蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

基于QoS的网络路由模拟器设计与实现

基于网络连接流参数和链路信息,QoS路由算法能够选择合适传输路径以满足应用性能的要求和优化网络资源,仅驻通过数学方法测试路由算法性能是不够的,而且在算法设计过程中,许多参数都需要通过模拟实验获得,本介绍了基于QoS网络路由模拟器的设计与实现方法,该模拟器可以测试不同路由算法性能,并可提供不同路由算法性能参数的比较。     

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.     

基于ACO的LEO卫星网络路由研究

为了解决低轨卫星网络动态拓扑路由问题,通过更改蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法结构以及信息素更新策略进行调整,提出一种适合LEO卫星网络的具有多QoS约束条件的ACO路由算法.这种路由算法能够根据LEO卫星网络中业务流量分布的变化对网络最优路径做出调整、均衡网络负载、避免拥塞,实现多种QoS指标的联合最优.仿真结果表明:在网络接近满负荷的情况下,路由算法在保证业务QoS需求的同时,使网络资源得到了充分利用.     

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。     

无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法

无线传感器网络中的Qos路由虽能提供有保证的差别服务,但却是一个NP完全问题,而蚁群算法能有效解决该类问题．针对基本蚁群算法在无线传感器网络QoS路由应用上收敛速度慢和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于双向分工蚁群的QoS路由算法．该算法通过采用局部更新与全局更新相结合的规则,并使用双向分工蚁群搜索机制有效提高收敛速度,从而获得全局最优解．仿真结果表明,该算法能快速获得有效的QoS路径．     

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。     

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。     

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。