基于改进蚁群算法的QoS路由研究
发布时间:2022-12-10 06:05
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.
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
0 引言
1 多约束Qo S路由数学模型
2 蚁群算法改进策略
2.1 转移概率因子的设计
2.2 全局信息素更新规则的改进
3 改进蚁群算法在多约束Qo S路由中的应用
4 仿真实验及分析
5 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多QoS约束条件的广域信息管理系统任务调度算法[J]. 李罡,吴志军. 通信学报. 2019(07)
[2]自适应模糊蚁群系统[J]. 李娟,游晓明,刘升,陈佳. 计算机工程与应用. 2019(15)
[3]卫星网络中基于多QoS约束的蚁群优化路由算法[J]. 魏德宾,刘健,潘成胜,邹启杰. 计算机工程. 2019(07)
[4]采用遗传算法和概率模型的机会网络路由[J]. 钟频,张志东,王胜正. 中国科技论文. 2018(14)
[5]基于蚁群改进算法的服务质量路由研究[J]. 孙佳林,王云松,龚跃. 长春理工大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于统计分析的自适应蚁群算法及应用[J]. 许明乐,游晓明,刘升. 计算机应用与软件. 2017(07)
[7]差异化密集蚁群算法与网络QoS路由选择[J]. 刘洋,王文国. 通信技术. 2015(08)
[8]基于蚁群系统的QoS单播路由算法[J]. 向虹佼,吕光宏,明丽洪. 电子科技. 2014(01)
[9]基于遗传自适应蚁群系统算法的中继路由方法[J]. 陈可,胡晓光. 中南大学学报(自然科学版). 2013(02)
本文编号:3716211
【文章页数】:7 页
【文章目录】:
0 引言
1 多约束Qo S路由数学模型
2 蚁群算法改进策略
2.1 转移概率因子的设计
2.2 全局信息素更新规则的改进
3 改进蚁群算法在多约束Qo S路由中的应用
4 仿真实验及分析
5 结束语
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多QoS约束条件的广域信息管理系统任务调度算法[J]. 李罡,吴志军. 通信学报. 2019(07)
[2]自适应模糊蚁群系统[J]. 李娟,游晓明,刘升,陈佳. 计算机工程与应用. 2019(15)
[3]卫星网络中基于多QoS约束的蚁群优化路由算法[J]. 魏德宾,刘健,潘成胜,邹启杰. 计算机工程. 2019(07)
[4]采用遗传算法和概率模型的机会网络路由[J]. 钟频,张志东,王胜正. 中国科技论文. 2018(14)
[5]基于蚁群改进算法的服务质量路由研究[J]. 孙佳林,王云松,龚跃. 长春理工大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于统计分析的自适应蚁群算法及应用[J]. 许明乐,游晓明,刘升. 计算机应用与软件. 2017(07)
[7]差异化密集蚁群算法与网络QoS路由选择[J]. 刘洋,王文国. 通信技术. 2015(08)
[8]基于蚁群系统的QoS单播路由算法[J]. 向虹佼,吕光宏,明丽洪. 电子科技. 2014(01)
[9]基于遗传自适应蚁群系统算法的中继路由方法[J]. 陈可,胡晓光. 中南大学学报(自然科学版). 2013(02)
本文编号:3716211
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3716211.html