本文關(guān)鍵詞： 服務(wù)質(zhì)量路由 蟻群算法 梯度下降法 信息素濃度 收斂速度 收斂結(jié)果 算法穩(wěn)定性　出處：《計算機應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對目前多數(shù)改進蟻群算法求解多約束服務(wù)質(zhì)量路由(Qo SR)存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)從而效率不高的問題,提出一種引入梯度下降的蟻群算法(ACAGD)。該算法將梯度下降法引入到蟻群的局部搜索中,結(jié)合殘余信息素,綜合決定螞蟻的下一跳選擇策略。蟻群不僅以一定概率按照信息素濃度搜索下一跳,還將以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳,從而降低傳統(tǒng)蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)的可能性。利用Waxman網(wǎng)絡(luò)模型隨機生成不同路由節(jié)點數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M行仿真實驗。實驗結(jié)果表明,ACAGD相比其他改進蟻群算法,能夠在收斂速度不受影響的情況下,取得綜合代價相對較低的路由,且算法的穩(wěn)定性較好。
[Abstract]:At present, most improved ant colony algorithms (ACA) have the problem of slow convergence, easy to fall into local optimum and low efficiency in solving multiple constrained QoS routing (QO SRs). In this paper, an ant colony algorithm with gradient descent is proposed. The gradient descent method is introduced into the local search of ant colony, and the residual pheromone is combined with the gradient descent algorithm. The ant colony not only searches for the next jump according to the pheromone concentration with a certain probability, but also searches the next jump with a certain probability according to the gradient descent method. In order to reduce the possibility that the traditional ant colony algorithm is prone to fall into local optimum, the network topology with different number of routing nodes is generated randomly by using Waxman network model. The experimental results show that the ant colony algorithm is better than other ant colony algorithms. Under the condition that the convergence rate is not affected, the route with relatively low synthesis cost can be obtained, and the stability of the algorithm is good.
【作者單位】： 中山職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院;廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院計算機工程技術(shù)學(xué)院;東莞理工大學(xué)計算機學(xué)院;惠州學(xué)院教育技術(shù)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61170193) 廣東省工業(yè)高新技術(shù)領(lǐng)域科技計劃項目(2013B010401036) 廣東省自然科學(xué)基金資助項目(s2013010013432) 中山市社會公益科技研究項目(2016B2142)~~
【分類號】：TP18

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本文編號：1503149