一种新的QoS组播路由算法

发布时间：2017-10-31 06:20

本文关键词：一种新的QoS组播路由算法

【摘要】：针对现有的求解多约束QoS组播路由中存在的问题,结合BP神经网络局部搜索的优势和蚁群算法全局搜索的优势的特点,进行QoS组播路由算法的设计,提出了一种新型的NNAC算法。该算法通过BP神经网络寻找路径的更优解,改善了QoS组播路由路径寻找的方法。通过实验仿真表明,NNAC算法得到最优组播树的总延时为35,总代价费用为21,在完成150个度约束组播路由路径时,NNAC算法在进行最优组播树的寻找成功率上高于AC算法,同时该算法还克服了AC算法易陷入局部最小点的不足。
【作者单位】：新乡学院计算机与信息工程学院;南阳理工学院数理学院;
【关键词】： 组播路由 神经网络 蚁群算法 信息调整 仿真分析
【基金】：河南省科技厅基础与前沿项目(132300410204) 河南省科技攻关计划项目(122102210407) 河南省哲学社会科学规划项目(2012CJJ014)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： QoS组播路由是下一代Internet需要解决的一个难题[1-2]。而QoS组播路由算法是组播路由的核心技术,要求在分布的网络中寻找一条既满足多个约束条件,同时又满足具有最小代价的最优路径。BP神经网络通过学习和推理这两个过程,能够修正各个连接途径的权值,无限地逼近样本值,不断修

【参考文献】

中国期刊全文数据库前7条

1 王兴伟;邹荣珠;黄敏;;基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS组播路由机制[J];东北大学学报(自然科学版);2009年07期

2 孙力娟;王汝传;;基于蚁群算法和遗传算法融合的QoS组播路由问题求解[J];电子学报;2006年08期

3 葛连升;王华;王海洋;;求解度约束组播路由的新型蚁群算法[J];电子学报;2009年07期

4 陈杰;张洪伟;;基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法[J];计算机工程;2008年13期

5 陈阳舟;田秋芳;张利国;;基于神经网络的城市快速路交通拥堵判别算法[J];计算机测量与控制;2011年01期

6 丁国强;孙泽宇;李传锋;;改进遗传蚁群算法求解优化问题的设计与实现[J];计算机测量与控制;2011年10期

7 葛连升;江林;秦丰林;;QoS组播路由算法研究综述[J];山东大学学报(理学版);2010年01期

【共引文献】

中国期刊全文数据库前10条

1 龚跃;吴航;鲍杰;王君军;张艳秋;;Research on Data Routing Model Based on Ant Colony Algorithms[J];Journal of China Ordnance;2010年04期