无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法

无线传感器网络中的Qos路由虽能提供有保证的差别服务,但却是一个NP完全问题,而蚁群算法能有效解决该类问题．针对基本蚁群算法在无线传感器网络QoS路由应用上收敛速度慢和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于双向分工蚁群的QoS路由算法．该算法通过采用局部更新与全局更新相结合的规则,并使用双向分工蚁群搜索机制有效提高收敛速度,从而获得全局最优解．仿真结果表明,该算法能快速获得有效的QoS路径．     

移动自组织网络Q学习和改进蚁群QoS路由算法

针对移动自组织网络的QoS路由问题,提出一种结合Q学习和改进蚁群算法的QoS路由算法,该算法综合Q学习和蚁群算法的优点,把Q学习算法的Q值作为蚁群算法的初始信息素,提高了算法初期的收敛速度,同时在路径选择时综合考虑节点的能量和负载.仿真实验表明,该算法在保证QoS需求的前提下,增加了路由的有效性和鲁棒性,降低了能耗,包投递率、网络生存时间等指标均较好.     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于蚁群优化的无线多媒体传感网络QoS 路由算法

介绍一种基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络WMSNs的QoS路由算法。本文在分析了WMSNs的QoS路由模型的基础上,设计了基于蚁群算法的QoS路由算法,并对节点排队模型进行了分析。仿真结果表明,采用该算法时,在满足网络QoS参数需求的前提下,节点平均寿命和数据包延迟要优于传统的DD算法。     

基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法

提出了一种基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法,该算法主要解决认知网络中具有多个参数约束的QoS路由优化问题。针对基本蚁群算法在收敛速度和全局搜索能力方面存在不足,本算法主要从信息素浓度初始化、信息素挥发因子调整、信息素更新规则、状态转移规则四方面改进,在收敛速度和全局搜索能力方面得到提高。实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和全局寻优能力,能够有效的解决认知网络所面临多约束QoS路由问题。     

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

基于改进最大-最小蚁群算法的QoS路由算法

针对蚁群算法在OoS路由应用上的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种"基于改进的最大-最小蚁群算法的Q0s路由算法",在算法中改进节点选择策略,并将最大-最小蚁群算法与局部搜索结合起来,有效抑制算法的过早收敛,提高了全局寻优能力和收敛速度,使QoS路由优化问题得到很好的解决.     

计算机网络中的组播路由算法探讨

本文提出了一种新的改进蚁群算法,通过构建确定性选路概率函数和基于交叉变异的变异操作,加速算法的收敛速度;对信息素实行多个独立QoS约束的惩罚性更新策略,使算法满足用户的QoS要求：考虑到网络实际应用,算法设计中引进了基于链路利用率的负载均衡和拥塞规避重路由策略,提高算法的鲁棒性。     

一种基于免疫-蚁群算法的Ad hoc网络QoS路由算法

由于Ad hoc网络的动态性和处理能力不强等因素，使得之前的启发式算法和近似算法在解决Qos路由问题中存在很大的局限性．针对Ad hoc网络QoS路由的上述研究现状提出了一种基于免疫-蚁群算法的QoS路由算法．该算法前过程利用人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）快速寻求较优的可行解，在此基础上算法后过程采用蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），利用前过程中人工免疫算法获得的较优可行解，进一步提高求解效率．该算法结合了人工免疫算法与蚁群算法二者的优点，具有并行度高，全局寻优，快速收敛等特点．实验证实，这种算法是行之有效的．     

支持多业务传输的天基Mesh网络机会路由优化算法

针对天基骨干Mesh网络业务类型多样、计算能力相对不足的特点以及SOAR路由算法拥塞控制机制不足、确认机制不可靠以及不同业务QoS保障需求有差异的问题,提出了具有可靠联合确认机制并支持多业务传输的机会路由算法。该算法以预期成功传输次数来描述整体链路性能,有效实现了网络负载均衡与链路拥塞控制;算法兼顾多样化业务的传输,设计了一种路由路径自适应调整策略,以实现路径选择与业务类型的自适应调整。仿真结果表明:所提算法可以较好地实现不同业务下传输路径自适应,并且在重负载条件下,该算法相比传统SOAR路由算法在时延、吞吐量和吞吐率性能上提升明显。     

一种基于蚂蚁算法的Mesh网公平路由算法

无线Mesh网的集中式网络控制结构,由位于有线网中的控制中心监测Mesh网拓扑变化和用户的性能需求,并计算从无线路由器到网关的路径。根据这一结构,提出了一种基于蚂蚁算法的带宽公平分配路由算法。该算法可以通过平衡流量负载最大化网络利用率,并对每用户提供公平的带宽分配服务。仿真表明,该算法的结果非常接近理论最优解。     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术，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，但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法，该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树，并在概率转移函数中添加了方向因子，使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性，以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明，改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

基于蚁群算法改进的 AODV 路由协议研究

AODV协议是Ad hoc无线自组网中经典路由协议之一;针对AODV协议的缺点,提出一种基于蚁群算法改进的AODV路由协议;结合蚁群算法与Ad Hoc网络的特点,将蚁群算法应用于AODV协议,考虑节点负载、路径跳数、路径时延等因素,对AODV的路由组建和路由维护策略进行改进;通过在NS2平台中设置不同的网络负载和不同的节点移动速度,对改进后的AODV协议进行模拟,仿真结果表明,该路由协议在分组投递率、平均端到端延时和归一化路由开销等性能上比AODV协议具有一定的优势,网络的健壮性和抗毁性得到增强.     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法.该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索.该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性.     

蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

基于蛙跳算法的无线Mesh网QoS路由算法

提出了一种解决无线Mesh网QoS路由问题的蛙跳算法.该算法采用路径节点编码,采用两点交叉生成新解.在进化过程中,整个种群首先被分成多个子群,各子群独立的进行局部搜索.然后各子群重新合并为一个新种群,使搜索到的信息得到了有效交流.仿真试验表明了所提算法的有效性.     

网络多向多sink节点WSN路由算法

目的研究并提出多向多sink无线传感器网络路由算法,实现多sink节点数据传输。方法在对多向多sink网络拓扑结构分析的基础上,根据数据多向传输的要求,研究基于相遇蚁群算法和精英策略的多向多sink WSN路由算法。结果提出了一种采用相遇蚁群算法和精英策略相结合的WSN路由算法,并对算法进行了分析和仿真。结论仿真结果表明,该算法可以实现同一个传感器节点数据传送到不同的sink节点,其效率和收敛时间明显优于GEM和GBR算法。     

基于A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

一种新型片上网络拓扑结构及其自适应路由算法

由于片上网络的拓扑结构和路由算法直接影响片上网络的传输延迟和传输效率,提出了一种新的片上网络拓扑结构——半环形网格结构(H-annular Mesh).它以2D-Mesh拓扑结构为基础,由顶角节点向中心节点引入连线构成半环形的网格结构,充分结合了2D-Torus拓扑结构的优点.并针对H-annular Mesh拓扑结构,提出了HAA-XY自适应路由算法.仿真结果表明,基于H-annular Mesh拓扑结构和HAAXY路由算法的片上网络,能够有效地减少网络传输延迟,并可实现多方向及多节点的数据并行通信.     

蚁群算法在无线传感器网络路由中的应用研究

无线传感器网络路由问题是无线传感器网络研究中核心问题之一,本文提出了一种改进的蚁群路由算法,在保证网络资源利用率的前提下避免停滞,使系统能迅速收敛。仿真结果表明,本文算法在平均递交率、路由算法的开销和端到端的平均延迟等方面表现优异,验证了该算法的可行性和有效性。