本文選題：組播路由 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計算機(jī)測量與控制》2013年12期

【摘要】：針對現(xiàn)有的求解多約束QoS組播路由中存在的問題,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部搜索的優(yōu)勢和蟻群算法全局搜索的優(yōu)勢的特點(diǎn),進(jìn)行QoS組播路由算法的設(shè)計,提出了一種新型的NNAC算法;該算法通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找路徑的更優(yōu)解,改善了QoS組播路由路徑尋找的方法;通過實驗仿真表明,NNAC算法得到最優(yōu)組播樹的總延時為35,總代價費(fèi)用為21,在完成150個度約束組播路由路徑時,NNAC算法在進(jìn)行最優(yōu)組播樹的尋找成功率上高于AC算法,同時該算法還克服了AC算法易陷入局部最小點(diǎn)的不足。
[Abstract]:Aiming at the existing problems in solving multi-constrained QoS multicast routing, combining the advantages of local search of BP neural network and the advantages of ant colony algorithm in global search, the QoS multicast routing algorithm is designed, and a new NNAC algorithm is proposed. The algorithm improves the QoS multicast routing path finding method by searching for a better solution of the path through BP neural network. The experimental results show that the total delay of the optimal multicast tree is 35, and the total cost is 21. The NNAC algorithm is more successful than AC algorithm in finding the optimal multicast tree when it completes 150 constrained multicast routing paths. At the same time, the algorithm overcomes the shortcoming that AC algorithm is easy to fall into local minimum point.
【作者單位】： 山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院信息學(xué)院;新鄉(xiāng)學(xué)院計算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技廳基礎(chǔ)與前沿項目(132300410204)
【分類號】：TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2011702