IPDWDM光因特网中基于蚂蚁算法的容错路由选择机制的研究与仿真实现

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基于蚁群算法优化SA的WMN路由设计与仿真

ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ（ＡＳＡ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｂｓｏｒｂａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ，ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ
●
计算与测试
．．．
５
基于蚁群算法优化ＳＡ的ＷＭＮ路由设计与仿真
蒋丽丽，陈国彬，张广泉 ’ 。
（１．重庆工商大学融智学院，重庆４０００３３；２．苏州大学计算机科学与技术学院，江苏苏州２１５００６；３．中国科学院计算机科学国家重点实验室，北京１０００８０）摘要：针对现有的无线网状网（ＷＭＮ）路由协议在实际无线信道环境下性能降低的问题，提出了一种基
ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ｉｎｔｈｅｎｎｅｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｗｉｒｅｌｅｓｓｍｅｓｈｎｅｔｗｏｒｋｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｔ
于蚁群模拟退火（ＡＳＡ）算法的ＷＭＮ的路由算法。该算法吸收了蚁群算法的适应性、鲁棒性及本质上并行性的优点，并利用模拟退火（ＳＡ）算法调整路由的搜索方向，使蚁群算法的早熟现象和收敛速度得到了
改善。对该算法进行仿真研究，结果表明：该算法在数据包的转发率、端到端延时数据丢失率和归一化路

一种基于改进蚁群算法的网络路由优化方法

一种基于改进蚁群算法的网络路由优化方法
刘熙
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2014(000)005
【摘要】随着网络日趋复杂，网络路由优化问题成为一个难点。

本文针对在不同
网络如何保证服务质量的问题，提出基于蚁群算法的网络优链路搜索算法。

利用蚁群的正反馈性，依据信息素浓度随机且有效选取下一个节点，快速选出最短路径。

仿真结果表明，提出方法与原始蚁群算法相比，在路径求解速度中提高了约40％，最优解的精度提高了约30％，改善了网络的传输效率。

【总页数】3页(P97-99)
【作者】刘熙
【作者单位】福州大学至诚学院福建福州 350002
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于改进蚁群算法的光网络路由分配算法 [J], 魏星;宋海平;陈艳
2.高程ACS:一种适用于无线传感器网络路由的改进蚁群算法 [J], 滑楠;史浩山
3.基于改进蚁群算法的Zigbee网络路由优化研究 [J], 董绍江; 杨舒婷; 刘伟; 蒙志强
4.基于改进蚁群算法的应急通信网络路由协议 [J], 宋方振;徐彦彦;唐鑫;潘少明
5.基于改进蚁群算法的电力通信网络路由策略研究 [J], 尚立;陈明;杨巍;陈博;孙华星;雷琪
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改进蚂蚁算法在网格容错调度中的研究

关键词：网格计算调度蚂蚁算法最优解负载平衡
１引言
随着Ｉｅｅ技术的飞速发展和广泛应用，ｎｍｔｔ一种新
求解中都取得了很好的成效。蚂蚁算法的原理是一种
正反馈机制，即利用与环境的动态交互获得反馈信息，调整自我，以期逐步获得最佳解。由于在模拟仿真中
态多变，将任务迁移到哪些节点上才能达到系统资源的优化利用呢？本文提出了一种改进的蚂蚁算法，并将其应用到
了网格容错调度模型中，它充分考虑了网格环境中各计算节点的ＣＵ的个数及其计算处理能力、Ｐ网络带宽、磁盘容量、节点信任度等因素，并把这些因素加以
维普资讯
２０年条相对较短的路径ＡＤ，Ｃ而路径ＡＤＢ上的信息素由于挥发作用变得越来越少，导致这条路径最终会被废弃。
３改进蚂蚁算法在容错调度
目前，蚁算法的应用已涉及到许多领域，蚂如旅行
商问题、二次分配问题、】图形着色问题等，并且取
资源共享和问题求解需要解决许多挑战性的问题。其中之一就是在资源故障较频繁的情况下，如何保证网
格的可用性和可靠性。这就涉及到了容错计算技术，
梁鸿高元涛张春明
（中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院山东东营２７６）５０１
摘要：本文提出了一种改进的蚂蚁算法，并将其应用到网格容错调度模型中，通过选取合适的参数，并增加负载平
衡因子，实现了即使在个别节点出现故障的情况下也能顺利完成任务，并能有效地提高资源的利用率。

