由优化问题的仿真实现,结果表明,该算法取得了较好的效果。 相似文献
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在无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)中存在无线链路容易失效的现象,但大多数学者在设计路由算法时较多地关注网络生存期问题,而忽略路由健壮性问题.提出一种基于进化算法的WSN任播路由算法.该算法以网络生存期和路由健壮性为优化目标,并通过多目标进化算法寻找到两者的最佳适应值.实验验证了该算法的有效性,实验数据表明:相比较基于单目标优化(网络生存期)的任播路由算法,所提算法的网络生存期及路由健壮性两个性能的综合优化值优于前者;相比较传统单路径任播路由算法,所提算法的网络生存期、路由健壮性和可扩展性优于前者. 相似文献
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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. 相似文献
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基于微粒群算法的QoS组播路由算法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章研究了带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法[2,5]来设计路由优化算法。该算法采用一种新的整数编码方案,将路由优化问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数处理约束条件。给出了应用微粒群优化算法求解QoS组播路由问题的算例,并与遗传算法和改进后的遗传算法进行了比较。计算机仿真实验证明,该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解,可靠性高。 相似文献
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为了进一步减少无线传感器网络的能量损耗和延迟时间并且有效延长节点生存时间,提出一种改进的量子行为粒子群(quantum based particle swarm optimization,QPSO)优化算法,并将其用于解决无线传感器网络的QoS组播路由问题。该算法采用适应度函数和全局最好位置的更新方法来寻找无线传感器网络中满足阈值限制下的最优路由。实验仿真和对比情况表明,该算法在节省能量损耗、控制延迟时间和延长网络节点的生存时间上取得了较好的效果。 相似文献
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马翔 《计算机工程与应用》2009,45(16):111-113
QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。将量子粒子群算法用于此类问题的求解。并在此基础上对基本的量子粒子群算法进行改进,针对群体智能和约束优化问题的特点,提出了一种在每次迭代中有选择地保留一定数量不可行解的方法,并把它结合到量子粒子群优化(QDPSO)算法中。该算法可以利用保留下来的不可行解来帮助搜索靠近边界的最优解,同时又可以避免罚因子的选择问题,使之更适合于QoS组播路由的求解。仿真实验结果显示,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,在寻优速度上与解的质量上优于其他粒子群算法与基本的量子粒子群算法。 相似文献
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对带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题进行了研究,提出一种基于量子行为微粒群优化(QPSO)算法来设计路由优化算法。该算法采用一种节点序列编码方案,将路由优化问题转化成一种准连续优化问题,并采用罚函数处理约束条件。应用QPSO算法求解QoS组播路由问题的算例,并与遗传算法和改进后的遗传算法进行比较。计算机仿真实验证明,该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解,可靠性较高。 相似文献
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QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。为适应下一代IP网络对实时信息传输的要求,在异步模式粒子群优化算法基础上,给出包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费5个约束条件在内的QoS组播路由算法。该算法首先给出数学模型,设计适应度函数,再给出受限的网络模型,通过粒子群优化(PSO)算法最大化适应度函数来求解最优Steiner树。算法仿真实验结果表明:与遗传算法和同步模式的粒子群优化算法相比,该算法有较好的收敛速度和寻优效果。 相似文献
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改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求. 相似文献
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基于遗传算法的选播QoS路由算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对选播的QoS路由选择问题,提出了一种基于遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下,可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明:该算法操作简单,结果可行且有效。 相似文献
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针对选播的QoS路由选择问题,本文提出了一种基于改进的遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下。可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明:该算法操作简单,结果可行且有效。 相似文献
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在分析选播通信模型的基础上,提出一种基于克隆策略的QoS选播路由算法,在保证带宽和时延的条件下对目标函数进行优化,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究。既保留了遗传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,实验结果表明与基于遗传算法的选播路由算法相比,此算法是有效可行的。 相似文献
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基于遗传算法的一种选播QoS路由算法 总被引:4,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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基于Tabu搜索的QoS多播路由快速优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
QoS多播路由算法的核心问题是建立满足QoS约束的多播树,这就是计算机网络中著名的受约束最小Steiner树问题,是一个NP完全问题.目前已有的启发式算法的时间复杂度大,不能获得最优解.提出了一个基于Tabu搜索的QoS多播路由选择快速优化算法,它选择延迟与带宽约束为QoS参数,利用Tabu搜索的集中性与广泛性并存的优点,在提高搜索速度的同时可以更加接近最优解.仿真结果表明:该算法具有快速、易实施等特点,更加适合在组规模比较大的情况下应用. 相似文献