本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化研究　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2015年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)路由性能優(yōu)化的研究中,針對(duì)蟻群算法易陷入早熟、停滯和尋優(yōu)時(shí)間過長等缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),給出了改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方法�；煦邕\(yùn)動(dòng)具有隨機(jī)性、遍歷性和對(duì)初始條件的敏感性等特點(diǎn),故可利用混沌初始化信息素來改善個(gè)體質(zhì)量和混沌擾動(dòng)來避免搜索陷入局部最優(yōu),同時(shí)由于蟻群算法中的信息素更新公式不能準(zhǔn)確的區(qū)分解的優(yōu)劣程度,故引入新的信息素更新公式,加強(qiáng)蟻群搜索時(shí)的正反饋性能,加速算法的收斂。仿真結(jié)果表明了改進(jìn)算法的有效性和可行性。
[Abstract]:In the research of network routing performance optimization, the ant colony algorithm is easy to fall into premature, stagnation and long optimization time to improve. A network routing optimization method for improved chaotic ant colony algorithm is presented. Chaotic motion is characterized by randomness, ergodicity and sensitivity to initial conditions. Therefore, chaos initialization information can be used to improve individual quality and chaos disturbance to avoid the search falling into local optimum, and the pheromone updating formula in ant colony algorithm can not accurately distinguish the advantages and disadvantages of the solution. Therefore, a new pheromone updating formula is introduced to enhance the positive feedback performance in ant colony search and accelerate the convergence of the algorithm. The simulation results show that the improved algorithm is effective and feasible.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院;鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣系;
【基金】：河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(13A413451)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 1引言近年來,互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和信息量急遽增長導(dǎo)致各類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)競相出現(xiàn),傳統(tǒng)的單一傳送數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)開始向傳送語音、圖像等綜合業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展,延時(shí)、延時(shí)抖動(dòng)、帶寬、丟包率等的很小的改變都可能會(huì)對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)造成巨大影響,而現(xiàn)今廣泛應(yīng)用的Internet路由并不能保

【參考文獻(xiàn)】

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1 肖樂;吳相林;甄彤;;自適應(yīng)混沌蟻群算法的糧食應(yīng)急路徑優(yōu)化研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年24期

2 陳暄;萬志平;許方恒;龍丹;;基于改進(jìn)信息素的蟻群算法在QoS組播路由中的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年11期

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1 柏繼云;蟻群優(yōu)化算法及覓食行為模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

【共引文獻(xiàn)】

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1 尹玉萍;劉萬軍;魏林;;基于改進(jìn)蟻群算法的多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年16期

2 耿艷香;孫云山;謝靖鵬;劉超;;混沌蟻群算法在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2015年02期

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2 張層;基于二維凸包的改進(jìn)蟻群算法求解TSP問題[D];華南理工大學(xué);2013年

3 柏崧;虛擬網(wǎng)絡(luò)跨層優(yōu)化算法的研究[D];重慶大學(xué);2013年

4 胡執(zhí)宇;二階蟻群算法及蛙跳算法的研究[D];廣西大學(xué);2014年

5 高威;農(nóng)機(jī)緊急調(diào)配技術(shù)研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 熊偉清;周揚(yáng);魏平;;具有災(zāi)變的動(dòng)態(tài)蟻群算法[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào);2005年06期

4 杜占瑋;楊永健;孫永雄;張池軍;;基于互信息的混合蟻群算法及其在旅行商問題上的應(yīng)用[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年03期

5 程啟明;王勇浩;;基于蟻群優(yōu)化算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器及仿真研究[J];上海電力學(xué)院學(xué)報(bào);2006年02期

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7 孫力娟;王汝傳;;基于蟻群算法和遺傳算法融合的QoS組播路由問題求解[J];電子學(xué)報(bào);2006年08期

8 陳衛(wèi)東;朱奇光;;基于模糊算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J];電子學(xué)報(bào);2011年04期

9 何曙光;鄭軼松;齊二石;張敏;;復(fù)雜曲面擬合的相關(guān)向量機(jī)模型及其泛化能力[J];系統(tǒng)工程;2009年12期

10 陳曉峰;宋杰;;量子人工魚群算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年12期

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1 孟志剛;蟻群覓食仿真和動(dòng)畫的研究[D];中南大學(xué);2011年

2 劉小龍;細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

3 姜昌華;遺傳算法在物流系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];華東師范大學(xué);2007年

4 鹿應(yīng)榮;糧食物流系統(tǒng)優(yōu)化研究[D];吉林大學(xué);2007年

5 王沛棟;改進(jìn)蟻群算法及在路徑規(guī)劃問題的應(yīng)用研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

【相似文獻(xiàn)】

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1 蘇偉;張宏科;;一種移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的路由優(yōu)化模型[J];電子學(xué)報(bào);2007年07期

2 張愛霞;王U，

本文編號(hào)：1361455