基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究

基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究王永恒【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)020【摘要】In this paper,the problem of information packet loss and data transmission delay due to the rapid development of modern computer network is presented.The ant colony algorithm framework is given to solve the optimization problem of computer network routing problem.The ant colony algorithm is improved,the state transition rule and the pheromone update rule of the traditional ant colony are changed,and the optimization model of the computer network based on the improved ant colony algorithm is put forward,and the speed of the network routing optimization is obviously improved.The simulation results show that the improved ant colony algorithm can quickly optimize the routing of computer network,and the optimization success rate is high,which can meet the actual needs.%文中针对由于现代计算机网络的快速发展而导致的信息丢包、数据传输延迟的问题,给出了问题优化描述和降低网络消耗的蚁群算法框架,以解决计算机网络路由优化问题.并对蚁群算法进行改进,改变传统蚁群的状态转移规则和信息素更新规则,提出了基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化模式,使网络路由优化速度得到明显提高.最后进行仿真实验,仿真结果表明改进的蚁群算法能快速优化计算机网络路由,且优化成功率高,满足实际需要.【总页数】4页(P125-128)【作者】王永恒【作者单位】上海中侨职业技术学院上海201318【正文语种】中文【中图分类】TN99【相关文献】1.基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究 [J], 刘彤彤;王磊2.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东3.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 叶华乔4.基于改进蚁群算法的Zigbee网络路由优化研究 [J], 董绍江; 杨舒婷; 刘伟; 蒙志强5.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

java基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟开题报告

开题报告课题: 基于蚁群算法路由可视化动态模拟1.选题依据（1）课题研究意义DWDM全光通信网在我国已进入了高速进展期，正向着ASON（Automatically Switched Optical Network 自动互换光网络）为代表的新一代智能化光网络的方向进展。

而智能化的动态光路由和波长分派（Routing and Wavelength Assignment, RWA）算法那么是构建ASON、实现对全光网的智能化操纵和治理的关键技术之一。

蚁群算法是受真实蚁群觅食行为的启发而产生的一种模拟进化算法，是由有限个蚂蚁的个体行为组成的多agent系统[1、2]，已被成功应用于解决TSP（Traveling Salesman Problem 旅行家问题）[1]、JSP（Job-shop Scheduling Problem生产排程问题）、QAP（Quadratic Assignment Problem二次指派问题）等组合优化问题。

近来已有的大量研究说明，蚁群算法具有并行性、鲁棒性、可重构性、散布性等特质。

这些特性使得蚁群算法在解决动态RWA问题中表现出优良的性能。

在网络带宽的有效利用、波长资源的合理分派、和网络路由的重构与恢复，基于蚁群思想都能找到对应的解决方式。

相关研究工作如达到预期目标将处于国际先进水平,也必然会加速我国构建智能光网络的步伐,因此具有良好的经济效益和社会效益.（2）国内外研究现状、水平和进展趋势至今为止，国内外比较成熟的动态RWA算法都把RWA问题强行拆分成路由和波长分派两个子问题别离加以解决,如First-Fit（最先适用）算法、LLR（least-loaded routing最小负载路由）算法、LI（Least Influence最小阻碍）算法[3]等，而且都为集中式算法，需要利用全网信息，没有考虑波长变换，无法完成在算法层面上的网络的自动恢复，路由和波长分派独立解决也致使这些算法难以取得全局最优解。

