基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法

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一种基于蚂蚁算法的QoS路由算法

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第１７第４期２００６年１２月
．
广西１Ｉ：学院学报ＪＵＲＮＦＧＵＡＯＡＬＯＮＧＸＮＩＲＳＴＦＴＥＨＮＯＩＵＶＥＩＹＯＣＯＬＧＹ
Ｖｏ．７Ｎｏ４１１．Ｄ．０６觇２ｌ０
基本蚂蚁算法的关键在于两点：一是“ 蚂蚁” 如何寻路；二是选路后，如何对该路径上的信息素强度进行
修改。蚂蚁” “ 寻路时仍以信息素强度为准。信息素强度越高，它选择该路径的概率越大；反之，信息素强度越低，该路径被选择的概率就越小。信息索强度的修改规则依据具体的优化目标而定。
随着网络技术和多媒体技术的飞速发展，大量的多媒体应用逐渐涌现，如网络会议、视频电话、ｏＶｄ点播、远程教学等。从这些应用和用户的角度出发，希望能得到一定的服务质量（ｏ）ＱＳ的保证。ｏＱｓ路由的目的有两个：供网络服务质量（Ｓ保证；化网络资源的使用。现有网络普遍使用的路由协议所采用的路由提Ｑｏ）优边（相差一个数量级）。信息素的更新作用不能有效阻止搜索陷入局部最优化。（）信息素的更新，２其中一些参数设定，全凭实验和经验，没有定理或公认的确定方法，研究者必须根据
问题的特点选择和修正参数。
（）信息素的计算更新占用大量的ＣＵ资源，３Ｐ影响算法性能。由于信息素的局部更新在每一步搜索之后都要进行，因此消耗了大量的计算时间，对实时应用不利。
算法只具有寻路功能，而不具有任何拥塞响应机制。当一条链路即将或者已经发生拥塞时，只有简单的丢弃

基于改进信息素的蚁群算法在QoS组播路由中的研究

基于改进信息素的蚁群算法在QoS组播路由中的研究陈暄;万志平;许方恒;龙丹【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)011【摘要】QoS multicast routing problem has been widely used for solving complex optimization problems in various engineering and science fields. In order to solve the time or stagnant problems in large-scale traveling salesman problem by using ant colony algorithm, this paper proposed an ant colony algorithm based on the improved pheromone. The improved algorithm made the pheromone after searching reflect solution better and better. The results of simulation experiments show that, based on the pheromone adjustment improved ant colony optimization algorithm can obtain better solution than the basic ant colony algorithm , and increases the stability of the algorithm.%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.【总页数】4页(P4296-4299)【作者】陈暄;万志平;许方恒;龙丹【作者单位】浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000;浙江大学,杭州310058【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.改进的蚁群算法与网络QoS组播路由研究 [J], 王文国;樊丽娟;刘洋2.改进的蚁群算法在QoS网络路由中的应用 [J], 胡琼琼;雷秀娟;张兰3.基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究 [J], 万振凯;曾蕾4.改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用 [J], 孙倩;王新华;许经彩5.改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用研究 [J], 魏勇;赵开新;张松青;王东署;孙新领因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法

delay2jitter ·() ∈R- , cost ·() ∈R+ ,bandwidth ·() ∈R+ 和 packet2loss ·()
∈R- 。实际上 ,QoS 多播路由问题是寻找一棵多播树 T ( s ,
M) ,有下列 QoS 约束条件 : ①delay( p ( s , t) ) ≤D ; ②bandwidth ( p
全局最优解。因此 F 的定义[3]是 :
F = F2/ F1
vv
F1 = ∑ ∑Cij 3 Pidj i =1j =1 j ≠i
1 引言
蚁群算法 (Ant Colony Algorithm) 是最近几年由意大利学者 M. Dorigo 提出的一种新型的模拟进化算法。该算法不依赖于具体问题的数学描述 ,具有全局优化能力和本质上的并行性 , 同时比遗传算法、模拟退火算法等早期进化算法具备更强的鲁棒性、求解时间短、易于计算机实现等优点 ,已被应用于高度复杂的组合优化问题、通信网络的路由选择问题。蚁群算法是一种随机搜索算法 , 与其他模拟进化算法一样 , 通过由候选解组成的群体的进化过程来寻求最优解。多播路由优化的目标是找到一种算法或策略 ,在给定的网络和多播需求的情况下 ,寻求一种链路连接方式 ,使网络资源能够得到有效利用。近年来 ,各国学者经过探索提出了一些快速有效的算法 ,如基于最短路径的 Dijkstra 算法 ,即计算源节点到各目的节点的最短路径 ;求最小网络代价应用的斯坦利 (Steiner) 树路由算法 ,计算多播树 (Multicast Tree) 使其在任意一对源和目的节点之间都存在通路 ,并使其代价 (Cost) 最小。算法都是以服务质量 (QoS) 指标中的带宽、延时、延时约束和包丢失率等为优化选路准则 ,提出了各种多播路由算法。本文采用的蚂蚁算法是一种启发式算法 ,该算法在求解旅行商问题 (TSP) 中取得了较好的实验结果。TSP 问题就是在给定的多个城市中寻找一条闭合的路径 ,此路径要历经每个城市

