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        基于蟻群優(yōu)化算法的QoS路由算法的設(shè)計與仿真

        2013-12-31 00:00:00陳瑩朱益多
        電腦迷 2013年11期

        摘 要 傳統(tǒng)蟻群算法在解決QoS路由問題時往往會在非線性整數(shù)規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上盲目地搜索,其仿生智能沒有與問題特征很好的結(jié)合,所得到的組播樹有可能包含冗余的環(huán)路。為了研制性能更高的QoS組播路由方法,本文提出了一種新的基于蟻群優(yōu)化算法的QoS組播路由新算法。新算法根據(jù)最大最小螞蟻思想,結(jié)合螞蟻-Q算法對原算法進(jìn)行了改進(jìn),使得在實(shí)際應(yīng)用中,算法選路更合理有效。

        關(guān)鍵字 蟻群優(yōu)化算法 QoS路由

        中圖分類號:TP311.52 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        0引言

        縱觀目前學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出的QoS組播路由算法,有相當(dāng)一部分是基于備選路徑集的方法,即首先使用蟻群算法創(chuàng)建源節(jié)點(diǎn)到各個目的節(jié)點(diǎn)的備選路徑集,把組播路由的數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為一個非線性整數(shù)規(guī)劃模型,再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法求解這個模型。雖然這些算法利用了生物進(jìn)化、群智能等仿生智能,但它們都是在非線性整數(shù)規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上盲目地搜索,其仿生智能沒有與問題特征很好的結(jié)合,這限制了其優(yōu)化性能的充分發(fā)揮,而且所得到的組播樹有可能包含冗余的環(huán)路。為了研制性能更高的QoS組播路由方法,本文提出了一種新的基于蟻群優(yōu)化算法的QoS組播路由新算法。

        1算法設(shè)計

        傳統(tǒng)蟻群系統(tǒng)在解決復(fù)雜問題時會早熟停滯。當(dāng)螞蟻搜索太少并且迅速開發(fā)到信息素濃度較高的路徑時,就有可能發(fā)生停滯。Stutzle和Hoos研究出最大最小螞蟻系統(tǒng)用于避免早熟停滯的發(fā)生。最大最小蟻群系統(tǒng)與蟻群系統(tǒng)最大的不同在于其信息素濃度被限定在一個給定的區(qū)間內(nèi)。新算法根據(jù)最大最小螞蟻思想,結(jié)合螞蟻-Q算法對原算法進(jìn)行了改進(jìn)。

        3 算法仿真

        為了盡可能體現(xiàn)真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,驗證算法的可行性,在模擬仿真實(shí)驗中采用基于C-均值聚類的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖善鳌7抡孢^程中,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P褪墙⒃?000km€?000km的正方形區(qū)域內(nèi),由新算法隨機(jī)在該區(qū)域內(nèi)隨機(jī)生成25個節(jié)點(diǎn),并建立連接。不斷調(diào)整組播樹,直到尋找到的包含所有目的節(jié)點(diǎn)的組播樹勢能不再減小,組播樹更新結(jié)束。

        在100個不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P蜕线\(yùn)行新算法,驗證結(jié)果成功率為99%。

        4 算法評價

        針對傳統(tǒng)蟻群系統(tǒng)在解決復(fù)雜問題時存在的缺陷,本文提出了改進(jìn)的蟻群算法。原有蟻群系統(tǒng)算法中采用參數(shù)控制路徑上的信息素濃度揮發(fā),在螞蟻尋路過程中,如果某一步選擇概率較大,會造成后續(xù)螞蟻在此路徑上堆積過多信息素,最終會引起早熟停滯的現(xiàn)象發(fā)生。在新算法中,本文加入了參數(shù),用于控制新加入的邊()的信息素濃度在規(guī)定范圍內(nèi),這樣就可以避免單條路徑上信息素猛增的現(xiàn)象發(fā)生。同時,在信息素更新規(guī)則中,將原有信息素變量()更改為價值變量(),這樣更有利于在實(shí)際問題中的應(yīng)用。在QoS路徑求解中,價值變量()體現(xiàn)為路徑代價。

        新算法在設(shè)計中保留了原有蟻群算法中隨機(jī)數(shù)調(diào)整轉(zhuǎn)移規(guī)則的技術(shù),加入了邊界制約參數(shù)防止路徑中信息素濃度的過度增長,有效避免了早熟停滯的發(fā)生。引入了價值變量,使得在實(shí)際應(yīng)用中,選路更合理有效。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 段海濱.蟻群算法原理及其應(yīng)用.科學(xué)出版社,2006(07).

        [2] 蔡慧,劉洪波,等.基于K均值聚類的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠P蚚J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2009,30(5):1089-1901.

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