基于蚁群优化的网络路由算法及其NS仿真

ｃｎｅｔｏ．ｏｇｓｉｎ
ＫｙＷｏｒｎｔｒｏｔｎｅｄｓｅｗｏｋｒｕｉｇ，ａｔｃｌｎｐｉｚｔｎｎｏｏｙｏｔｍｉａｉ，ＡｎＮｅ，ＮＳｏｔｔ
ＣｌｓｍｂｒＴＰ９．７ａｓＮｕｅ３３Ｏ
ａｇｒｔｍａｌｕｉｚｄｐｓｔｅｆｅｂｃｆＡＣＯｎａｆｅｔｖｌｈｏｅｔｅｎｘｏｅｉｃｏｄｎｅｗｉｒｂｂｌｙ，ｌｏｉｈｈｓｗｅｌｔｉｅｏｉｖｅｄａｋｏｌｉａｄｃｎｅｆｃｉｅｙｃｏｓｈｅｔｎｄｎａｃｒａｃｔｐｏａｉｔｈｉ
ｔｕｎｂｅｔｅｎｔｒｌｗｉｐｒｅｉｎｏｓｂｅｒｕｅ，ｗｈｃｃｉｖｓｔｅｇａｆｔｅｂｌｎｅｌｗｎｅｕｅｈｈｓｅａｌｈｅｗｏｋｆｏｄｓｅｓｍａｙｐｓｉｌｏｔｓｎｉｈａｈｅｅｈｏｌｏｈａａｃｄｆｏａｄｒｄｃｓｔｅ
总第２３４期
２１年第１００期
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌＥｇｎｅｉｇｇｔｎｉｅｒｎａ
Ｖｏ．８Ｎｏ１１３．
ｂ
基于蚁群优化的网络路由算法及其ＮＳ仿真
谢慧＂吴晓平” 张用字廖 ’ 巍”
（ｏＣｍｍｕｉｔｎＡｐｌｎｅＲｅｅｒｈＣｎｅｅ，ｅｉｇ１０２）ｎｃｉｐｉｃｓａｃｅｔｒＢｉｎ００２ａｏａｊ

基于蚁群算法的DSR协议研究与仿真

处理。簇首负责对内管理和对外交流。由于分簇算法较好的解决了平衡网络负载均衡和能量消耗问题，已成为目前无线
路由算法研究的主流。在分簇路由算法中，簇首的选择是至
关重要的问题，决定整个簇的运行效率和运行模式。它
ＭＡｕｉｉＤＥＮＧｉｈ。 Ⅵ ＮＧａＲ — ｎ．ｘＧｕ．ｉｓ．Ｘｉｏ
（．ＳｈｏｆｏｗａｅＤａｉｎＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＤａｉｎｌ６２，Ｃｉａ１ｃｏｌＳｆｒ，ｏｔｌｉｅｓｔｏＴｃｎｌｇ，ａｙｌ１６１ｈｎ；ａ
于战场、谷等不便架设有线网络的地区。山ＡＨｏ网络路由协议可分为３：驱动路由协议、需ｄｃ种表按
个簇，取 “ 心节点 ” 为簇首，首指导簇内各成员之间选中作簇
进行明确分工，证网络高效稳定的协作运行和信息的快速保
到适用标准。分簇路由算法将具有一定关联的节点划分为
一
有动态变化的拓扑结构，中心基站，一个节点都兼备路由无每转发和接收的功能，目的是协作的感知、集和处理网络覆其采盖区域中被感知对象的信息，发送给观察者 “ 可广泛应用并。
０引言
Ａｃ网络，称为多跳移动无线网络，一种由大量ｄＨｏ又是

一种基于蚁群算法的分布式多播路由算法

一种基于蚁群算法的分布式多播路由算法
刘彦鹏;吴明光;钱积新
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2008(013)005
【摘要】随着计算机网络的不断发展,大量多媒体应用要求网络具有满足QoS约束的多播功能.应用多播的关键是确定有效的多播路由,即求解最优Steiner树.目前提出的大部分都是集中式的或本质上是集中式的启发式算法,关于分布式算法的研究还比较少.本文提出了一种基于蚁群算法的分布式多播路由算法.该算法在源节点不掌握整个网络信息的情况下,利用网络的局部启发式信息和蚂蚁留下的信息素建立最优的多播路由.结合多播路由问题的特点,对算法进行了改进,使算法的收敛速度和解的质量都得到了较大的提高.仿真实验结果验证了该算法的有效性.
【总页数】6页(P112-116,144)
【作者】刘彦鹏;吴明光;钱积新
【作者单位】浙江大学,信息科学与工程学院,系统工程研究所,浙江,杭州,310027;安徽省电力科学研究院,安徽,合肥,230022;浙江大学,信息科学与工程学院,系统工程研究所,浙江,杭州,310027;浙江大学,信息科学与工程学院,系统工程研究所,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于蚁群算法的QoS多播路由算法 [J], 周则顺
2.Ad Hoc网络中一种基于QoS的分布式多播路由算法 [J], 石坚;邹玲
3.一种基于Agent的分布式QoS多播路由算法 [J], 杨云;刘军;周坚;陆璐;陶笔蕾;刘凤玉
4.基于遗传蚁群算法的QoS多播路由算法在Ad Hoc网络中运用方法的研究 [J], 沈琳;
5.一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法 [J], 王颖;谢剑英
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基于蚁群优化的内容中心网络服务节点选取算法

