基于蚁群-遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体，利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

基于启发信息的QoS路由蚁群算法

提出一种改进的路由蚁群算法,算法采用了动态更新的概率替代传统的路由表,引入干扰系数作为启发信息,从而提高了算法收敛速度.通过验证,算法具有更快的收敛速度和较好的吞吐能力.在网络节点出现故障时,该算法能快速地更新节点上信息,使网络趋于平稳.     

基于蚁群算法的移动自适应网QoS路由算法

在移动自适应网中,由于无线环境的不稳定性及终端的移动性造成网络拓扑结构不断变化,使网络中端对端的服务质量随时间不断变化.为移动自适应网提供服务质量保证的关键是移动自适应网的QoS路由问题.提出了一种适用于移动自适应网的QoS路由算法.该算法将蚁群算法与移动自适应网的特点相结合,可以高效地在该网络中寻找满足延迟、延迟抖动、带宽、包丢失率、节点跳数和费用等多项指标的QoS路由,从而显著地提高移动自适应网的QoS路由性能.     

基于蚁群一遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法.采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化.仿真结果表明此算法是可行的、有效的.     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由优化研究

本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。     

基于拥塞预规避控制的QoS路由选择算法研究

现有网络常用的路由算法(比如链路状态路由算法)都不具有拥塞预规避控制能力．提出了一种基于拥塞预规避控制的QoS路由算法(QRCP)．该算法对业务流量进行了更为合理的分配，避免或尽量减少对将来业务流的连接请求的影响，最终减少网络的拥塞概率．通过实验仿真，结果表明，该算法在拥塞避免与网络效益上．比现有的最宽一最短(WSP)与最短．最宽(SWP)路径算法具有明显的优越性．     

基于遗传蚁群算法的QoS路由算法研究

利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,引入遗传蚁群算法（Genetic Algorithm Ant Colony algorithm）GAAC来解决QoS路由问题。算法设计的基本思想是首先由遗传算法产生较优解,较优的路径留下信息素,其他路径不改变,然后在有一定初始信息素分布的情况下,用蚁群算法求精解。仿真表明算法比单一采用遗传算法和蚁群算法进行路由选择具有更好的性能,且更适合于动态网络环境下的QoS路由选择。     

基于改进蚁群算法的数据邮递QoS模型

分布式数据交换网络系统中,海量数据传输一直是数据交换的难题。在进行路由选择时通常考虑跳数和时延,不提供QoS保证,致使数据在传输过程中因阻塞或中断长时间延时、严重的长时间延迟而丢弃。提出了改进的蚁群算法构造数据邮递过程的QoS模型,以实现满足QoS约束、均衡链路负载、快捷高效的海量数据传递。     

基子改进的遗传算法的选播QoS路由算法研究

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。     

一种基于改进蚁群的QoS组播路由算法

QoS路由的任务是在网络中寻找一个路径,使其能满足带宽、时延、时延抖动、丢包率和费用的限制。本文给出了一种FALP算法,算法先由蚁群算法创建备选路径集最终得到较优路由选择。     

基于量子蚁群算法的带约束QoS多播路由

针对带约束服务质量多播路由在带宽、延迟等方面的需求,提出一种基于量子蚁群算法的多播路由优化方法。该方法结合量子计算和蚁群算法的特性,采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,设计一种动态调整旋转角策略对蚂蚁信息素进行更新,使蚂蚁能够快速寻找到满足约束的可行路径,并避免陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法在寻优能力和收敛速度上表现较好。     

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。     

基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化研究

针对有时间窗的车辆路径优化问题．通过对蚁群算法的分析,设定信息素轨迹强度上下限,改进转移概率、信息素的更新方式,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算．证明用改进的蚁群算法能有效地解决有时间窗的车辆路径优化问题。     

一种改进的蚁群算法在知识路由系统中的应用

语义Web上分布着海量知识,如何在这些海量知识中按照用户的需求快速准确地定位目标知识便成为知识路由研究中亟待解决的问题。针对此问题,应用了蚁群算法作为动态虚拟语义社区中的知识路由算法,并对算法的选择策略、信息素修改两个方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解。实验结果表明其路由效率明显提高,具有较好的性能。     

基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决 QoS 受限的多播路由问题。基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

多启发因素改进蚁群算法的路径规划

移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息素更新方式,根据三因素综合指标分配各路径上的信息素量,指导蚂蚁向综合性能最好的路径靠近。并提出一种非均匀初始信息素方法,防止过多蚂蚁走入死路。结合改进的地图建模障碍机制,提高路径的安全性。仿真及实验结果表明,改进算法得到的规划路径在三因素综合性能上具有较大提高,且具有较好的全局搜索能力及收敛性,适当调整参数还能得到某一特性表现突出的路径,且迭代次数和计算时间均表现较优。     

基于蚁群算法的WSN能量预测路由协议

LEACH协议中的簇头和基站采用一跳通信,导致能量消耗过快。为此,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络(WSN)能量预测路由协议。引入蚁群算法思想,簇头节点通过多跳方式与基站节点进行通信。在计算蚂蚁选择下一跳的概率时,考虑节点可能的能量消耗,避免路径选择过于集中。仿真结果表明,该协议能降低簇头能量消耗,延长网络寿命。     

融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由

针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种基于免疫蚁群算法的QoS多播路由发现算法。利用人工免疫算法的快速全局搜索能力寻找较优解,生成初始信息素的分布,加快收敛速度;通过蚁群算法的正反馈收敛机制求得精解,借鉴抗体排斥度的思想避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性和寻优能力,适应于Ad Hoc网络环境的变化。     

双向搜索蚁群算法在QoS单播路由中的应用

近几年来,网络的QoS路由问题已经成为一个研究热点。考虑到现有解决方法的一些不足,引入了一种改进的蚁群算法并应用于QoS单播路由问题。该算法针对网络路由问题,对原算法的信息素更新策略进行了修改,同时结合了网络化简策略和双向搜索策略。与现有QoS路由算法比较的仿真结果表明,该算法能够满足QoS单播路由的要求,并且具有较好的最优解求解能力、较快的收敛速度和较强的鲁棒性。