本文關(guān)鍵詞：基于蟻群優(yōu)化多路徑路由算法的研究與設(shè)計

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【摘要】：現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的通信流量要求越來越大,流量大、速度快以及費用低的有效傳數(shù)據(jù)輸方式是網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。隨著軍隊信息化程度越來越高,對網(wǎng)絡(luò)的容錯性和信息傳輸速度要求也越來越高。對于平時周邊環(huán)境的雷達(dá)預(yù)警偵查以及戰(zhàn)時的戰(zhàn)場作戰(zhàn)控制,在語音和視頻多媒體的傳輸問題上,對網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难舆t和吞吐量都有較高的要求。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)路由算法容易造成流量擁塞,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分配不均衡,從而造成對服務(wù)質(zhì)量的支持不足,易引發(fā)路由震蕩,無法充分利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滟Y源以及網(wǎng)絡(luò)的故障恢復(fù)能力較差,為解決上述問題,提出了均衡路由和多路徑路由的概念。多路徑路由就是用幾條代價滿足服務(wù)要求的路徑(包括最短路徑)來代替一條最短路徑,達(dá)到流量均衡,從而提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。由于網(wǎng)絡(luò)具有特有的隨機(jī)性,以及真實物理網(wǎng)絡(luò)的分布,使得蟻群優(yōu)化算法(ACO)在網(wǎng)絡(luò)路由問題上具有獨特的優(yōu)勢,在拓?fù)浜土髁磕Ｊ缴鲜制ヅ?故ACO算法在解決網(wǎng)絡(luò)路由問題具有很好的冗余性和容錯性。AntNet并不是唯一用來解決路由問題的蟻群算法,但是它是目前唯一的在測試與仿真水平上達(dá)到了一流計算性能的ACO算法�，F(xiàn)有研究的多路徑路由算法,具體可以概括為三種：一是選多條優(yōu)質(zhì)路徑,使用其中最優(yōu)路徑；二是選多條優(yōu)質(zhì)路徑并不斷更新可行路徑路由集,使用其中最優(yōu)路徑,故障立即更換路徑；三是實現(xiàn)流量分割的多路徑路由算法這是如今研究的重難。對算法參數(shù)值的設(shè)定大多從理論角度去定量,缺少某些有效規(guī)則的設(shè)定,然而這并不符合實際網(wǎng)絡(luò)的情況。對于不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠虿煌姆⻊?wù)需求,算法中參數(shù)值的大小設(shè)定也不同,而算法中的參數(shù)值直接影響著網(wǎng)路的實際性能。本課題就是基于蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行多路徑路由算法設(shè)計,采用蟻群信息素同構(gòu)的路由表,數(shù)據(jù)多路徑概率轉(zhuǎn)發(fā),同時利用螞蟻尋路過程,主動測量網(wǎng)絡(luò)延遲、隊列長度、帶寬、抖動、丟失率等QoS信息。利用反饋信息再動態(tài)調(diào)整滿足不同需求的優(yōu)化目標(biāo),修改信息素表和路由表,制定有效的規(guī)則機(jī)制來指導(dǎo)螞蟻的后續(xù)迭代演化。特別是通過大量的仿真實驗來設(shè)定具體參數(shù)值的大小,達(dá)到對算法性能的控制,進(jìn)而達(dá)到充分利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?均衡各節(jié)點或鏈路的負(fù)載,盡力避免擁塞產(chǎn)生,提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
【關(guān)鍵詞】：多路徑路由算法 蟻群算法 AntNet 負(fù)載均衡
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 課題研究意義13-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 本文框架16-18
• 第二章 蟻群優(yōu)化算法及仿真平臺原理簡介18-36
• 2.1 真實螞蟻的覓食行為18-19
• 2.2 AntNet算法簡介19-22
• 2.3 AntNet相關(guān)研究成果22-24
• 2.4 多路由路徑參數(shù)測量24-26
• 2.5 路由系統(tǒng)底層框架設(shè)計26-29
• 2.6 仿真平臺流程圖及核心步驟算法實現(xiàn)設(shè)計29-36
• 第三章 多路徑路由算法的設(shè)計與實現(xiàn)36-50
• 3.1 路由算法的設(shè)計目標(biāo)36-37
• 3.2 設(shè)計技術(shù)方案和技術(shù)路線37-42
• 3.2.1 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、螞蟻尋路規(guī)則及路由表更新策略37-40
• 3.2.2 關(guān)鍵數(shù)據(jù)的監(jiān)測40-41
• 3.2.3 優(yōu)化目標(biāo)控制41-42
• 3.3 基于AntNet多路徑路由算法設(shè)計42-50
• 3.3.1 建立網(wǎng)絡(luò)模型42-44
• 3.3.2 信息素表和路由表概率初始化44
• 3.3.3 螞蟻尋路策略44-45
• 3.3.4 路由表更新規(guī)則45-46
• 3.3.5 多路徑路由選擇和數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制46-47
• 3.3.6 多路徑路由算法描述47-48
• 3.3.7 復(fù)雜度分析48-50
• 第四章 模擬實驗及數(shù)據(jù)分析50-64
• 4.1 實驗技術(shù)介紹50-56
• 4.2 實驗網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建56-58
• 4.3 算法參數(shù)設(shè)定58-59
• 4.4 網(wǎng)絡(luò)延遲仿真59-60
• 4.5 網(wǎng)絡(luò)吞吐量仿真模擬60-61
• 4.6 強(qiáng)化參數(shù)的取值仿真實驗61-64
• 第五章 結(jié)論與展望64-67
• 5.1 結(jié)論64-65
• 5.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 致謝70-71
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表71

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本文編號：1040791