一种改进的多约束混沌选播路由算法

为满足带宽、时延、时延抖动、包丢失率等多服务质量约束下以最小代价进行选播路由,首先分析了多约束选播路由算法难以收敛于全局的原因,然后提出了一种改进的混沌选播路由算法.算法引入相异度的思想,把相异率作为判断"早熟"的方法;设计了混沌扰动算子,在判断种群出现"早熟"时对种群进行混沌扰动,增加群体的多样性,扩大搜索范围,避免陷入局部最优.该选播路由算法能找到满足多QoS约束的全局最优解.通过对比仿真实验数据表明,本算法具有较快的收敛速度和较高的请求成功率.     

求解多目标数值优化问题的量子演化算法

为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性. 实验结果表明,与NSGA-II算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.     

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.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

求最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计与实现

从最短路径问题的研究背景、最短路径问题概述、求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计及其实现等方面提出了一种新的求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法,实验仿真比较了该算法与Dijkstra算法的路由过程、算法的收敛性和执行的效率,结果初步证明该算法高效可行,尤其适合于大规模网络.     

基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法

为解决物联网快速收敛算法存在的收敛性能较差、网络稳定时间较短的不足,提出了基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法。首先,根据物联网节点分布具有的随机分布特性及泊松分布特性,通过聚类方式来构建聚合度-权重值裁决模型,以实现路由的稳定收敛,消除因簇头节点失效而导致的区域上传缓慢的现象;随后,采用退避机制来提升簇头节点的传输性能,有效降低因能量受限而导致的网络传输缓慢的现象,优化路由收敛性能,降低因路由抖动而导致的网络瘫痪概率。仿真实验结果表明:与常见的时间度一体化物联网收敛算法(Convergence Algorithm for Time-Integrated Internet of Things,TI-IOT算法)、路由集中度快速收敛算法(A Fast Convergence Algorithm for Routing Concentration Degree,RCD算法)相比,所提算法具有更高的网络稳定工作时间及较快的收敛速度,以及更小的路由冗余度。     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

基于NP的Dijkstra算法硬件多线程实现与性能分析

Dijkstra算法是链路状态路由协议使用的主要算法.随着Intenet中加入的路由器数目的不断增加,该算法运行的时间花费越来越大,影响了路由协议的性能,成为链路状态路由协议的一个瓶颈问题.本文将从这一瓶颈问题出发,采用Intel公司的网络处理器IXP2400为硬件平台,设计Dijkstra算法的硬件多线程实现,从而提高处理器利用率,缓解瓶颈.最后给出一种性能分析和优化的计算方法.通过计算可以看到,在节点比较密集的星形网络拓扑结构中,多线程实现可提高两倍的性能.     

具有星际链路的LEO/MEO卫星网络动态路由协议

针对具有星际链路的LEO/MEO卫星网络,设计了一种具有自主运行能力的卫星网络动态路由协议(SDRP).采用时间离散化的链路状态增量更新的虚拟拓扑路由算法,降低了网络开销.提出的多点转发节点选举算法,提高了路由收敛速度和网络资源利用率.仿真结果表明,卫星网络动态路由协议的路由收敛时间远小于网络稳态保持时间,路由收敛时间是OSPF的1/10,平均协议带宽占用率也大大小于OSPF,可以保证卫星网络的信息可靠传送.     

一种基于Dijkstra算法的三角网格地表模型算法

对二维地表模型运用Dijkstra算法求解最短路径时,为了减少计算量,需要对模型进行简化后,才开始进行Dijkstra算法的求解,所以结果并不符合实际地表情况。不在模型上进行任何简化,而是直接在模型上划分三角网格来处理最原始的模型。然后用基于Dijkstra算法和矢量夹角的三角网格地表模型算法求解最短路径。通过此算法完成了一个实例的最短路径求解。结果表明,采用文中算法所得到的结果符合Dijkstra算法求得的路径和实际情况,而复杂度并没有因为未简化模型而大幅上升,并且算法具有效率高、复杂度低、稳定性好等优点。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

求解各向异性扩散LLT模型的新的图像去噪算法

基于四阶各向异性扩散的图像去噪LLT模型,提出了一种修正不动点选代算法.该算法以最速下降方向为搜索方向,以避免直接计算逆矩阵,减小了舍入误差,提高了算法的收敛速度.利用矩阵的谱性质证明了该算法的收敛性.数值实验结果表明:对于256× 256的“Lena”图像,在标准差为15的高斯白噪声情况下,本文提出的算法将信噪比由S...     

基于预处理的点到点最短路径计算方法

基于经典的Dijkstra算法,研究采用预处理的点到点最短路径算法。通过引入双向Dijkstra和基于reach的预处理方法形成新的RE算法,并利用C++编程设计算法程序,将新算法应用于交通工程领域。利用EFSS数据结构搭建考虑交叉口和路段延误的交通网络,检验新算法的适用性和效率,结果发现RE算法与Dijkstra算法相比,搜索速度有大幅提升且能保证路径查询的正确性,RE算法在大规模网络上优势更为显著,查询时间约为Dijkstra算法的10%。     

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。理论分析和计算机仿真实验均表明,新算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。     

应急资源配送中Dijkstra改进算法的研究

路径规划问题是应急资源配送中的核心问题,最短路径算法在路径规划过程中起着决定性的作用,在众多路径规划算法中最经典且最具代表性的就是Dijkstra算法。以传统的Dijkstra算法分析为基础,从存储结构和算法过程两个方面进行一定程度的改进,目的是在节点数和边数较多的情况下,提高网络模型的处理效率。以真实道路交通数据为基础进行相关实验,结果证明,改进后的Dijkstra算法可以有效减少节点的计算量,提高算法的运行效率。     

改进的贪婪算法在无人机组网中的研究与应用

针对小型军用无人机平台小、速度快、能量有限导致的集群组网中节点生存时间受限、投递率低等问题,借鉴贪婪算法,提出一种复合权值的无线自组网路由算法。为减小边缘节点和低能节点对路径的影响,在算法中添加了边界评价因子和能量均衡2个优化参数对节点进行筛选,再利用Dijkstra算法的思想寻找网络中能量-拥塞复合权值最小的转发路径进行数据传输。仿真结果表明,与AODV算法和AOMDV算法相比,该算法在投递成功率、端到端时延、网络生存周期、路由开销方面均有良好性能。     

停车诱导系统下中心型路径诱导算法的改进与应用

在应用Dijkstra算法的前提上,建立一个适用于城市交通路况综合评测的路网模型．结合该模型,对Dijkstra算法进行改进,提出了一种中心型路径诱导算法,并应用到停车诱导系统中．将该算法和经典Dijkstra算法进行比较,结果表明该算法能及时适应路网变化,迅速做出新的路径选择．