基于蚁群优化的分布式Qos多播路由方法研究

提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,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,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.给出了该算法实现的步骤,还结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了该方法的有效性.     

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.     

蚁群算法在QoS组播路由问题中的应用

研究了该算法在QoS组播路由问题中的应用,描述了QoS路由优化问题。基于多个不相关可加度量的QoS路由问题是NP完全问题,目前采用的方法多为启发式算法。由于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,利用其能够寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理,用于解决时延和时延抖动约束问题的组播路由问题的QoS组播路由算法。该算法改进了路径选择策略,优化了信息素更新公式。仿真结果表明,该算法能够迅速、准确地找到最优解。     

IP/DWDM光Internet中智能QoS组播路由算法

提出了一种IP／DWDM光Internet中基于蚁群算法的智能QoS组播路由算法。给定QoS组播请求与用户延迟需求区间,提出的算法寻找一棵基于柔性QoS的成本近优组播路由树。它基于蚁群算法来构造组播路由树,并基于波长图思想对组播路山树进行波长分配,一体化考虑组播路由选择和波长分配问题,同时还考虑了IP／DWDM光Internet中的负载均衡问题。仿真研究表明,算法是可行和有效的。     

基于一种新的蚁群算法的QoS组播路由问题的研究

在解决QoS（Quality of Service）组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合量子粒子群算法（QPSO）思想的多行为蚁群算法。该算法采用QPSO作为前期搜索,根据各粒子历史最优值来初始化路径信息素浓度,后期利用多行为蚁群算法来优化路径。仿真结果表明：该算法寻优能力强,可靠性高,是解决QoS组播路由问题的有效方法。     

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法

多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于蚁群系统的多QoS约束组播路由算法

针对多QoS约束的组播路由问题，借鉴改进的蚁群系统，提出了一种新的QoS组播路由算法QCMR-ACS（QoS Constraints Multicast Routingbased on ACS）．QCMR-ACS通过构建确定性选路概率函数和基于Prufer编码的变异操作，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．实验结果表明QCMR-ACS是一种正确、有效的QoS组播路由算法．     

改进Pareto蚁群算法的多QoS组播路由策略

满足多约束条件的QoS(Quality of Service)组播路由是新一代网络信息传输的一项关键技术之一,提出一种改进Pare-to蚁群算法(MPACO)对该问题进行求解.通过分析QoS组播路由问题模型,针对QoS参数以及网络信息不确定的情况,使用分类蚁群快速查找出在给定QoS条件下满足需求概率最大的组播树Pareto非劣解.在算法执行过程中引入局部信息节点惩罚更新机制,以降低无关节点的重复搜索率;同时在全局信息素更新阶段,引入了新的激励更新机制,以期提高算法的收敛速度.仿真实验表明,该机制是可行和有效的,并能较快搜索到全局(近似)最优解.     

基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法.首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析.该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性.     

基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究

提出了一种基于遗传多蚁群的QoS组播路由算法,前期利用遗传算法的快速性、全局收敛性生成蚁群算法的初期信息素;后期引入多蚁群思想,克服蚁群算法容易陷入局部最优,导致算法停滞的缺点.仿真结果表明,该算法在多节点情况下具有更强的寻优能力和可靠性,是一种有效的QoS路由方法.     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

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。     

基于蚂蚁算法的QoS分布式多播路由选择

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的分布式多播路由问题,基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理,并在分析QoS分布式多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的QoS分布式多播路由算法,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

基于蚁群算法的Ad Hoc网组播路由算法

网络拓扑结构动态变化、带宽和能源受限等特点使得Ad Hoc组播路由问题成为当前研究的热点问题.现有的Ad Hoc网组播协议多为确定性路由,对Ad Hoc网网络环境的变化适应性较差.在深入研究蚁群算法的基础上,对其进行了改进,将其应用在Ad Hoc网组播路由的建立和维护过程中,提出了一种不确定性的组播路由算法,称为基于蚁群算法的Ad Hoc组播路由算法.NS-2仿真结果证明,蚁群算法在Ad Hoc组播路由中的应用使组播路由算法具有较高的稳定性和良好的传输有效性,受网络环境的影响较小.     

基于协同进化蚁群算法的多播QoS路由算法

提出一种基于协同进化蚁群算法的求解QoS（Quality of Service）多播路由问题的新算法。算法中控制参数及路由选择策略根据迭代过程所处的不同阶段自适应调整。综合考虑QoS路由中所有约束条件的同时,也充分考虑各个约束自身的独立特性。仿真结果证明了算法收敛速度快,能满足实际网络服务质量的要求。     

分布式蚁群QoS组播路由算法

为寻找满足带宽、延迟等约束的最小代价组播路由树的QoS组播路由,提出一种分布式蚁群优化算法。在蚂蚁行动过程中形成组播树的森林。若在某步结束时森林中仅剩1棵树,则蚂蚁达到目标,停止行动。仿真实验结果表明,该算法在结果和收敛速度方面都有良好的表现。