基于蚁群优化的内容中心网络服务节点选取算法
刘涛;程东年;田铭
【期刊名称】《信息工程大学学报》
【年(卷),期】2013(014)006
【摘要】内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由.然而,现有的CCN路由在多个服务节点存在时采用全转发策略,导致不必要的资源开销.如何选取最优的服务节点成为CCN路由的一个重要研究课题.蚁群优化是一种启发式算法,通过发送探测蚂蚁来寻找最优解.在对CCN服务节点选取问题分析的基础上,基于蚁群优化机制,提出了一种分布式的服务节点选取算法ADSS.仿真结果表明,ADSS能够显著地提高内容路由性能,减少CCN节点上缓存内容的动态性.【总页数】8页(P755-762)
【作者】刘涛;程东年;田铭
【作者单位】国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002;国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002;国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法 [J], 方馨蔚;陈庶樵;任泽荣;江逸茗
2.基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法 [J], 马世欢;李伟
3.基于并行化蚁群算法的网络测量节点选取算法 [J], 郝航;金跃辉;杨谈;
4.基于并行化蚁群算法的网络测量节点选取算法 [J], 郝航;金跃辉;杨谈
5.求解服务选取问题的混合蚁群优化算法 [J], 尹浩;张长胜;张斌
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一种改进的基于蚁群算法的无线传感网络故障容错路由协议

一种改进的基于蚁群算法的无线传感网络故障容错路由协议胡国伟【期刊名称】《《柳州职业技术学院学报》》【年(卷),期】2019(019)005【总页数】4页(P121-123,128)【关键词】蚁群; 故障容错; 可靠性; 无线传感网络【作者】胡国伟【作者单位】宁波职业技术学院浙江宁波 315800【正文语种】中文【中图分类】TP3931 问题提出无线传感网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)由于自身特性与工作环境等因素，容易导致网络容易出现故障。

随着智能路由算法研究的深入，在原有算法中融入故障容错机制，保障数据的可靠传输就显得尤为重要。

本文针对蚁群路由算法[1](An Energy-Efficient Ant Base Routing Algorithm for Wireless sensor Networks,简称IEEABR)故障容错性不足，节点发生故障后，数据包传输的可靠性得不到保证等问题，在总结文献[2-6]的基础上，提出一种能量高效的多路径蚁群故障容错路由协议(Fault Tolerant IEEABR,FTIEEABR)，当传感器节点由于物理破坏或者能量耗尽等因素发生故障后，能够在短时间内快速恢复路由，提高网络故障的容错性。

2 改进的故障容错路由协议设计2.1 正向蚂蚁转移概率函数的改进假设每个节点能获取自身的地理坐标信息，节点在选择下一跳邻居节点的过程中引人距离因子，以提高算法的全局搜索能力，基于文献[1]式(1)，提出一种改进的蚂蚁转移概率函数如下式(1)所示：式中：为蚂蚁的转移概率；为路径上的信息素浓度；为当前节点的剩余能量；为邻居节点s的启发因子，定义为，是节点i与邻居节点j之间的距离；MK为邻居列表中转发过蚂蚁包的节点集合；u为节点i的邻居列表中所有节点的集合；α和β分别表征信息素和能量的权衡参数。

2.2 多路径故障容错路由传输故障容错是指当网络中的链路或节点出现故障时，通过采用合理的故障检测和容错的算法，保障网络预定功能的实现和数据的可靠传输。

超级计算机中多级互联网络的容错路由选择

超级计算机中多级互联网络的容错路由选择
朱根良
【期刊名称】《浙江师大学报：自然科学版》
【年(卷),期】1997(020)003
【摘要】本文主要介绍超级计算机中错误多级互联网络的ＤＦＡ图的构造方法并用该图来判定相应的多级互联风络是是有ＤＦＡ能力，从而进一步决定能否众错误网络中任一处理器开始在有限步内将数据传递到任何其他处理器，即容错路由选择能力。

【总页数】6页(P42-47)
【作者】朱根良
【作者单位】计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP387
【相关文献】
1.M(o)bius立方体互连网络上基于连通度的容错路由选择算法 [J], 陈子富
2.基于路由选择能力的容错路由选择 [J], 朱晓峰;孙惠泉
3.IP/DWDM光因特网中的容错路由选择机制 [J], 王兴伟;李佳;林卫华;黄敏
4.在全球500名超级计算机中占据237名 IBM超级计算机500强独领风骚 [J], 谢世诚
5.金融互联网络的路由选择协议和编址技术 [J], 王永军
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基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块设计与实现

