基于蚁群算法的星上ATM单组播并行交换结构

由于卫星通信具有带宽有限、时延受限、信道误码率高等特点,因而设计星上交换结构时必须尽可能降低交换时延,减少内部阻塞.同时,组播业务的广泛应用使得星上交换需要具备单组播并行处理能力.为此,提出一种基于蚁群算法的星上异步传输方式(ATM)单组播并行交换结构,并对此方案进行了分析和仿真.结果表明,该结构由于采用了蚁群算法和阻塞规避方案,实现了单组播并行处理,并有效改善了信元时延和信元丢失率等性能.     

多种群遗传蚁群融合的多Qos约束组播路由算法

具有多约束的Qos(quality of service)路由问题是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解。针对多约束Qos组播路由问题,选择带宽、时延和时延抖动为Qos参数,由多种群遗传算法产生初始状态,利用蚁群算法的全局寻优能力提出一种将多种群遗传算法和蚁群算法融合的新算法。分析表明,该算法是可行、有效的。     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

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，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，但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法，该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树，并在概率转移函数中添加了方向因子，使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性，以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明，改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

基于蚁群算法的Overlay路由扩展性问题

扩展性问题是Overlay网络研究中所需解决的重要问题之一.通过使用蚁群算法对目前Overlay路由系统广泛采用的单跳转发路由机制OHPR(one-hop path routing)进行改进,通过采用维护邻居节点集合的方式降低系统部署和运行的总开销.仿真实验结果表明,基于蚁群算法的单跳路由算法ACOHPR(ant colony optimization based one-hop path routing)在500个节点的Overlay系统中,与OHPR算法相比可以有效的降低系统路由的查询开销到30个节点左右,而获得的通信时延差别不超过9 ms.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

基于免疫的蚁群优化算法

蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法.     

WDM网络中基于改进蚁群算法的受限组播路由算法

针对波分复用(WDM)光网络中动态选路和波长分配(RWA)问题,提出了一种基于改进蚁群算法的分布式动态RWA方法.在蚂蚁选路的概率中加入成本因素,并且只增加优秀路径上的信息素,从而对现有蚁群算法进行了改进,加快了其收敛速度.作者将改进的蚁群优化算法与分层图相结合,提出了一种构造时延受限的最小代价组播树的并行算法.仿真结果表明,与现有最短路经相比,该算法有效降低光路阻塞率,促进波长资源的合理分配,同时分布式的计算方法也降低了现代频繁变化的大型光网络的通信开销.     

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,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,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选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,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

无线多跳网络中基于网络编码的高效可靠组播路由算法

针对现有的多跳无线网络中基于网络编码的可靠组播算法,节点在数据恢复阶段存在冗余的控制开销和编码包的冗余传输问题,提出一种基于网络编码的高效可靠组播路由算法(high-efficiency reliable multicast routing algonthm based on network coding,HMNC).该算法通过采取在数据恢复阶段用组播树上游节点的反馈信息替代下游节点的冗余反馈信息以及新增节点缓存机制等措施达到减小网络控制开销和降低数据的平均恢复时延的目的.理论分析和仿真结果表明,与基于网络编码的可靠组播(network coding reliable multicast,NCRM)算法相比,HMNC算法在节点数据的平均恢复时延、网络控制开销等方面的性能均得到了提升.     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法

研究PCA算法、GA和BP算法的机理,分析三种算法的优缺点,结合PCA算法降维优点及GA全局寻优与BP算法快速收敛的特点,将主成分进行实数编码,将网络结构进行二进制编码,并在遗传操作中嵌入BP算子,将三种算法进行耦合,提出一种新的混合算法,就财政能力综合评价问题进行实验,实验结果表明混合算法明显优于GA和BP算法。     

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法，利用遗传算法建立数据模型，定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数，教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数，通过切片算子，生成指数要求的基因型个体，用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算，再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案，最后对优化的染色体按指定方向切片，生成教师课表，学生课表和教室课表，对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室，教师，班级冲突，在PⅢ866PC机上运行，耗时为2323．573s，该算法可以推广到车辆调度，会议安排、超大规模电路板设计等应用领域。     

基于增量算法的三角剖分算法

增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度.同时,采用了加点剖分中同步优化和初步剖分后全体再次优化的优化方案,大大提高了剖分三角形的质量.实际点云剖分的结果显示,该算法不仅速度快、占用内存小,而且形成的三角表面质量高.     

免疫算法与遗传算法比较

在介绍免疫算法与遗传算法概念的基础上，阐明了二的不同特点，并通过仿真实验表明了它们之间在功能和应用方面的区别。     

一种组播路由遗传算法

在计算机通信中,越来越多的多媒体应用如视频会议、多媒体教学系统、视频点播等需要组播技术,这就需要研究如何构造有效的组播树的问题。首先给出基于受限延时的最小代价组播树的网络模型及其教学描述;然后提出一种采用启发武算法和遗传算法的混合算法来解决该问题。该算法可以在满足延时约束的条件下,寻找出最小费用的组播树。算法仿真试验结果表明该算法有较好的性能,快速有效。     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

ABS算法在Karmarkar算法中的应用

应用ABS算法计算Karmarkar算法中的迭代方向 ,讨论了带有较多或较少约束的线性规划投影矩阵及方向失量的求解方法 ,从而在不同情形下降低了运算量及存储量     

目标驱动的迷宫布线算法及优化

在传统迷宫算法的基础上,结合电路布线的特点,提出了目标驱动的迷宫布线算法及优化的方法．该方法有效地减少了计算和回溯次数,在提高布线速度和缩短布线路径上均有良好的效果．     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。