基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法

基于遗传算法和蚁群算法融合的ＱｏＳ路由算法珠
刘萍，高飞，杨云
（州大学计算机科学与工程系，江苏扬州２５０）扬２０９摘要：面向ＱＳ路由问题，计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的ＱＳ路由算法（ｏｏｔｇａｇｒｈｏ设ｏＱＳｒｕｉｌｏｉｍｎｔ
ａｄａｔｃｌｎｌｏｉｍｎｎｏｏｙａｇｒｔｈ
ＬＵＰｎ１ｉｇ，ＧＡＦｉＯｅ，ＹＡＮＧＹｕｎ
（ｅｔｏｏｐｔｃｎｅ＆ＥｇｎｅｉｇａｇｈｕＵｉｒｔ，Ｙｎｚｏｉｎｓ２０９，ｈｎ）Ｄｐ．ｆＣｍｕｅＳｉｃｒｅｎｉｒ，Ｙｎｚｏｎｖｓ）ａｇｈｕＪｇｕ２５０Ｃｉａｅｎｅｉａ
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２０）９０２ —４０１３９（０７０ —２４０
ＱＳｒｕｉｇａｏｉｍｂｓｄｏｈｏｉａｉｎｏｅｅｉａｏｉｍｏｏｔｌｒｈａｅｎｔｅｃｍｂｎｔｆｎｔｌｒｈｎｇｔｏｇｃｇｔ
始解，其转换为蚁群算法所需的信息素初值，将然后利用蚁群算法求取最优解。设置遗传算法控制函数来控制
遗传算法和蚁群算法融合的适当时机。通过与遗传算法以及蚁群算法的比较，一步说明算法的有效性。进
关键词：遗传算法；蚁群算法；务质量路由服

基于蚁群算法的QoS组播路由研究的开题报告

基于蚁群算法的QoS组播路由研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网的高速发展，网络应用的规模和复杂性也不断增加，需要提供稳定、高质量的服务，因此QoS（Quality of Service）作为网络应用的基础，逐渐受到人们的关注。

组播路由是在满足QoS的前提下，实现组播数据的广播。

QoS组播路由是指在组播播放的过程中，通过网络节点的数据缓冲、调度和队列管理技术，为组播数据流提供优质的服务质量，避免网络拥塞、流量控制过度等问题，提高网络的数据传输性能。

蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，其优点在于简单、易于实现、鲁棒性强等。

利用蚁群算法来解决QoS组播路由问题，可以提高网络的性能和稳定性，降低网络成本，具有重要的研究和应用价值。

二、主要研究内容和目标本论文的研究内容和目标是基于蚁群算法的QoS组播路由。

具体来说，本研究将从以下几个方面进行探讨：1. 分析组播路由中涉及的QoS参数、组播树选取机制等关键问题，确定适合基于蚁群算法的QoS组播路由模型。

2. 通过实验模拟和理论分析，研究蚁群算法在QoS组播路由中的应用，并与其他优化算法进行比较。

3. 针对QoS组播路由中的时延、带宽、丢包等QoS参数，提出一种基于蚁群算法的优化策略，并进行实验验证和性能评估。

4. 分析蚁群算法在QoS组播路由中存在的问题和不足，并提出优化和改进方案，提高其应用效率和性能。

三、研究方法本文的研究方法主要包括以下几种：1. 文献综述：对QoS组播路由和蚁群算法进行系统性的研究和分析，收集和整理相关文献。

2. 算法设计：根据蚁群算法的特点和QoS组播路由的需求，设计适合的蚁群算法模型，并对其进行改进和优化。

3. 实验仿真：通过仿真实验和性能测试，验证蚁群算法在QoS组播路由中的优化效果和性能表现。

4. 总结分析：分析实验结果，总结改进方案，并提出未来研究的方向和建议。

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＤｕｏｔｅｉｃｅｓｎｇｎｔｒｒｆｉｕｎｈｅｄｅｃｅｃｆＡｎｌｎｇｒｔｅｔｈｎｒａｉｅｗｏｋｔａｆｃｆｘａｄｔｆｉｎｙｏｔＣｏｏｙＡｌｏｈｍｓｉｏｖｎｌｉｉｎｓｌｉｇ
摘要：对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了针基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本
ＬＩＨＡＯｉｘｅＮＮａＳＺｈ — ｕ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅＳｅｙｎｒｓａｅＵｉｒｉ，ｉｏｉｇＳｅｙｎ１１６ＳｈｏｏｍｐｔＳｉｃ，ｈｎａｇＡｅｏｐｃｎｖｓｙＬａｎｎｈｎａｇ１０３）Ｃｒｅｅｔ
第２卷第１８期
２０１１年２月
沈阳航空航天大学学报
ＪｕｎｌｏｈｎａｇＡｅｏｓｃｉｅｓｔｏｒａｆＳｅｙｎｒｐａｅＵｎｖｒｉｙ
Ｖ０１２Ｎｏ．８．１
Ｆｅｂ．２０１１
的蚁群算法进行了３方面的改进：路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准；将采用链路的利用率做为全局更新信息素；选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可
以实现网络负载均衡，降低拥塞发生的可能性，高了网络资源的利用率。提关键词：群算法；量工程；多路径；负载均衡；利用率蚁流

一种基于遗传算法和蚁群算法融合的 QoS 路由算法

收稿日期:2006-07-20;修返日期:2006-09-08 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473012)作者简介:刘萍(1981-),女,江苏泰兴人,硕士研究生,主要研究方向为信息安全(yzuliuping@sina .com);高飞(1980-),男,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向为信息安全;杨云(1957-),男,江苏扬州人,副教授,博士,主要研究方向为网络安全、分布式路由、QoS 路由.基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS 路由算法*刘萍,高飞,杨云(扬州大学计算机科学与工程系,江苏扬州225009)摘要:面向QoS 路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS 路由算法(QoS rout ing algorit hm according to t he com bination of the genetic algorithm and ant colony algorit hm,GAACO_QoS)。

利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解。

设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机。

通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性。

关键词:遗传算法;蚁群算法;服务质量路由中图分类号:TP 393 文献标志码: A 文章编号:1001-3695(2007)09-0224-04QoS rou ting algorithm ba sed on th e com bina tion of genetic algor it hman d ant colony algorithmLIU Ping,GAO Fei,YAN G Yun(Dept.of Comp uter S cience &E ngineering,Yangz hou Univer sity,Yangzhou Jiangs u 225009,C hina)Abst ract :For t he QoS rout ing problem,this pa per des ig ned a QoS routing a lg orithm according t o the com bina tion of the ge-netic algorithm and a nt colony a lg orit hm (GAACO_QoS ).Ta king a dva nt ag e of g enet ic algorit hm wa s used t o produce the origi-na l res ults,t hey were t ra nsform ed int o the init ia l pherom ones v alue needed by ant colony a lg orithm ,then ant colony a lg orithm t o g et t he bes t result s.The definition of the genetic a lg orithm cont rol funct ion was to control t he a ppropriat e com bina tion oppor-t unit y of t he two algorithm s.The va lidit y of t he algorit hm w as illum inat ed when com pa red t o t he genetic algorit hm a nd the a nt colony algorit hm .Key words:genet ic a lg orit hm ;ant colony algorit hm ;QoS rout ing 随着Internet 的发展,接入Int ernet 的用户业务也趋于多样化,并具有明确的QoS 需求。

