本文提出了一種變異動態(tài)蟻群算法（MO-ACS）的多約束QoS路由模型。該模型是在多約束QoS模型下,通過優(yōu)化蟻群算法的路由策略和引入遺傳算法的變異算子來提高蟻群算法的路由尋優(yōu)能力。同時采用負(fù)載均衡原則來解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問題。其中變異算子的變異是非均勻的,具有適應(yīng)性。在蟻群完成一次進(jìn)化后,變異算子根據(jù)當(dāng)代蟻群進(jìn)化情況決定變異頻率。每一代蟻群的變異次數(shù)都是不同的。在滿足QoS約束情況下,最后所尋的路徑是時延和花費(fèi)的綜合評價值最好的解。通過大量的仿真實(shí)驗(yàn)證明了本文所提出的算法在滿足QoS多約束的情況下具有負(fù)載均衡能力及高效的尋優(yōu)能力。同時該算法在解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問題和蟻群算法早熟問題也表現(xiàn)出色。 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 緒論
    1.1 研究的目的和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 蟻群算法及遺傳算法的介紹
    2.1 蟻群算法的介紹
        2.1.1 蟻群算法概述及基本原理
        2.1.2 優(yōu)化蟻群算法介紹
        2.1.3 參數(shù)分析
    2.2 遺傳算法
        2.2.1 遺傳算法的概述及基本原理介紹
        2.2.2 遺傳算法常用算子介紹
        2.2.3 遺傳算法應(yīng)用介紹
    2.3 兩種算法的融合簡述
    2.4 小結(jié)
第三章 QOS路由技術(shù)及路由算法
    3.1 QoS衡量參數(shù)
    3.2 QoS路由的分類
        3.2.1 靜態(tài)路由
        3.2.2 動態(tài)路由
    3.3 智能路由算法簡述
        3.3.1 遺傳算法-模擬退火算法(GA-SSA)
        3.3.2 遺傳算法-蟻群算法(GA-ACO)
    3.4 小結(jié)
第四章 帶非均勻變異算子的優(yōu)化蟻群算法的QoS路由模型
    4.1 QoS路由網(wǎng)絡(luò)分類
    4.2 QoS多約束模型
    4.3 帶非均勻變異算子的優(yōu)化蟻群(MO-ACS)算法的QoS路由模型概述
    4.4 非均勻變異二次搜索
    4.5 螞蟻死亡數(shù)量多的解決方法
    4.6 MO-ACS算法模型的詳細(xì)設(shè)計(jì)
        4.6.1 路由策略及啟發(fā)函數(shù)的修改
        4.6.2 負(fù)載均衡原則及信息素更新原則
        4.6.3 MO-ACS算法的具體步驟
    4.7 小結(jié)
第五章 仿真模擬及數(shù)據(jù)分析
    5.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置
    5.2 MO-ACS算法的參數(shù)設(shè)置
    5.3 MO-ACS算法的負(fù)載均衡能力分析
        5.3.1 正常路由結(jié)果數(shù)據(jù)分析
        5.3.2 單點(diǎn)過載情況數(shù)據(jù)分析
    5.4 MO-ACS算法的變異數(shù)據(jù)分析
        5.4.1 變異公式中參數(shù)a對蟻群算法的尋優(yōu)能力的影響
        5.4.2 變異數(shù)據(jù)分析
        5.4.3 變異算子非均勻變異分析
    5.5 MO-ACS算法的尋優(yōu)性能
    5.6 MO-ACS算法與AS算法的對比
    5.7 實(shí)驗(yàn)小結(jié)
第六章 結(jié)束語
    6.1 總結(jié)
    6.2 進(jìn)一步的工作
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)蟻群算法的數(shù)據(jù)郵遞QoS模型[J]. 龔躍,展興華,吳航,陳純義.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(S1)
[2]基于蟻群算法的QoS組播路由問題研究[J]. 楊曉敏,王春紅,李萍.  系統(tǒng)仿真技術(shù). 2012(02)
[3]遺傳模擬退火算法在組播路由選擇中的應(yīng)用[J]. 朱冬梅,盛建瓴.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2011(01)
[4]Research on Data Routing Model Based on Ant Colony Algorithms[J]. 龔躍,吳航,鮑杰,王君軍,張艷秋.  Journal of China Ordnance. 2010(04)
[5]基于蟻群算法的改進(jìn)遺傳算法[J]. 翟梅梅.  安徽理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(03)
[6]融合遺傳算法改進(jìn)的蟻群算法[J]. 夏鴻斌,須文波,劉淵.  江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(02)
[7]遺傳算法在蟻群算法中的融合研究[J]. 肖宏峰,譚冠政.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2009(03)
[8]遺傳算法和蟻群算法融合求解TSP[J]. 黃立君,許永花.  東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(04)
[9]基于遺傳模擬退火算法的多約束QOS組播路由優(yōu)化算法[J]. 屈志毅,文雪飛,范志明,蘇振明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2007(12)
[10]一種解決組合優(yōu)化問題的改進(jìn)型量子遺傳算法[J]. 邢煥來,潘煒,鄒喜華.  電子學(xué)報(bào). 2007(10)

碩士論文
[1]一種透明的分布式計(jì)算框架及其在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化軟件中的應(yīng)用[D]. 洪道友.電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3261207