Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度,减少节点能量消耗,将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上,提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整,使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明,该算法可以使平均端到端延迟从0.75 s降低到0.28 s,网络生存时间延长30%,提高了网络资源利用率。     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上，提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，     

基于链路质量的Ad hoc网络遗传-蚁群路由算法

由于Ad hoc网络结构多变、稳定性低和节点资源受限等问题,传统的路由协议很难适用。将遗传算法和蚁群算法相结合,提出了一种基于链路质量的路由算法。该算法将链路质量作为路由选择的度量,利用遗传算法的快速全局搜索能力获取路径初始分布,并结合改进后的蚁群算法驱使蚂蚁折中选择合理的跳转节点。该算法既考虑了沿途节点的能量和算法的收敛性,同时兼顾了链路的质量,且避免了局部极值出现。仿真结果表明,该算法能够显著地提高分组投递率,降低端到端平均延时,且延长网络的生存时间。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

蚁群算法在无线传感器网络路由中的应用研究

无线传感器网络路由问题是无线传感器网络研究中核心问题之一,本文提出了一种改进的蚁群路由算法,在保证网络资源利用率的前提下避免停滞,使系统能迅速收敛。仿真结果表明,本文算法在平均递交率、路由算法的开销和端到端的平均延迟等方面表现优异,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法.该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索.该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性.     

基于链路质量的 Ad hoc 网络遗传 - 蚁群路由算法

由于 Ad hoc 网络结构多变、稳定性低和节点资源受限等问题,传统的路由协议很难适用。将遗传算法和蚁群算法相结合,提出了一种基于链路质量的路由算法?该算法将链路质量作为路由选择的度量,利 用遗传算法的快速全局搜索能力获取路径初始分布,并结合改进后的蚁群算法驱使蚂蚁折中选择合理的跳转节点?该算法既考虑了沿途节点的能量和算法的收敛性,同时兼顾了链路的质量,且避免了局部极值出现?仿真结果表明,该算法能够显著地提高分组投递率,降低端到 端平均延时,且延长网络的生存时间?     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

基于蚁群算法的Qo S路由模型的设计与优化

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。     

一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法

指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化（ACO）算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。