基于蚁群改进的认知网络QoS路由算法

塞情况通知目的节点。这样不但可以有效地缓解拥
塞链路的状况．有利于网络的负载均衡．同时也可以
能根据当前网络的状态以及业务流的ＱｏＳ要求进
行选路，使网络负载均衡，减小系统拥塞。
２．１信息素调整规则
络的影响，增加适当的拥塞规避机制显得很有必要。
本节在传统蚁群算法的基础上．针对路由应用的特点，考虑到认知网络的要求，进行了几方面的改
进。使得改进后的面向认知的ＱｏＳ路由算法ＣＡＡ
计算节点在各条链路上的平均队列长度，若该值超过一定的上限阀值，则可认为该条链路可能发生了拥塞。拥塞节点首先降低为拥塞链路上原信息素值的一半。同时增大相邻链路的信息素量．并且发送探索蚂蚁数据包，其数量由所有经过该条拥塞链路的目的节点数决定，其目的是探索新路径并把拥
传统蚁群算法初始化时，对各条路径都初始相
同的信息素值，不仅不能有效反应出当前链路的状
态，也会造成算法前期求解速度慢。考虑具体的网络状态，根据各链路的带宽、时延等信息来初始化链路的信息素大小，从而加快算法的求解速度。
良好的分布式计算机制，且易于和其他演化算法相结合。但存在收敛速度慢，搜索时间过长。也容易出现过早收敛到局部最优的早熟情况。

基于改进蚁群算法的无线Mesh网QoS路由算法研究

ＷＡＮＧａ．ＵｉＪｎＸｉｏＷＫａ —ｕ，
（ｌｇｆＩｆｒｔｎＴｅｈｏｏｙＳａｇａＯｃａｉｅｓｔ，ｈｎｈｉ０３６ＣｉａＣｏｌｅｏｎｏｍａｉｃｎｌｇ，ｈｎｈｉｅｎＵｎｖｒｉＳａｇａ１０，ｈｎ）ｅｏｙ２
为止唯一一种建设商用移动Ａｏｄｃ网络的可行技术。Ｈ
ＷＭＮ设计中的一个关键问题是要构，它具有动态自组织、
自我配置的路由和转发功能的多跳无线网络，即一种高容量、高速率的分布式网络。对无线Ｍｅｈ网的早ｓ
ＲｓａｃｆＳＲｕｉｇｇｒｔｍｆｉｌｓｓｔｒａｅｎＩｒｖｄＡｎ・ｅｅｒｈｏｏｔｏｉＱｏｎＡｌｈｏｒｅｈＮｅｗｏｋＢｓｄｏＷｅｓＭｅｍｐｏｅｔ
ｃｌｎｙＡｌｏｉｈｍｏｏｇｒｔ
期研究源于移动Ａｏ网络的研究与开发，ｄＨｃ它不同于
个节点之间提供高质量，高效率通信的路由协议，所
以ＷＭＮ路由协议的研究是一个热点问题，又由于
ＷＭＮ主要承载因特网业务，ｏＱＳ路由保证尤为重要。ＱｏＳ路由问题是一个ＮＰ完全问题【】１。鉴于蚁群算法在求解离散的复杂组合优化等Ｎ问题上有优异的表Ｐ
一
８２１ｓ０．Ｍｅｈ和正在制定的ＩＥ０．１ｓ标准中。５ＥＥ８２１ｈＭｅ
从技术特点来看，无线Ｍｅｈ网将成为未来无线城域ｓ网（ＭＡＮ核，ｗ）Ｉ网理想的组网方式，极有可能挑战３ＩＧ技术，成为构建３４的潜在技术之一。也是迄今Ｇ／Ｇ

蚁群算法行为属性的改进解决QoS组播路由优化问题

蚁群算法行为属性的改进解决QoS组播路由优化问题
蚁群算法是一种启发式最优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时在路上留下信息素的行为，以在搜索空间中找到最优解。

然而，蚁群算法在解决QoS组播路由优化问题时，存在一些问题，如易陷入局部最优解、时间复杂度高等。

为了解决这些问题，需对蚁群算法的行为属性进行改进。

改进的主要方法包括优化信息素更新策略、引入路由质量因素等。

首先，优化信息素更新策略。

在蚁群算法中，信息素是蚂蚁寻找路径时在路径上留下的痕迹，它用来指引其他蚂蚁在搜索空间中探索。

而信息素更新策略则决定了信息素的强度和更新速度，进而影响了蚂蚁探索解空间的速度和准确性。

为了避免陷入局部最优解，可以采用增强全局搜索策略的信息素更新方式，让信息素的强度更平滑、更均匀、更持久，从而保持探索的多样性。

其次，引入路由质量因素。

在QoS组播路由优化问题中，路
由质量是最为重要的问题之一。

因此，可以将路由质量作为一个重要的因素来指导蚂蚁寻找路径的选择。

通过综合考虑路由质量因素和信息素因素，设计新的蚁群算法的行为策略，以提高解决问题的准确性和效率。

例如，将路由质量因素作为信息素更新策略中的一个参数，让信息素更倾向于指向一个有更好路由质量的路径。

总之，通过对蚁群算法的行为属性进行改进，可以提高算法的
准确性和效率，为QoS组播路由优化问题的解决提供可靠的解决方案。

基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法研究的开题报告

基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法研究的开题报告一、研究背景随着无线通信技术的迅猛发展，移动互联网的需求逐步增加。

