蚁群算法在路由优化中的应用研究

发布时间：2017-04-29 21:05

  本文关键词：蚁群算法在路由优化中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,随着计算机网络技术的高速发展,以音频视频传输为特点的多媒体服务方式逐渐普及开来。传统数据网络“尽最大努力传输”(best effort delivery)的方式已经不能满足网络应用的需求。服务质量(QOS)作为衡量网络传输质量的新的指标被越来越多的认可。为保障网络的QoS需求,选择合适的QoS路由算法正是其中的关键所在。当前,QOS组播路由优化问题已经成为网络路由优化和人工智能领域的研究热点。但是研究表明,在多约束条件下的QoS组播路由问题属于NP-完全问题,运用传统算法很难求解。 蚁群算法是一种生物进化算法,通过在计算机上模拟自然蚁群的行为特征得到。它自提出以来就以其自组织性,正反馈性,鲁棒性和并行性的特点在求解组合优化问题中占得优势,后来又凭借其独特的启发性规则和分布式特性,在求解QoS组播路由问题上取得关注。本文旨在提出一种新的蚁群算法来解决多约束条件下的QoS组播路由优化问题。 本文的研究工作主要分为以下三个部分： 1、分析单播路由优化问题,建立数学模型,依据基本蚂蚁系统算法设计出一个具有一般性的改进蚂蚁系统算法。这个算法主要解决单播环境下的路由优化问题,为下面的进一步分析建立基础。 2、引入组播概念和QoS约束条件,修正上一步的数学模型。在本文中,主要研究带宽和时延双约束条件QoS组播路由优化。以前文提出的改进蚂蚁算法为基本,重新设计状态转移和信息素更新规则,设计提出QOS蚁群优化算法来求解多约束条件下的QOS组播路由问题。 3、通过仿真分析并与其他算法比较,评估本文提出的算法的性能表现。 仿真实验表明本文提出的QoS蚁群优化算法在求解多限制QOS组播路由优化时,与遗传算法相比,寻优精度更高,寻优速度更快。
【关键词】：蚁群算法 组播路由 服务质量 QoS路由
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.02;TP18
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文结构13-14
• 2 服务质量(QOS)组播路由技术14-22
• 2.1 网络协议(IP)组播14-17
• 2.1.1 IP网络数据传输15
• 2.1.2 IP组播的优点与不足15-17
• 2.2 QoS质量控制17-18
• 2.3 QoS组播路由技术18-21
• 2.3.1 组播路由选择18-19
• 2.3.2 经典QoS组播路由算法19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 3 用于最短路径搜寻的蚁群算法建模22-33
• 3.1 蚂蚁系统(AS)模型22-25
• 3.1.1 自然蚁群与人工蚁群的行为特征比较22-23
• 3.1.2 蚂蚁系统算法模型(AS)23-25
• 3.2 改进AS中的决策规则设计25-27
• 3.2.1 蚁群算法的特点25-26
• 3.2.2 改进AS中决策规则设计26-27
• 3.3 改进AS算法的设计与实现27-32
• 3.3.1 类图(Class Diagram)设计27-28
• 3.3.2 改进AS算法的流程图设计28-30
• 3.3.3 改进AS算法中的随机性设计30-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 基于改进蚁群的QOS组播路由算法设计33-42
• 4.1 约束条件及问题分析33-34
• 4.1.1 QoS常见约束条件33-34
• 4.1.2 QoS约束下组播路由优化问题分析34
• 4.2 多约束条件下QoS组播路由(QMR)数学模型34-36
• 4.3 QoS蚁群优化算法设计36-41
• 4.3.1 决策规则设计37-39
• 4.3.2 算法流程设计39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 5 仿真分析与算法评估42-46
• 5.1 实验设计42
• 5.2 结果分析与小结42-46
• 5.2.1 可行性测试与分析42-44
• 5.2.2 算法比较测试与分析44-46
• 6 结论与展望46-48
• 参考文献48-51
• 作者简历51-53
• 学位论文数据集53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：335601