QCSA-ACO路由算法设计

对移动自组织网路由协议进行研究,分析了基于蚁群算法的移动自组织网路由协议,提出了基于蚁群算法的快速收敛拥塞避免的路由算法--QCSA-ACO(quick convergence stagnation avoidance-ant colony optimization).通过使用设置信息素门限、信息素奖惩措施和噪声选路措施,加快了路由收敛速度,避免了蚁群算法使用中由于信息素过度集中造成的搜索停滞现象.仿真实验结果表明,该算法能够提高移动自组织网的性能.     

基于蚁群算法的容迟网络概率路由算法

容迟网络的概率路由算法根据节点与信宿节点之间相遇的概率判断是否转发报文,但相遇概率不能真正准确地反映报文递交成功的概率.针对该问题,提出一种基于蚁群算法的概率路由算法,结合蚁群算法的基本原理改进信息素浓度的更新机制和报文转发机制.仿真结果表明,与传统的概率路由算法相比,改进后的概率路由算法报文递交率较高,开销率较小.     

无线多媒体传感器网络蚁群路由算法研究

对蚁群路由算法在无线传感器网络中的应用进行了调查,给出了一种基于基本蚁群路由算法的无线多媒体传感器网络的QoS路由算法,并通过仿真实验研究了前向蚂蚁数量及网络节点数量对算法性能的影响.为了提高算法性能,将前向蚂蚁数量引入到信息素挥发因子中,以减少算法对前向蚂蚁数量的依赖.同时引入基于地理位置已知的前向邻居节点集的概念对算法进行改进,以解决基本蚁群路由算法初始化问题.仿真结果表明改进后的蚁群路由算法能够有效提高算法性能.     

基于蚁群遗传算法的QoS多播路由研究*

为解决多播路由中的QoS约束问题,不仅研究了QoS多播路由中的带宽、时延﹑时延抖动和包丢失率等约束问题,还重点分析了路径开销问题,从而提出一种基于蚁群遗传算法的多播路由算法。该算法将遗传算法与蚁群算法结合起来,对多播树群体进行编码、选择、杂交和变异等遗传操作,同时利用蚁群算法的信息素正反馈求解,充分发挥两者的优势,从而更快更好地产生出既满足服务质量保障（QoS）又具有最小路径开销的多播树。仿真实验证明了该算法具有更高的运行效率和更好的收敛性。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题。该文介绍了一种新的基于蚁群优化的路由算法。解决了无线传感器网络路由过程中节点能量消耗和拥塞控制问题,能够达到更好的负载平衡能力和延长网络生命周期。新算法结合了多蚁群的信息素释放机制和节能策略,还引进多蚁群之间的竞争机制以避免算法的单一收敛,在控制网络拥塞和平衡能量消耗上非常有效。实验结果表明,该新算法和基本的蚁群算法比较有更好的性能。     

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。     

改进的蚁群算法在QoS网络路由中的应用

基本蚁群算法求解多约束的QoS网络路由时速度慢,容易出现早熟收敛和停滞现象,将信息素适量更新与变异的蚁群算法应用到网络路由问题中,使得每轮搜索后信息素的增量更好地反映了解的质量,实验仿真表明该思想的引入加快了收敛速度,在很大程度上弥补了基本蚁群算法在解决网络路由优化问题时出现的不足。     

基于改进的混沌蚁群算法的网络路由优化研究

在网络路由性能优化的研究中,针对蚁群算法易陷入早熟、停滞和寻优时间过长等缺点进行改进,给出了改进的混沌蚁群算法的网络路由优化方法。混沌运动具有随机性、遍历性和对初始条件的敏感性等特点,故可利用混沌初始化信息素来改善个体质量和混沌扰动来避免搜索陷入局部最优,同时由于蚁群算法中的信息素更新公式不能准确的区分解的优劣程度,故引入新的信息素更新公式,加强蚁群搜索时的正反馈性能,加速算法的收敛。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

一种抑制停滞的蚁群路由算法

蚁群路由算法（ACR）作为生物行为的模拟，在网络中得到了广泛的应用。然而，停滞现象严重影响了它的性能和自适应性。目前的大多数蚁群路由算法对减轻停滞现象的研究主要集中于信息素的处理，较少考虑停滞带来的网络负载失衡。本文提出了一种抑制停滞的蚁群路由算法（MS-ACR），该算法通过计算信息素变化量和改进概率更新函数来预防停滞现象。当停滞出现时，MS-ACR算法使用抑制措施来缓解停滞现象，快速发现新的最优路径。仿真表明，该算法在负栽平衡以及丢包等重要的网络性能上具有较为明显的优势。     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

