基于蟻群算法與粒子群算法融合的QoS組播路由問題求解.pdf

1、QoS組播路由問題是一個非線性的組合優(yōu)化問題，已證明該問題是NP完全問題，傳統(tǒng)方法很難求得全局最優(yōu)解。解決此類問題一般采用啟發(fā)式算法，啟發(fā)式算法包括蟻群算法、粒子群算法等。本文首先對蟻群算法、MMAS(最大最小蟻群算法)、粒子群算法進行分析，然后提出了采用蟻群算法與粒子群算法融合來求解包含時延、時延抖動、丟包率、帶寬、費用等約束條件在內(nèi)的QOS組播路由問題。 考慮到蟻群算法中的四個控制參數(shù)(α，β，p，q0)的選取與網(wǎng)絡本身有關

2、，參數(shù)選取不當對蟻群算法的性能有較大的影響，本文將蟻群算法和粒子群算法進行融合，融合策略主要是在蟻群算法尋找最優(yōu)路徑的過程中，采用粒子群算法來訓練蟻群算法中的參數(shù)，從而提高蟻群算法的優(yōu)化性能，使得蟻群算法中的參數(shù)不必靠人工經(jīng)驗或反復試驗選取，而是通過粒子搜索自適應選取。經(jīng)訓練后蟻群算法中四個控制參數(shù)(α，β，p，q0)為最優(yōu)參數(shù)組合。 算法分別在8節(jié)點和20節(jié)點網(wǎng)絡模型中進行仿真。分別采用基本蟻群算法和融合算法求解QoS組播路由