基于蚂蚁算法的QoS路由调度方法

为了有效地解决QoS受限路由问题,本文提出了一种新颖的具有全局优化能力的蚂蚁算法,它是基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作的。 仿真实验表明,该方法能够有效地解决QoS受限路由问题。     

基于免疫--蚂蚁算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延、丢失率为QoS参数。借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力提出了一种新的融合算法即免疫——蚂蚁算法。免疫算法把目标函数和制约条件作为抗原,目标函数的优化解对应为抗体,使得求解过程的收敛方向得以控制;利用蚂蚁算法产生和更新抗体,抗体交叉、变异操作以及对与抗原亲和力高的抗体进行记忆,均能促进快速求解。实验结果表明:免疫——蚂蚁算法表现出了超越免疫算法和蚂蚁算法的优点,大幅度提高了路由选择的效率。     

基于蚂蚁算法的分布式QoS路由选择算法

本文基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布动态路由选择方法,针对当前通信网中存在的服务质量问题提出了QoS保证的分布式路由选择算法（DQRA）。DRQA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题,避免了NP－完全问题,算法简单,易于实现,能有效地解决大型网络的负载平衡问题,本文选择了OPNET仿真环境对网络进行实时仿真,通过和最小代价算法的比较,进一步表明了算法的有效性。     

基于改进蚂蚁算法的QoS路由算法的仿真研究

在研究传统蚂蚁算法的优缺点及其仿真实现的基础上,提出一种基于改进蚂蚁算法的QoS路由算法及其仿真方法.从算法的仿真实现角度对改进蚂蚁算法进行探讨.算法理论分析和仿真实验,表明改进蚂蚁算法达到了设计目的,具有思路直观、算法收敛快、拥塞应对能力强的优点.     

一种节能和时延保证的无线传感器QoS路由算法

无线传感器网络中实时数据（如视频、语音、图像）的传输对时延和抖动比较敏感,文章在充分考虑无线传感器节点能量受限的基础上,针对实时业务对时延的要求提出一种路由算法,该算法在路径创建和维护的过程中考虑时延和节点剩余能量来选择下一跳节点,在路由更新阶段对失效的节点进行标记,能够简化重新建立有效路由的步骤,从而减少路由建立时间,保证了传输的可靠性。仿真结果表明该路由算法既延长了无线传感器网络的生命周期,又能更好地满足实时数据的传输。     

一种高效的分布式QoS路由算法的研究

该文提出了一种以带宽为度量标准,改进的分布式QoS路由算法,它不仅继承了分布式QoS路由算法简单、链路开销小的优点,而且可以减少网络处于重负荷时所产生的资源碎片,接纳更多的业务。同时,通过确定本算法的启动门限,可以在保证算法性能的同时,大大降低引入的路径建立时延。计算机仿真结果证明了这种算法的正确性和高效性。     

一种QoS路由多目标遗传算法

对网络拓扑结构和QoS路由指标进行了形式化分析，基于多目标规划问题，给出了QoS路由数学模型。针对这个模型，提出了一种QoS路由多目标遗传算法。通过仿真实验证明该算法是可行、有效率的。     

改进蚁群算法在QoS路由中的应用与研究

在分析传统蚁群算法缺陷及其在QoS路由中的应用的基础上,提出了一种与真实蚁群系统更加相符的基于双向寻路和信息素扩散的蚁群算法,采用来自源节点和目的节点两个方向的蚂蚁探路的同时进行信息扩散.仿真结果表明,该改进蚁群算法在网络规模较大的条件下仍能快速找到满足QoS路由性能指标的路由,节省了QoS路由搜索时间,提高了网络服务能力.     

自组网内的延迟限制QoS路由算法研究

介绍了自组网内的延迟限制 ＱｏＳ（Ｑｕａｌｉｔｙ－ｏｆ－Ｓｅｒｖｉｃｅ）路由算法，并对它进行了仿真。该算法可在网络状态信息不精确的情况下，同时并行寻找多条路径，以优化路径选择。当节点移动、离开、加入时，引入容错机制，以便于路径保持。通过仿真可以看出，该算法在适度的寻路代价下，可以得到较高的呼叫接收率。     

