本文關(guān)鍵詞：基于改進蟻群算法的有線網(wǎng)絡(luò)路由QoS研究

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【摘要】：隨著計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用多元化的發(fā)展,傳統(tǒng)的盡力而為服務(wù)模型已不能滿足網(wǎng)絡(luò)中大量多媒體傳輸?shù)男枨?追求計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)已成為網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的趨勢。QoS路由選擇問題是在網(wǎng)絡(luò)中搜索路徑,該路徑各屬性滿足各種約束條件。已有學(xué)者證明,滿足多約束條件下的路由選擇是NPC問題,傳統(tǒng)算法無法在有效的多項式時間內(nèi)求解最優(yōu)。蟻群算法作為一種群智能搜索算法,能夠有效的解決NPC問題。蟻群算法具有并行性、魯棒性、易與其他算法相融合的優(yōu)點,但同時也有收斂慢,易停滯的缺點。本論文第二,三章分別介紹計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的基本概念,蟻群算法原理及一些改進方式。第四章介紹了基于新鮮度的分工蟻群算法,即將蟻群按照搜索狀況自動分成兩個不同分工的種群,其中一種分工的蟻群以一定的概率按照邊的新鮮度進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移,以減弱過強的正反饋性,降低算法陷入停滯狀態(tài)的概率;另一種分工的蟻群則按照邊上的信息素進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移,加強蟻群中搜索經(jīng)驗的交流。各邊上信息素更新時,對組成較優(yōu)解的邊上信息素進行強化,使螞蟻在接下來的搜索循環(huán)中趨向于優(yōu)質(zhì)解。第五章介紹了基于自主行為的蟻群算法,每只螞蟻將保存自己搜索到的最優(yōu)解與最差解。螞蟻在進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移時,將按上次循環(huán)搜索的結(jié)果與自身搜索的最優(yōu)解與最差解相比較,自主地決定本次搜索循環(huán)螞蟻轉(zhuǎn)移的策略。上次循環(huán)搜索得到的解優(yōu)于最優(yōu)解的螞蟻將在本次及接下來一定次數(shù)的搜索循環(huán)內(nèi)在該最優(yōu)解附近搜索,力圖獲取更優(yōu)質(zhì)的解;上次循環(huán)搜索的解差于最差解的螞蟻在本次循環(huán)搜索進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移時,將避免選擇組成最差解的邊,以改善解的質(zhì)量;處于最優(yōu)解與最差解之間的螞蟻在本次搜索循環(huán)時按照基本蟻群算法的方式進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移,即依概率的方式進行選擇。按照最大-最小螞蟻系統(tǒng)的方式,將各邊的信息素量置于上下限之內(nèi),并且該上下限能夠隨著搜索狀況動態(tài)改變,以防止算法陷入停滯狀態(tài)。以上兩種改進的蟻群算法均已應(yīng)用于有線網(wǎng)絡(luò)Qo S路由計算之中。采用Salam網(wǎng)絡(luò)隨機生成算法產(chǎn)生隨機網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)進行仿真實驗。仿真實驗表明,解決Qo S路由選擇問題時,基于新鮮度的分工蟻群算法與基于自主行為的蟻群算法的搜索性能均優(yōu)于基本蟻群算法以及最大-最小螞蟻系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：QoS路由 蟻群算法 新鮮度 自主行為
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究的背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究的內(nèi)容以及各章節(jié)的安排12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第2章 Qo S理論基礎(chǔ)14-20
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的概念14
• 2.2 QoS服務(wù)模型14-15
• 2.3 QoS度量15-16
• 2.4 基于傳輸方式的分類16-17
• 2.4.1 單播路由16
• 2.4.2 組播路由16-17
• 2.5 基于網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前狀態(tài)信息的分類17-18
• 2.5.1 靜態(tài)路由算法18
• 2.5.2 動態(tài)路由算法18
• 2.6 基于路由策略的分類18-19
• 2.6.1 源路由18
• 2.6.2 分布式路由18
• 2.6.3 層次化路由18-19
• 2.7 本章小結(jié)19-20
• 第3章 基本蟻群優(yōu)化算法20-30
• 3.1 蟻群算法的起源20-21
• 3.2 蟻群算法的原理21-22
• 3.3 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型22-24
• 3.4 蟻群算法流程24
• 3.5 蟻群算法各參數(shù)的作用24-26
• 3.5.1 信息素強度25
• 3.5.2 信息素啟發(fā)因子25
• 3.5.3 期望啟發(fā)因子25
• 3.5.4 信息素?fù)]發(fā)系數(shù)25
• 3.5.5 螞蟻數(shù)量25-26
• 3.6 蟻群算法的優(yōu)缺點26
• 3.6.1 蟻群算的優(yōu)點26
• 3.6.2 蟻群算法的缺陷26
• 3.7 蟻群算法的改進策略26-29
• 3.7.1 帶精英策略的螞蟻系統(tǒng)26-27
• 3.7.2 基于優(yōu)化排序的螞蟻系統(tǒng)27-28
• 3.7.3 蟻群系統(tǒng)28-29
• 3.7.4 最大-最小螞蟻系統(tǒng)29
• 3.8 本章小結(jié)29-30
• 第4章 基于新鮮度的分工蟻群算法及其應(yīng)用30-46
• 4.1 一種改進蟻群算法的思想30-31
• 4.2 改進的蟻群算法31-35
• 4.2.1 改進蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式31-33
• 4.2.2 信息素更新策略33-34
• 4.2.3 新鮮度更新策略34-35
• 4.2.4 改進蟻群算法程序流程35
• 4.3 改進蟻群算法在網(wǎng)絡(luò)QoS路由選擇中的應(yīng)用35-37
• 4.3.1 QoS路由數(shù)學(xué)模型35-36
• 4.3.2 改進蟻群算法在網(wǎng)絡(luò)QoS路由選擇中的應(yīng)用36-37
• 4.4 仿真實驗與結(jié)果分析37-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于自主行為的蟻群算法及其應(yīng)用46-62
• 5.1 另一種改進蟻群算法的思想46-47
• 5.2 改進蟻群算法的數(shù)學(xué)模型47-51
• 5.2.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式47-48
• 5.2.2 信息素更新公式48-50
• 5.2.3 改進蟻群算法流程圖50-51
• 5.3 改進蟻群算法在QoS路由選擇中的應(yīng)用51-52
• 5.4 仿真實驗結(jié)果分析52-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-64
• 參考文獻64-67
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果67-68
• 致謝68

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