一种基于跨层负载感知和双向逐跳信息素更新的自组网蚂蚁算法

本文将跨层优化和蚂蚁优化方法结合起来解决自组网中的负载均衡问题,提出了一种基于跨层负载感知和双向逐跳更新信息素的蚂蚁优化路由协议（CLABHPU）.协议将整个路径中各节点MAC层的总平均估计时延和节点队列缓存的占用情况结合起来,共同作为路由选择和路由调整的重要依据,进行按需路由发现和维护;通过拥塞节点丢弃蚂蚁分组的方法减少了控制开销,增加了算法的可扩展性,较好地解决了自组网中现有基于蚂蚁算法的路由协议中普遍存在的拥塞问题和路由开销问题.同时,协议在路由发现阶段通过中间节点对信息素表进行双向和逐跳更新,提高了算法的收敛速度和对异常情况的反应速度.通过概率选路提供到目的节点的大量冗余路由,提高了算法的可靠性和顽存性.仿真结果表明,CLABHPU在分组成功递交率、路由开销以及端到端平均时延等方面具有优良性能,能很好地实现网络业务流负载均衡.     

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。     

遗传蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

针对常用路由优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等难题,提出了一种遗传蚁群算法的WSN移动代理路由方法(GA-ACA)。首先利用遗传算法的全局搜索能力快速找到较优解,然后将较优解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法收敛速度快的优点,找到移动代理路由全局最优解。仿真结果表明,相对于其他移动代理路由算法,GA-ACA加快了收敛速度,能在更短的时间内找到最优移动代理路由,减少了平均能量消耗和网络延时,提高了WSN整体性能。     

基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究

本文对现有的基于蚁群算法的路由协议进行了深入的研究,并提出了一种基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法（ABMR）,该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、信息素更新方式和多路径建立机制等方面作了改进。在信息素更新公式中综合考虑了路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点Sink的跳数和路径的拥塞程度。在信息素更新方式上,改变传统的信息素的累加更新方式,采用彻底的链路信息素更新方式,使网络负载更加均衡。ABMR的多路径生成机制可以在源节点和目的节点间更加合理的建立起多条路径。数据发送阶段,概率路由选择策略使数据流量均衡的注入无线传感器网络。本文在NS-2仿真环境下对ABMR协议进行仿真实验,仿真结果表明,和传统协议比较, ABMR协议在能量有效性、数据分组投递率以及分组端到端时延等方面都有一定的提高。     

Multicast routing for delay variation bound using a modified ant colony algorithm

The delay and delay variation-bounded Steiner tree problem is an important multicast routing problem in real-time multimedia networks. Such a constrained Steiner tree problem is known to be NP-complete. This paper proposes an ant colony algorithm with orientation factor and applies it to multicast routing problem with the constraints of delay variation bound. The orientation factor enables the ant to get rid of the initial blindness when searching paths, makes use of the search results and reduces the misguiding effect of pheromone on irrelevant paths, thus overcoming the drawbacks of slow convergence existing in the basic ant colony algorithm, increasing the speed of convergence and speeding up the finding of feasible solution to the problem. The simulation results show that the modified algorithm makes it possible to find a feasible solution to the multicast routing problem with delay variation bound. Compared with the conventional ant colony algorithm, the convergence speed of the modified algorithm is improved.     

无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法

无线多媒体传感器网络中的视频流传输,需要提供多样QoS保障.提出一种基于改进蚁群算法多路径路由算法ACMRA(ant colony based multipath routing algorithm),以寻找具有多种优先级路径的路径集,并对重要性不同的视频数据进行相应路径的选择.通过优化网络链路上人工信息素的初始分布,改进后的蚁群算法具有更快的可行路径发现速度及收敛速度.多路径机制的引入提高了网络数据吞吐量与视频传输性能,同时可均衡网络资源,延长网络生命.实验结果表明,算法ACMRA在网络性能、视频传榆性能与网络生命周期方面,较之其他路由算法具有明显优势.     

混合智能算法在多约束优化问题中的应用*

提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子种群优化融合的混合智能算法来解决多约束最优路径和QoS路由问题。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,利用PSO算法来优化蚁群算法中的信息素,优势互补。仿真结果表明该算法是可行、有效的。