一种基于定向扩散的QoS路由算法

提出了一种基于定向扩散的分布式能耗均衡QoS路由选择算法QRDD。QRDD基于路径节点最大最小剩余能量（MaxMPE）和最小跳数（MHC）信息得到梯度,组合利用这两类梯度来得到观测节点和有效传感节点间的多条可选路径,通过多路径路由支持路径的平滑切换,保证性能最优路径被选择,提供失效节点的路径修复和主动通告机制。网络仿真实验表明,QRDD能很好地支持不同业务的资源需求分配,可实现全网能耗均衡。     

基于遗传与蚁群算法融合的选播QoS路由算法

为有效解决选播通信中的QoS路由问题,提出一种基于遗传算法与蚁群算法融合的选播QoS路由算法.算法初期使用遗传算法在链路上分布信息素,对蚁群算法的控制参数进行编码和优化;然后通过判断函数来判断遗传算法与蚁群算法融合的时机,初始化信息素,并启动混合算法后期的蚁群算法;引入变异算子,对由变异操作得出新路径进行局部信息素更新,更快地引导蚁群算法找到全局最优解.NS2仿真实验结果表明,该算法很好的解决多QoS选播路由问题,性能优于其它算法.     

基于改进蚁群算法的组播路由算法研究

提出了一种基于改进蚁群算法的QoS组播路由优化求解方法.新算法采用精英策略进行信息素更新、转轮赌法进行路径选择和变化的信息素强度等方法进行改进.仿真结果表明改进的蚁群算法能有效满足各种业务的服务质量需求.     

一种基于蚁群系统原理的QoS单播路由算法

蚁群算法是一种基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的、新型的启发式优化算法。为了研究QoS路由问题,本文利用蚁群算法能寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法。仿真结果表明了该算法的有效性、自适应性、鲁棒性和可扩展性。     

基于蚁群算法的Ad Hoc网络QoS组播路由研究

在解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合粒子群优化思想的改进蚁群算法.该算法融合PSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度.仿真结果表明,该算法具有较好的性能,是解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题的有效方法.     

基于自适应节点选择蚁群算法的QoS选播路由算法

针对基本蚁群算法在求解QoS选播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于自适应节点选择的蚁群算法对该问题进行求解.该算法根据解的情况自适应调整节点选择策略;依据各路径上信息素的＂集中＂程度判断解的早熟、停滞情况,并对可能陷入局部最优的解进行信息素混沌扰动更新,以便跳出局部极值区间.仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速地收敛到全局最优解,算法是可行、有效的.     

基于蚁群系统的QoS单播路由算法

针对QoS路由算法中的QoS要求、资源的优化利用和负载均衡3方面问题,对原有的算法模型进行了改进,提出了相应的启发式信息和链路代价计算公式。对基本算法中的步骤进行改进,使算法能准确、迅速地找到全局最优解。实验结果表明,算法能在整网性能,尤其是网络负载均衡方面大幅优化了传统QoS单播路由算法。     

一种基于蚁群算法和非线性长度的多约束路由算法

在分析了多种路由算法的基础上,设计了一种基于蚁群算法的多约束路由算法。该算法采用了非线性路径长度,通过蚂蚁的周游获得长度更短的多约束路径。仿真表明,该算法在最短路径获取和路由发现成功率方面都有高效的表现。     

QoS Multicast Routing Based on Ant Algorithm in Internet

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｆｍｕｌｔｉｃａｓｔｒｏｕｔｉｎｇｉｓｔｏｆｉｎｄａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ,ｗｈｉｃｈ ,ｔｏｍｅｅｔｔｈｅｕｓｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｇｉｖｅｎ,ｃａｎｆｉｎｄａｌｉｎｋｉｎｇｗａｙｔｏｍａｋｅｕｓｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｒｅｓｏｕｒｃｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ .Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ,ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｄｏｎｅｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｉｎｔｈｅａｒｅａ ,ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄｓｏｍｅｆａｓｔａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ…     

基于自适应蚁群的多约束QoS组播路由算法

结合多约束QoS组播路由的特点,应用一种自适应蚁群优化算法解决组播路由问题.考虑到实际通信中链路利用率对网络的影响,将网络中链路的带宽转化为链路的代价问题,并在蚁群算法中根据蚂蚁所选路径的代价进行信息素更新,增加了信息素调整的自适应性,同时加快了算法的收敛速度,使得组播路由算法在考虑网络QoS约束的基础上进一步贴合实际网络的需求.