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.     

基于混沌遗传算法的组播路由优化研究?

在采用混沌遗传算法优化多目标QoS组播路由时,为克服Logistic映射收敛速度不快,而使传统混沌遗传算法优化效果不好的缺陷,将Tent混沌遗传算法引入QoS组播路由问题的求解中。该算法利用Tent混沌映射优越的区间均匀搜索能力,对通过遗传优选出的个体再次进行混沌优化,优化出适应度最高的个体进行交叉变异,从而保证足够多的下一代,以致算法不会陷入早熟。仿真结果表明,该算法优于Logistic混沌遗传算法,有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快、更稳定。     

一种基于混合混沌遗传算法的QoS组播路由算法

IP/DWDM光Internet是下一代互联网NGI(NextGenerationInternet)主干网的主要组网技术之一,服务质量QoS(QualityofService)组播路由算法是其一个研究热点,已经证明它是NP难的。为此,文章设计了一种非NP类QoS组播路由算法。在给定用户请求的情况下,基于混合混沌遗传算法来构造带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限且费用优化的QoS组播路由树,兼顾网络负载均衡。仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法。     

超混沌遗传算法在多约束QoS组播路由中的应用研究

针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法.     

基于微粒群算法的QoS组播路由算法

文章研究了带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法[2,5]来设计路由优化算法。该算法采用一种新的整数编码方案,将路由优化问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数处理约束条件。给出了应用微粒群优化算法求解QoS组播路由问题的算例,并与遗传算法和改进后的遗传算法进行了比较。计算机仿真实验证明,该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解,可靠性高。     

基于QPSO的QoS组播路由算法

对带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题进行了研究，提出一种基于量子行为微粒群优化（QPSO）算法来设计路由优化算法。该算法采用一种节点序列编码方案，将路由优化问题转化成一种准连续优化问题，并采用罚函数处理约束条件。应用QPSO算法求解QoS组播路由问题的算例，并与遗传算法和改进后的遗传算法进行比较。计算机仿真实验证明，该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解，可靠性较高。     

混沌遗传算法在IP网络组播路由中的应用

提出了一种基于混沌优化和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法，该路由算法把混沌系列和遗传算法结合起来，并提供了一种新的编码方式和一种自适应的变异遗传操作，从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象，加快了收敛速度。仿真结果显示，该文提出的算法在解题的精度和收敛速度等方面都优于遗传算法。     

IP/DWDM光Internet中一种演化一单纯形QoS组播路由算法

本文设计了一种 IP/DWDM 光 Internet 中的 QoS 组播路由算法。在给定用户请求的情况下,基于演化-单纯形算法构造带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限且费用优化的 QoS 组播路由树,兼顾网络负载均衡。仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的 QoS 组播路由算法。     

IP／DWDM光Internet中一种演化-单纯形QoS组播路由算法

本文设计了一种IP／DWDM光Internet中的QoS组播路由算法。在给定用户请求的情况下，基于演化一单纯形算法构造带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限且费用优化的QoS组播路由树，兼顾网络负载均衡。仿真结果表明，该算法是可行和有效的，明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

AdHoc网络多播路由协议研究进展分析

基于AdHoc网络的特殊性,固定网络中已有的多播路由协议已经难以有较好的适应度,怎样在移动无线自组织网络中实现效率较高的多播路由已成为一个极具挑战性的问题。分析了移动无线自组织网络中多播路由协议所具有的问题以及相应的设计要求;详细阐述了现有的移动无线自组织网络多播路由协议,并对该网络中不同多播路由的方法进行了分析和比较;对移动无线自组织网络中的多播路由协议的使用进行了总结。     

群智能在Ad Hoc网络QoS组播路由中应用的研究

通过对Ad Hoc网络QoS组播路由问题的深入研究,提出了一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的群智能混合算法(QPSOACO算法)。该算法融合QPSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度,进一步提高算法对网络节点移动性的适应能力。仿真实验表明,该算法对Ad Hoc网络环境的适应性良好。     

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.     

