本文關鍵詞：AdHoc中的一種改進的人工蜂群和粒子群算法的組播路由的研究　出處：《科技通報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： Adhoc組播路由 柯西分布 列維飛行 自適應參數(shù)變換 Qo S

【摘要】：Adhoc的組播路由問題需要考慮延遲、帶寬、費用和丟包率等服務質量約束的問題,其本質是一個NP問題。本文將人工蜂群算法和粒子群算法進行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能夠幫助探路蜂跳出局部最優(yōu),提高產(chǎn)生全局最優(yōu)解的速度,使用列維飛行可以減少尋找優(yōu)化解的時間,在粒子群算法中采用自適應參數(shù)變換的思想,加速了產(chǎn)生種群的最優(yōu)解。本文算法應用在Ad Hoc網(wǎng)絡的組播路由算法中,在滿足Qo S約束函數(shù)的前提下,降低了產(chǎn)生路由最優(yōu)解的費用,縮短了時間。仿真實驗說明本文的算法與基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在網(wǎng)絡時延,網(wǎng)絡消耗費用,網(wǎng)絡成本和丟包率方面具有很好的效果。
[Abstract]:The multicast routing problem of Adhoc needs to consider the QoS constraints such as delay, bandwidth, cost and packet loss rate, which is essentially a NP problem. In this paper, artificial bee swarm algorithm and particle swarm optimization algorithm are mixed. The introduction of Cauchy distribution into the honeysource updating formula of honeybee colony algorithm can help the bees jump out of the local optimum and improve the speed of producing the global optimal solution. The use of Levi flight can reduce the time of finding the optimal solution. The idea of adaptive parameter transformation is adopted in particle swarm optimization (PSO) algorithm, which accelerates the optimal solution of population. This algorithm is applied to multicast routing algorithm in Ad Hoc network. On the premise of satisfying the QoS constraint function, the cost of generating the optimal routing solution is reduced. The simulation results show that the proposed algorithm is more effective than the basic artificial bee swarm algorithm and particle swarm optimization algorithm in network delay, network cost, network cost and packet loss rate.
【作者單位】： 揚州大學信息學院;江蘇聯(lián)合職業(yè)技術學院揚州分院;
【分類號】：TN929.5;TP18
【正文快照】： Qo S路由組播技術是Adhoc網(wǎng)絡中的研究關鍵技術之一,伴隨著云計算等概念的應用發(fā)展,這就要求網(wǎng)絡的的質量能夠得到提高,在Ad Hoc網(wǎng)絡中,目前很多的算法都是基于基于Bellman-Ford或者Dijkstra算法[1],無法能夠為Qo S提供很好的支持。文獻[2]提出一種基于壽命估算MMAS的Ad Hoc網(wǎng)

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本文編號：1429503