本文關(guān)鍵詞：基于狀態(tài)感知的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制研究

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)模型 狀態(tài)感知 蟻群算法 混沌理論 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

【摘要】：隨著IP網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(Qo S)的要求也越來(lái)越復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)承載的業(yè)務(wù)的類型和業(yè)務(wù)數(shù)量也在急劇的增長(zhǎng),各種業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系也越來(lái)越復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和對(duì)業(yè)務(wù)的保障能力越來(lái)越受到人們的關(guān)注。如何保證網(wǎng)絡(luò)端到端性能的最優(yōu)化,滿足用戶和網(wǎng)絡(luò)提供商從不同角度提出的網(wǎng)絡(luò)需求,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配和負(fù)載的均衡具有重要的研究意義。本文對(duì)混沌蟻群算法進(jìn)行了研究和改進(jìn),并將其應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)的路由優(yōu)化中,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化控制,其主要工作內(nèi)容如下:(1)論文在分析網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制研究的背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)路由關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析研究,同時(shí),對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知方法和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)的選取進(jìn)行了分析和探討,為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化控制奠定了基礎(chǔ)。(2)對(duì)蟻群算法和混沌理論進(jìn)行了分析研究,并將蟻群算法和混沌理論結(jié)合,同時(shí)引入新的信息素更新規(guī)則,給出了改進(jìn)的混沌蟻群優(yōu)化算法。該算法利用混沌運(yùn)動(dòng)的遍歷性和對(duì)初值的敏感性來(lái)改善蟻群算法尋優(yōu)速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺陷,新的信息素更新規(guī)則的引入則加強(qiáng)了算法對(duì)優(yōu)質(zhì)解的分辨,仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性和可靠性。(3)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型和網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了分析探討,針對(duì)多目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題,將改進(jìn)的混沌蟻群算法運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化之中,給出了基于改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法,在滿足帶寬、延時(shí)、延時(shí)抖動(dòng)、丟包率及費(fèi)用的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡和網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配,仿真實(shí)驗(yàn)證明算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)模型 狀態(tài)感知 蟻群算法 混沌理論 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.06;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 研究背景及意義10-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容13-15
• 2 網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知15-23
• 2.1 引言15
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化15-19
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及性能指標(biāo)分析15-17
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化17-19
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知19-22
• 2.3.1 狀態(tài)感知方法19-20
• 2.3.2 狀態(tài)參數(shù)的選取20-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 3 改進(jìn)的混沌蟻群算法及其應(yīng)用分析23-40
• 3.1 引言23
• 3.2 蟻群算法23-29
• 3.2.1 算法原理23-25
• 3.2.2 數(shù)學(xué)模型25-29
• 3.3 混沌蟻群算法29-32
• 3.3.1 混沌理論29-30
• 3.3.2 混沌蟻群算法30-32
• 3.4 改進(jìn)的混沌蟻群算法32-39
• 3.4.1 信息素更新規(guī)則的改進(jìn)32-33
• 3.4.2 算法及其參數(shù)設(shè)置分析33-36
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)仿真及應(yīng)用分析36-39
• 3.5 小結(jié)39-40
• 4 基于改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法40-52
• 4.1 引言40
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)模型及網(wǎng)絡(luò)路由QoS分析40-43
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型40-41
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)路由的QoS分析41-43
• 4.3 網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化問(wèn)題43-45
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化指標(biāo)43-44
• 4.3.2 目標(biāo)函數(shù)的建立44-45
• 4.4 基于改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化算法45-51
• 4.4.1 算法45-48
• 4.4.2 仿真實(shí)例及結(jié)果分析48-51
• 4.5 小結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 總結(jié)52
• 5.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳暄;萬(wàn)志平;許方恒;龍丹;;基于改進(jìn)信息素的蟻群算法在QoS組播路由中的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年11期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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2 趙森;基于精英集選擇與擴(kuò)展策略的多目標(biāo)智能算法研究[D];華南理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1108119