Ad Hoc网络中QoS路由协议算法的研究

Ad Hoc网络是一种由移动节点组成、拓扑结构动态变化的自组织网络,在Ad Hoc网络中实现带有QoS约束的路由是当今研究的重要问题.QoS路由协议算法中最主要的三个方面是:QoS参数的选取,对单向链路的支持和路由协议的多播功能.本文首先介绍了应用较广的几类QoS路由协议的算法,接着选取了以上三个方面中几个典型的QoS路由协议,详细介绍了它们的特点以及算法思想,并对协议的性能进行了具体分析,分析结果对研究QoS路由协议有一定的指导意义.     

基于Ad Hoc多QoS约束的多播路由协议

针对移动Ad Hoc网络特点，研讨了Ad Hoc网络中其有多QoS约束的多播路由问题，其中主要包含延迟、延迟抖动、带宽、代价等QoS约束。描述了一种适应于研究Ad Hoc网络QoS多播路由的网络模型，提出了Ad Hoc网络中一种具有多QoS约束的多播路由协议。给出了MQAP的路由实现过程，进行了正确性证明和复杂性分析。仿真实验结果表明，MQAP为Ad Hoc网络多QoS约束多播路由提供了一种新的有效途径。     

Ad Hoc网络中有效的费用优化组播路由算法

Ad Hoc无线网络组网灵活、快捷,不受有线网络的影响,具有广阔的发展前景。随着无线通信技术的发展,组播应用日益广泛,组播技术正成为重要的研究课题。本文研究Ad Hoc网络时延约束组播路由问题,针对已有算法复杂性高、难于应用于实际的缺点,提出快速有效的组播路由算法DCMR。该算法首先找到足够的满足时延约束的源点与接收节点间路径;然后,对满足时延约束的路径依费用排序,并依序选择路径建立覆盖所有接收节点的组播树;最后,检查组播树的有效性,去掉可能存在的环路,并进行费用优化。仿真实验表明,在构造的组播树费用方面,DCMR算法稍差于KPP算法,但是,DCMR算法执行时间远低于KPP算法执行时间,可减少43.9%CPU执行时间。     

考虑链路生存时间的Ad Hoc网络QoS路由优化算法

在分析Ad Hoc网络中QoS路由问题的基础上，提出了一种新的基于遗传算法的Ad Hoc网络QoS路由优化方法，算法中在考虑了其他必须的参数的基础上，进一步考虑了Ad Hoc网络特有的QoS参数——链路生存时间。并通过计算实例证明了该遗传算法在Ad Hoc网络中具有很好的应用前景。     

融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由

针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种基于免疫蚁群算法的QoS多播路由发现算法。利用人工免疫算法的快速全局搜索能力寻找较优解,生成初始信息素的分布,加快收敛速度;通过蚁群算法的正反馈收敛机制求得精解,借鉴抗体排斥度的思想避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性和寻优能力,适应于Ad Hoc网络环境的变化。     

Ad Hoc中基于分层结构的QoS多播路由算法

随着移动AdHoc网络的应用不断扩大,研究其具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题。论文基于作者设计的分层结构多播路由算法MALS,提出了以权重因子方法进行分簇处理的QoS多播路由算法MALS_QoS。和MALS相比,MALS_QoS算法具有QoS的约束功能,能产生具有带宽、剩余能量、延时和延时抖动等约束的QoS多播树。仿真实验表明,MALS_QoS能满足QoS约束的多播要求,具有较好的性能。     

基于蚂蚁算法的AdHoc网络QoS多播路由

针对当前移动AdHoc网络的特点和基于QoS的多播路由问题,提出一种基于蚂蚁算法的QoS多播路由算法,引入“优奖差罚”的信息素更新机制,克服基本蚂蚁算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点。实验和分析结果表明,该算法可以找到一棵费用趋于最小、状态稳定的多播路由树,提高了带宽利用率,降低了网络时延和端到端代价。