而网络服务质量（QoS）一直是网络优化的关键问题。

QoS的主要目的是保证网络中各个服务的数据流都能够得到适当的带宽，并且能够满足各种用户需求。

约束QoS路由算法是解决QoS问题的关键算法，其主要目的是在满足网络各类限制条件的前提下，寻找一条最优路径进行数据传输。

蚁群优化算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物的行为模式提出的一种优化算法。

该算法通过使用无中心化的通信和协作机制，寻找优化问题的最优解。

近年来，蚁群算法已经逐渐应用于智能路由器、无线网格计算、无线传感器网络等领域。

因此，基于蚁群优化算法的分布式约束QoS路由算法研究是一个热门的研究领域。

二、研究目的和意义传统的QoS路由算法一般采用静态、集中化的方式构建网络拓扑并计算路由。

然而在现实中，网络的拓扑结构常常发生变化，这使得集中式路由算法难以及时生成新的路由路径。

而基于蚁群优化算法的分布式QoS路由算法由于具有自适应性，网络拓扑结构的变化不会对路由算法的性能产生影响。

此外，该算法可以实现QoS要求下的最优路径计算，能够提高网络传输效率，优化网络服务质量。

因此，本研究旨在应用蚁群优化算法构建分布式QoS路由算法，研究其在网络拓扑结构动态变化的情况下的性能表现，并在此基础上提出改进算法。

这对于解决网络中QoS路由问题，提高网络传输效率和优化网络服务质量具有重要意义。

三、研究内容和方法（1）研究内容a.分析QoS路由算法的基本原理和拓扑结构的动态变化对算法性能的影响。

b.研究蚁群优化算法及其在QoS路由算法中的应用。

c.基于蚁群优化算法构建分布式约束QoS路由算法，并分析该算法在拓扑结构动态变化情况下的性能。

d.提出改进的算法，并对比分析其与原算法的效果。

（2）研究方法本研究将采用以下方法进行：a.文献调研，了解QoS路由算法、蚁群优化算法及其在网络中的应用状况。

基于蚁群算法的QoS路由模型的设计与优化

（ 2）
m
Σ Δπij（ t） =
Δπ
（ ij

k）
（
t）
，
（ 3）
k =1
其中 ρ∈（ 0，1）表示信息素随时间推移的挥发程度，1 － ρ 表示信息素残留强度。Δπ（ijk）（ t）表示蚂蚁 k 在
此次循环过程中留在城市 i 和 j 之间的信息量，计算公式为
{ Δπ（ijk）（ t） = Q / Lk，若蚂蚁 k 在本次循环经过 ij，
的方向。在 t 时刻，位于某一城市的蚂蚁 k 一次只能选择一个城市作为下一个目标城市，n 次后返回起
点完成一次循环。那么在 t 时刻，蚂蚁 k 从城市 i 移动到城市 j 的转移概率公式为
P（ k） ij
（
t）
{ Σπijα（
t）
η
β ij
（
t）
，
=
παis （ t） ηβis （ t）
s∈allowedk
［关键词］蚁群算法；网络路由； QoS 路由；路由算法
［中图分类号］ TP393
［文献标识码］ A
随着计算机网络的飞速发展，当前网络的多样化应用对网络传输的高性能和高质量提出了更高的需求。传统网络采用“尽力而为”的传输方案很难保证数据的传输质量，还会造成网络资源的浪费，因此必须要对网络进行优化，使其在满足多约束的前提下保障网络资源的最大化配置［1-2］。QoS 路由就是典型的一种路由优化手段，它不仅能保证重要的业务数据进行及时可靠地传输，避免发生延迟和丢弃现象，同时还能保证网络的高效流通［3］。QoS 路由问题属于特殊的组合优化问题，用传统的数学规划和统筹的思想难以有效解决。通过研究发现，使用蚁群算法等元启发式算法解决 QoS 路由问题已经成为当前网络优化领域的热点之一［4-8］。本文以蚁群算法解决网络路由问题为研究内容，实现基于蚁群算法在网络路由中的应用。

