基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法

提出了一种基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法,该算法主要解决认知网络中具有多个参数约束的QoS路由优化问题。针对基本蚁群算法在收敛速度和全局搜索能力方面存在不足,本算法主要从信息素浓度初始化、信息素挥发因子调整、信息素更新规则、状态转移规则四方面改进,在收敛速度和全局搜索能力方面得到提高。实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和全局寻优能力,能够有效的解决认知网络所面临多约束QoS路由问题。     

基于改进最大-最小蚁群算法的QoS路由算法

针对蚁群算法在OoS路由应用上的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种"基于改进的最大-最小蚁群算法的Q0s路由算法",在算法中改进节点选择策略,并将最大-最小蚁群算法与局部搜索结合起来,有效抑制算法的过早收敛,提高了全局寻优能力和收敛速度,使QoS路由优化问题得到很好的解决.     

一种基于免疫-蚁群算法的Ad hoc网络QoS路由算法

由于Ad hoc网络的动态性和处理能力不强等因素，使得之前的启发式算法和近似算法在解决Qos路由问题中存在很大的局限性．针对Ad hoc网络QoS路由的上述研究现状提出了一种基于免疫-蚁群算法的QoS路由算法．该算法前过程利用人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）快速寻求较优的可行解，在此基础上算法后过程采用蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），利用前过程中人工免疫算法获得的较优可行解，进一步提高求解效率．该算法结合了人工免疫算法与蚁群算法二者的优点，具有并行度高，全局寻优，快速收敛等特点．实验证实，这种算法是行之有效的．     

一种自适应物种寻优的无线Mesh网络QoS路由算法

针对无线Mesh网络带宽、负载能量不均等情况引起的网络延迟,以及路由算法运算速度较慢等问题,提出了一种自适应物种寻优的无线Mesh网络QoS路由算法。该算法利用路径评价函数进行最佳节点路径的搜索并通过蚁群信息素更新规则来平衡网络负载,避免数据拥堵和传输延时,并结合量子行为粒子群优化算法的物种形成策略,提出一种领域最好位置的自适应搜寻方式,降低了网络延迟并提高了算法收敛速度。仿真实验表明,从网络延迟和算法收敛速度来看,该算法相比改进的蚁群QoS路由算法和基于遗传算法的QoS路由算法具有更良好的效果。     

基于蚁群优化的无线多媒体传感网络QoS 路由算法

介绍一种基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络WMSNs的QoS路由算法。本文在分析了WMSNs的QoS路由模型的基础上,设计了基于蚁群算法的QoS路由算法,并对节点排队模型进行了分析。仿真结果表明,采用该算法时,在满足网络QoS参数需求的前提下,节点平均寿命和数据包延迟要优于传统的DD算法。     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略

针对无线传感器网络中寻找最优路径的问题,考虑网络的节能需求,提出了一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略。蚁群算法在进行过一段时间后,受转移概率公式影响易于陷入局部最优解,因此在提出的基于蚁群优化的动态节能路由选择策略中设计了动态状态转移优化规则,合理的增加了新节点的搜索概率,从而达到快速有效的寻找全局最优解的目的;此外,基于蚁群优化的动态节能路由选择策略设计了奖罚机制,进一步节省搜索时间的同时增加最优路径搜索概率,极大的延长了网络生存时间。仿真实验及分析表明,通过动态状态转移优化规则及奖惩机制的动态调整极大的增加了全局最优解的搜索概率,快速有效地实现了全局最优解的获得,节省了节点能量消耗,有利于延长网络生存时间。     

多机器人Ad Hoc路由协议中蚁群算法的改进

针对多机器人Ad Hoc网络路由协议中路由稳定性和可靠性低的问题,引入蚁群算法并对其进行深入分析.通过对蚁群算法状态转移策略和信息素更新策略的改进,提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解,实现基于改进蚁群算法多机器人Ad Hoc路由协议的设计.仿真结果表明,与经典的AODV(Ad Hoc on-demand distancevector)协议相比,该路由协议有效地提高了网络的稳定性和通信效率.     

基于信息素更新和挥发因子调整的改进蚁群算法

为了改进基本蚁群算法容易导致算法停滞、陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题,提出一种改进的蚁群算法,主要是将信息素局部更新和全局更新结合,增加各路径的被选择机会,避免算法停滞;另外,由于信息素挥发因子ρ的大小直接关系到算法的全局搜索能力和收敛速度,提出在算法的初期、中期和后期分别设置不同的ρ,以此增加算法的全局搜索能力,又能在一定程度上加快算法的收敛.改进算法的性能在Oliver 30和att 48问题上得到验证,本方法与基本蚁群算法相比要更优,收敛速度更快,体现了此种改进的有效性.     

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。     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致出现节点分布不均匀、路由平衡度较差、整体开销成本较大、能耗高等问题。为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法。构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络平衡路由的算法设计。实验结果表明,所提方法可提高无线传感网络中节点的均匀分布能力,降低整体能耗开销,减少能量消耗,有效实现无线传感网络平衡路由的算法设计。     

移动自组织网络Q学习和改进蚁群QoS路由算法

针对移动自组织网络的QoS路由问题,提出一种结合Q学习和改进蚁群算法的QoS路由算法,该算法综合Q学习和蚁群算法的优点,把Q学习算法的Q值作为蚁群算法的初始信息素,提高了算法初期的收敛速度,同时在路径选择时综合考虑节点的能量和负载.仿真实验表明,该算法在保证QoS需求的前提下,增加了路由的有效性和鲁棒性,降低了能耗,包投递率、网络生存时间等指标均较好.     

Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem

Based on the state transition rule, the localupdating rule and the global updating rule of ant colony algorithm, we propose an improved ant colony algorithm of the least cost quality of service (QoS) unicast routing. The algorithm is used for solving the routing problem with delay, delay jitter, bandwidth, and packet loss-constrained. In the simulation, about 52.33% ants find the successful QoS routing , and converge to the best. It is proved that the algorithm is efficient and effective.     

无线传感器网络QoS路由技术研究进展

无线传感器网络具有与传统网络不同的特点,传统的QoS路由技术不能有效地用于无线传感器网络.介绍了无线传感器网络的概念,分析了其特点和实施QoS路由技术的难点,对主要的QoS路由协议工作原理进行了叙述,并总结了无线传感器网络QoS路由技术未来的研究策略和发展趋势.     

基于蚁群的无线传感器网络概率路由算法

针对多数无线传感器网络路由算法易在网络中形成关键节点,而节点的失效往往导致整个网络的失效问题,提出了将随机思想与蚁群算法的特征相结合的一种新的概率路由计算方法.实验表明,该算法对延长整个网络的有效生存时间的效果较好.     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

一种基于蚁群算法无线传感器网络负载均衡策略

为了提高室内定位无线传感器网络的生命周期,提出一种基于蚁群算法的网络负载均衡策略.将节点分成多个群集子网,以监测位置数据包为全局蚂蚁,在传递的同时实现信息素的全局更新,通过局部蚂蚁的信息素更新使节点了解邻居信息,以能量、距离、跳数构造启发函数,数据包依据信息素轨迹及启发信息自主选择下一跳节点,无需建立与维护路由表完成整网数据收集.仿真结果表明:该算法能有效均衡网络负载与能耗,网络能耗利用率达88.22%.     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.