基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

一种新的混沌蚁群算法及其在QoS组播路由优化问题中的应用

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.     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,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。     

一种基于改进蚁群优化的QoS路由算法

蚁群优化（Ant Colony Optimization,AC0）是一种新型的分布式仿生优化算法,可有效地用来解决组合优化问题,而网络路由优化问题则正是组合优化问题当中的一种。因此,本文首先分析了常用路由算法与蚁群优化的基本原理,根据网络路由优化问题与蚁群优化算法的许多匹配特性,提出了一种基于改进蚁群优化的QoS路由算法（Route Algorithm based on Improved Ant Colony Optimlzation,RAIAC0）。最后,通过实验分析,对其可行性进行了证明。     

基于改进萤火虫群优化的无线自组网路由算法

针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能.     

基于自适应蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法

针对蚁群优化固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群优化的AdHoc网络路由算法.通过增加自适应因子提高路由搜索能力,充分考虑节点间的时延来改进信息的更新机制,同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力.经过与已有路由算法DSR和AODV的仿真比较,结果表明该算法在成功传输率和平均端到端延迟上表现了较好的性能.     

引入梯度下降的蚁群算法求解多约束服务质量路由

针对目前多数改进蚁群算法求解多约束服务质量路由（QoSR）存在收敛速度慢、易陷入局部最优从而效率不高的问题,提出一种引入梯度下降的蚁群算法（ACAGD）。该算法将梯度下降法引入到蚁群的局部搜索中,结合残余信息素,综合决定蚂蚁的下一跳选择策略。蚁群不仅以一定概率按照信息素浓度搜索下一跳,还将以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳,从而降低传统蚁群算法容易陷入局部最优的可能性。利用Waxman网络模型随机生成不同路由节点数量的网络拓扑进行仿真实验。实验结果表明,ACAGD相比其他改进蚁群算法,能够在收敛速度不受影响的情况下,取得综合代价相对较低的路由,且算法的稳定性较好。     

基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究

计算机网络规模的逐渐扩大使数据传输时的延时、丢包等现象日益明显.为了提高网络数据传输的稳定性,降低网络消耗,研究使用蚁群算法解决计算机网络的路由优化问题.同时,为了提高蚁群算法的性能,提出了状态转移规则和信息素更新规则的改进策略,使蚁群算法的收敛速度得到明显提升.仿真结果表明,上述改进蚁群算法可以在较短时间内计算出路由优化的结果,优化成功率较高,非常适合实际应用.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法;首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力;最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗;通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。     

基于改进蚁群算法的Hanoi给水管网优化设计

给水管网优化设计是一个多变量的离散优化问题,设计方案直接影响到工程的投资.针对蚁群算法在优化给水管网问题时易陷入局部极小难以寻求最优解的缺陷,提出一种改进蚁群算法,通过蚁群分工机制与优化信息素增加值提高了蚁群算法的全局搜索能力.利用改进蚁群算法对汉诺塔管网进行优化设计,结果表明改进蚁群算法的设计方案在满足工程要求的同时造价最低.通过与其他优化方法相比,提出的改进蚁群算法在给水管网优化问题中具有较好的全局搜索能力.