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

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，快算法的收敛速加度。仿真结果表明，算法能够明显提高算法的收敛速度，长整个网络的生存时间，一种很好该延是
的无线网络组播路由算法。
关键词：无线网络；群算法；ｏ蚁ＱＳ组播路由；能量；环路；息素信
ｔｉａｇｒｍａｉｎｆａｔｍｐｏｅｔｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄａｄｅｔｎｈｕｖｖｉｆｔｅｗｏｅｈｓｌｏｔｃｎｓｉｃｎｌｉｒｖｈｏｖｒｅｃｐｅｎｘｅｄｔｅｓｒｉａｔｉｈｇｉｙｌｍｅｏｈｌｈ
赵太飞，熙政，吴长丽，华柯何
（西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安７０４）１０８
摘要：为了将传统基于蚁群算法的ＱＳ组播路由算法应用于无线网络，ｏ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，出一种无线网络中基于蚁群算法的ＱＳ组播路由算法。在选提ｏ
ｐｍ￣ｓｎｔｉａｒｄｅｉｓｐｐｅ．Ｔｈｏｖｒｅｃｐｅｓａｃｌｒｔｄｂｏｓｄｒｎｈｏａａｉｏｃｏｓｈｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄｉｃｅｅａｅｙｃｎｉｅｇｔｅｎｄｅｃｐｃｔｔｈｏｅｉｙａｌｒｅｅｅｇｏｅａｄｒｔｉｎｈｒｍｏｅｆｒｔｅｆｌｗ— ｐｒｕｉｇａｇｎｒｙｎｄｎｅａｎｉｇｐｅｏｎｏｈｏｌｕｏｔｎ．Ｔｈｉｌｔｎｒｓｔｈｗａｏｅｓｍｕａｉｅｕｓｓｏｔｔｏｌｈ

基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法研究的开题报告

基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法研究的开题报告一、选题背景QoS（Quality of Service），中文翻译为服务质量，是网络通信领域中的重要指标之一。

它是描述网络性能的一个参数，包括带宽、延迟、抖动、丢包率等指标。

在网络通信中，如果能够有效地保证QoS，就可以提高网络的可靠性和性能，保证数据的正确性和实时性，提高用户的使用体验。

多播技术是网络通信领域中的一种广播技术，它可以将一个包发送到多个节点。

多播技术在实现数据同步、数据传输等方面具有很大优势，在视频点播、在线游戏等领域应用广泛。

QoS多播路由算法是指根据网络中各节点的QoS需求，经过网络优化后，选择最优的多播路径，从而提高多播服务的质量，保证数据的实时性和正确性。

蚂蚁网络算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了蚂蚁在搜索食物过程中释放信息素的行为，从而引导整个蚂蚁群体逐渐收敛到最优解。

因此，将蚂蚁网络算法应用于QoS多播路由算法中，可以有效地优化多播路径，提高多播服务的质量。

基于上述背景，本次研究选题为“基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法研究”。

二、研究目的本次研究旨在探讨将蚂蚁网络算法应用于QoS多播路由算法中，提高多播服务的质量。

具体目的如下：1. 分析当前QoS多播路由算法的优缺点，并提出优化方案。

2. 研究蚂蚁网络算法原理和应用。

3. 设计并实现基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法，并进行实验验证。

4. 评估该算法的性能表现，验证其对多播服务质量的提升效果。

三、研究内容1. QoS多播路由算法研究通过分析QoS多播路由算法的原理，提出目前算法存在的问题，并设计新的优化方案。

2. 蚂蚁网络算法研究研究蚂蚁网络算法的原理，并分析其在优化问题中的应用场景，从中总结出其优缺点。

3. 基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法设计根据前两个研究内容，设计基于蚂蚁网络算法的QoS多播路由算法，并加以实现。

