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。     

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．     

借助于移动自组织网络构建移动学习空间

根据移动自组织网络的节点具有地位平等、自由移动以及数据报文转发能力强等优点,研究了面向自组织环境的移动学习空间的构建问题,目的是向移动用户提供无所不在的学习环境,满足学习者随时随地学习的需求,转变学习形式,促进教育资源共享.     

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．     

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．     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

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.     

一种基于蚁群算法的动态组播QoS路由算法

提出了一种基于蚁群算法的满足带宽、时延、时延抖动、分组丢包率、费用多个QoS约束的动态组播路由算法(DM-ACA).该算法使用逆向路径(Reverse path)机制,蚂蚁从目的节点出发寻找源节点,解决了组播网络动态变化的问题;通过引入洪泛(flooding)机制,初始群筛选(sieving)机制,加性增量乘性减量(AIMD)的信息素启发机制,解决了蚁群算法局部搜索能力弱、收敛速度慢、易于陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,提出的算法可行有效.     

移动自组织网络中基于位置预测的贪心周界无状态路由改进算法

针对移动自组织网络的工作机理、通信方式和应用,分析了基于地理位置的贪心周界无状态路由(GPSR)算法的路由协议.节点相对速度过快时,GPSR通信性能不稳定.考虑在原有协议的基础上,修改并实现了改进的贪心周界无状态路由(IGPSR)算法.IGPSR协议考虑了源节点、目的节点、备选中继节点的速度和方向,根据节点的当前速度,计算之后某一时间内节点的位置,以此确定最佳中继节点.仿真结果表明:当节点高速移动时,IGPSR协议比GPSR协议具有更低的丢包率.     

基于改进蚁群算法的QoS路由研究

由于网络规模的扩大,路由节点的距离增加,多种路由约束因素对传统路由算法的寻优过程造成极大的干扰.针对这一问题,提出了一种基于改进蚁群算法的QoS路由算法.该算法在QoS多约束条件下,利用蚁群算法具有较强的正反馈特性,强化了算法的搜索特性;同时对蚁群算法的转移概率因子和信息素更新规则进行优化,使得改进后路由算法的收敛性和随机搜索性均得到提高.仿真实验结果表明,基于改进蚁群算法的QoS路由在多种路由约束条件下的寻优能力得到保障,寻优效率得到提升.     

基于蚁群算法改进的 AODV 路由协议研究

AODV协议是Ad hoc无线自组网中经典路由协议之一;针对AODV协议的缺点,提出一种基于蚁群算法改进的AODV路由协议;结合蚁群算法与Ad Hoc网络的特点,将蚁群算法应用于AODV协议,考虑节点负载、路径跳数、路径时延等因素,对AODV的路由组建和路由维护策略进行改进;通过在NS2平台中设置不同的网络负载和不同的节点移动速度,对改进后的AODV协议进行模拟,仿真结果表明,该路由协议在分组投递率、平均端到端延时和归一化路由开销等性能上比AODV协议具有一定的优势,网络的健壮性和抗毁性得到增强.     

移动Ad Hoc网络中队列长度的多径源路由算法

为了充分利用Ad Hoc网络资源,降低拥塞程度,提出了一种基于队列长度的多径源路由算法。该算法通过探测移动节点队列长度,动态调整多条路径的流量,以减小端对端时延。仿真结果表明,该算法比单径传输算法和流量平均多径算法相比,时延和各节点的平均队列长度都明显减小。     

基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS单播路由机制

引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数处理链路状态不精确,引入带宽定价、边评判和路径评价机制,基于蚂蚁算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.基于NS2仿真实现了该路由机制,在多个实际和虚拟网络拓扑上对其进行了性能评价.研究结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学和微观经济学相关知识,设计了一种ABC支持型QoS组播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数来描述链路状态的不精确性,引入边带宽定价、边评判和组播树评价,基于蚂蚁算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播树.基于NS2仿真实现该路由机制,对路由请求成功率、用户效用、网络提供方效用、综合效用和Nash均衡下Pareto最优解比例(RPN)等性能指标进行了评价.仿真结果表明,同现有路由机制相比,该机制是可行和有效的.     

移动自组网路由协议研究

对自组网路由协议的性能测试和形式化分析这两种主要的验证方法进行了比较,分析了自组网路由协议的形式化分析特性,给出了协议形式化分析方案的框架。     

多种路由算法在车载Ad Hoc网络中的性能研究

车载自组织网络作为一种特殊的移动自组织网络,其路由算法的研究面临诸多挑战.现有的路由协议大多利用网络仿真软件进行仿真,而典型的仿真软件并不支持真实城市环境下的节点移动模型.利用MOVE构建真实城市模拟环境,导出网络仿真工具NS2支持的脚本,扩充网络仿真软件的节点移动模型.基于几种真实城市模拟环境,实现GPSR协议并利用NS2模拟仿真典型路由协议AODV,DSDV,GPSR.重点比较了不同包大小、车辆密度情况下,不同协议的包送达率、平均端到端延时、第一次收包时间等性能.结果表明,车辆密度对性能影响不大,GPSR协议更适合真实城市模拟环境.     

基于蚁群算法的卫星网动态路由算法

卫星网络路由应当具有使用较小的通信开销和处理能力计算出最优路径,并能够适应卫星网络拓扑结构动态变化等特点,这与蚁群算法的特征相匹配,能很好地解决这一问题。以此为背景,提出了一种新型的基于蚁群算法的卫星网动态路由算法(DRAS-ACA),并在NS2网络仿真平台上实现了该路由算法,使用gnuplot分析了仿真结果。     

基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络路由研究

通过对蚁群算法(ACO)的研究,设计了一种适合无线多媒体传感器网络的路由协议.该算法模拟自然界蚂蚁群体在寻找路径的方式,在节点发送数据包时,以该路径之前发送数据包的频率以及通过该路径的代价为参数,计算选择该节点为下一跳的转发概率.仿真结果表明,采用该算法时,节点的平均寿命要比采用传统的定向投递算法时的节点寿命高20%,数据包成功发送速度也远远高于传统算法.