基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块设计与实现徐虹;杨雅志;赵明【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)004【摘要】网络中节点的能量是有限的，网络拓扑结构具有波动性，导致传统网络路由算法不能有效适应这些变化，自组织性较差，无法及时获取最优路径，大大降低网络性能。

因此，设计基于蚁群算法的网络路由最优路径判断模块。

其以FPGA 为控制核心实现硬件设计，具体包括控制模块、存储器模块、寻求后续节点集模块、采集后续节点模块、状态调整模块、信息素调整模块和最优路径判断模块。

模块实现部分给出了蚁群算法的核心代码。

实验结果表明，所设计的最优路径判断模块具有较高的收敛速率，获取的路径更短，能够延长网络的运行周期。

%Since energy in the network node is limited,and the network topology has volatility,which cause that the tradi⁃tional network routing algorithm can not effectively adapt to these changes,the self⁃organizing is poor,the optimal path can not be got timely,and the network performance is reduced greatly,the optimal path judgment module based on ant colony algorithm for network routing is designed. The FPGA as the control core is used to realize the hardware design,including the control module, memory module,subsequent nodes set seeking module,subsequent node acquisition module,state adjustment module,informa⁃tion adjustment module,optimal path judgment module and multiplex selection module. The core code of ant colony algorithm is presented in the process ofmodule implementation. The experimental result shows that the designed optimal path judgment module has high⁃speed convergence and shorter access path,and can lengthen the operation cycle of the network.【总页数】4页(P36-38,43)【作者】徐虹;杨雅志;赵明【作者单位】成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730;成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730;成都工业学院信息与计算科学系，四川成都 611730【正文语种】中文【中图分类】TN711-34;TP393【相关文献】1.基于改进蚁群算法的震后应急救灾车辆最优路径选择 [J], 常赟杰; 王胜芹; 谭阳2.基于改进蚁群算法的时间最优路径规划研究 [J], 赵梦彤;李颖宏;范晶晶3.基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划 [J], 袁福龙;朱建平4.基于改进蚁群算法的物流运输最优路径优化模型构建 [J], 张强5.基于改进蚁群算法的柑橘采摘最优路径 [J], 陈鑫;王海宝;罗强;王昌洪;钱伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于改进蚁群算法的光网络波长路由分配算法

一种基于改进蚁群算法的光网络波长路由分配算法
程希;沈建华
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2012(034)003
【摘要】路由与波长分配（RWA）是下一代光网络的需要解决的核心问题之一。

论文提出了一种基于改进蚁群算法的光网络RWA算法—SA-DRWA算法。

算法在转移概率中加入了链路的空闲率作为约束条件,同时还引入了随机扰动以防止传统蚁群算法中迭代次数较少时就过早收敛于局部最优路径的缺点。

理论分析表明,SA-DRWA算法可以有效地实现光网络中的负载均衡。

对不同网络拓扑中算法的性能进行了仿真,结果表明,SA-DRWA算法比传统Dijkstra＋FF算法在阻塞率及资源利用率等方面有明显改进,在规则网格型网络中阻塞率和资源利用率分别改善了0.23。

【总页数】6页(P710-715)
【作者】程希;沈建华
【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN915.63
【相关文献】
1.多域光网络中基于优先级的波长路由分配算法 [J], 田相轩;杨君刚;车雅良;牛俊勇;刘故箐;王新桐
2.WDM-TDM光网络中的动态波长路由与时隙分配算法研究 [J], 项鹏;王荣
3.一种基于改进蚁群算法的光网络路由分配算法 [J], 魏星;宋海平;陈艳
4.WDM网络中基于优先级的多任务波长路由分配算法 [J], 田相轩;杨君刚;车雅良;孙文正;刘故菁
5.DWDM波长路由网络光链路负载均衡的波长路由算法 [J], 李蔚;何军;刘德明;黄德修
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基于改进蚁群算法的WDM光网络恢复优化