4. 实验验证使用不同的测试数据进行实验，对算法进行评估和验证。

基于蚁群算法的QoS路由问题研究

因此每条链路可以由（，，）ＢＤＣ三元组表示。于对每个节点路由器可以有三个约束参数：节点时延
收稿日期：０８— １２００— ２０基金项目：江西省教育厅科技项目，目编号：Ｊ８７。项ＧＪ４００
（ｔｓａｄＣｏｕｅｅｔＪａｇｉＥｕａｉｎＩｓｔｔＮａｃａｇ３０２ＣｉａＭａｈｎｍｐｔｒＤｐ．ｉｎｘｄｃｔｎｔｕｅ，ｎｈｎ３０９，ｈｎ），ｏｉ
Ａｂｔａｔ：ＴｅＱＳｒｕｉｒｂｅｓｉｄｏＰｒｂｅｈｈｃｎｎｔｅｓｌｅｉｉｏｎｍａｔｅＴｉｓｒｃｈｏｏｔｇｐｏｌｉａｋｎｆＣｐｏｌｗｉａｏｂｏｖｄｗｔｎａｐｌｏｉｉ．ｈｓｎｍＮｍｃｈｙｌｍ
带宽Ｂ时延Ｄ数据包丢失率Ｌ要求满足以下ｗ、ｗ，ｗ，
Ｄ包丢失率Ｄ、点时延抖动Ｄ。同样每个节点Ｎ、Ｌ节Ｊ
１问题的提出
如图１示的网络拓扑结构中可用有向图Ｇ所＝（Ｅ）Ｖ，表示，中Ｖ表示网络节点集（由器的集其路
可以由三元组（ＮＤ，Ｊ示。一般地，由优化Ｄ，ＬＤ）表路问题可以表示为在满足带宽、延、丢失率、时包时延
作者简介：涂振宇（９６），，西南昌人，西教育学院数学与计算机科学系副教授，士，事计算机软件理论研究。１６一男江江硕从

基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法

基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法李永胜【摘要】Ant colony algorithm is easy to fall in local best and its convergent speed is slow in solving multiple QoS constrained unicast routing problems.Therefore, a differential pheromone ant colony algorithm is proposed to solve the problems. Iterators and the function of adjusting differential pheromone intensity on the path are used to adjust nodes transition strategy dynamically.Stagnation behavior is judged by the concentration level of the pheromone on the path.Path mutated and twice ant colony algorithm search are adopted and the pheromone is limited according to the principles of MAX-MIN ant system.According to simulations, its global search is strong and it can range out of local best and fast converge to the global optimum.The improved algorithm is feasible and effective.%针对基本蚁群算法在求解QoS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,提出一种基于信息差异度的蚁群算法对该问题进行求解.该算法在节点选择中嵌入路径信息素的差异度调节函数和迭代算子,动态调整节点选择策略;根据各路径上信息素的“集中”程度判断解的早熟、停滞情况,并引入路径变异和二次蚁群操作;根据最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制.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,快速收敛到全局最优解,算法是可行、有效的.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)025【总页数】4页(P112-115)【关键词】蚁群算法;QoS路由;信息差异度;路径变异;二次蚁群搜索【作者】李永胜【作者单位】广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁530006【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 引言随着Internet的迅猛发展，网络正从当初单纯传送数据向可传送数据、语音、图像的多媒体网络转变，越来越多的业务流对网络的服务质量提出要求，网络QoS （Quality of Service）管理与控制问题已经成为当今国际网络研究领域公认的热点研究领域之一。

基于遗传-蚁群算法的无线Mesh网QoS路由算法研究

基于遗传-蚁群算法的无线Mesh网QoS路由算法研究姜华;李寰
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)016
【摘要】针对无线Mesh网QoS的路由特点,结合遗传算法扣蚁群算法的特性,设计了一种遗传算法和蚁群算法相融合的算法,提出了遗传-蚁群算法求解无线Mesh 网QoS路由问题的解决方案.该算法采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚁群算法求精确解,并在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚁群算法的最佳融合时机,实现两个算法的优势互补.实验结果表明,该算法在无线Mesh网QoS路由选择中是高效的,性能明显优于遗传算法和蚁群算法.
【总页数】4页(P3837-3839,3871)
【作者】姜华;李寰
【作者单位】聊城大学计算机学院,山东聊城252059;中国科学技术大学计算机科学与技术系,安徽合肥230027;聊城大学计算机学院,山东聊城252059
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于遗传蚁群算法的QoS路由算法研究 [J], 尹向东
2.无线mesh网中基于蚁群算法的多约束QoS路由研究 [J], 刘枫;全惠云;肖伟
3.基于改进蚁群算法的无线Mesh网QoS路由算法研究 [J], 王霄;吴开军
4.基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究 [J], 林娜;邵志学
5.基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究 [J], 林娜;邵志学
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