基于改进蚁群算法的WDM光网络恢复优化
韩一石;石书博;徐彬
【期刊名称】《光通信技术》
【年(卷),期】2010(034)005
【摘要】针对WDM光网络的恢复,提出一种基于蚁群算法(ACA)的WDM光网络恢复优化算法,算法以WDM光网络的虚拓扑为主要研究对象,模拟蚂蚁寻址方式获得网络业务受损节点恢复方案.在优化过程中,结合免疫算法的变异操作对全局业务分配进行自适应调节,以获得更高的故障恢复率水平,最终实现网络受损业务恢复,使整个网络资源利用率达到最优.仿真结果表明,该算法可满足较高的恢复率需求情况,并可应用于任意形式WDM网络拓扑结构.
【总页数】4页(P9-12)
【作者】韩一石;石书博;徐彬
【作者单位】广东工业大学现代信息实验室,广州510006;广东工业大学现代信息实验室,广州510006;广东工业大学现代信息实验室,广州510006
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.11
【相关文献】
1.WDM光网络中光开关参数的优化设计 [J], 康巧燕;李维民;刘玉昕
2.基于遗传算法的WDM光传送网恢复优化算法 [J], 霍晓莉;李艳和;戴无惧;张汉一;何永琪
3.基于WDM和OCDM光分组交换网络研究 [J], 翁洁
4.基于WDM和OCDM的光分组网络的阻塞率分析 [J], 江建方;闫辉
5.改进蚁群算法的无线传感器网络路由优化与路径恢复算法 [J], 马学森;曹政;韩江洪;王营冠;胡宏林
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基于蚁群改进算法的服务质量路由研究

基于蚁群改进算法的服务质量路由研究孙佳林;王云松;龚跃【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)005【摘要】针对传统路由算法在多约束QoS(服务质量)条件下寻优能力不足的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的多约束QoS路由模型.相比于传统的路由算法,此方法在每次循环结束时,根据得到的不同结果动态变化相关参数的值,并且结合最大最小蚂蚁系统的理论,同时优化启发函数,以提高算法的寻优能力.另外,除了考虑多个约束条件以外,在模型中还加入了故障率属性,将其体现在目标函数中,并优化信息素更新方式.仿真实验结果表明改进算法寻优能力强,能有效避免早熟,并避开故障率高的路径.%In order to solve the problem that the searching ability of the traditional routing algorithm is insufficient un-der the condition of multi-constrained QoS (Quality of Service),the model of multi-constrained QoS routing based on the improved ant colony algorithm is proposed. Compared with the traditional routing algorithm,this method dynamical-ly changes the value of related parameters according to the different results when each loop ends, combines the theory of the Max-Min ant system and the heuristic function is optimized to improve the optimizing ability of the algorithm. In addition, the failure rate is added to the model except the multiple constraints, and is presented in the objective function, and the pheromone update mode is optimized. The simulation results show thatthe improved algorithm has strong optimization ability,and can effectively avoid premature and avoid the path with high failure rate.【总页数】5页(P104-108)【作者】孙佳林;王云松;龚跃【作者单位】长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于改进蚁群算法的组播路由算法研究 [J], 柴井坤;魏圆圆;曲立国2.基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由算法的研究 [J], 刘剑鸣;赵日记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.基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法 [J], 马世欢;李伟5.基于改进蚁群算法的无线传感网络路由算法研究 [J], 张文柱;孔维鹏;高鹏;孙瑞华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进蚂蚁算法的MATLAB仿真

一种改进蚂蚁算法的MATLAB仿真
田紫君;赵梦晗
【期刊名称】《信息系统工程》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.在介绍了基本蚂蚁算法基础上,针对基本蚂蚁算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于信息熵的自适应改进蚂蚁算法,信息熵来度量蚂蚁系统的复杂性,用均值熵调节算法的系数使算法实现自适应.经MATLAB仿真试验结果表明,改进的算法有较好的收敛性、稳定性,优于基本蚂蚁算法.
【总页数】3页(P132-133,118)
【作者】田紫君;赵梦晗
【作者单位】北京联合大学北京 100101;北京联合大学北京 100101
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进蚂蚁算法的无人机多目标三维航迹规划 [J], 胡中华;赵敏;姚敏;李可现;吴蕊
2.Hadoop平台下一种改进蚂蚁算法的QoS路由研究 [J], 陈志高
3.一种改进的BP算法及其MatLab仿真 [J], 金朝红;吴汉松
4.Hadoop平台下一种改进蚂蚁算法的QoS路由 [J], 陈志高
5.一种改进单机器人类蚂蚁全区域覆盖算法研究 [J], 李慧勇
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