基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟
蚂蚁算法和蚁群算法
蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）和蚁群算法（Ant Colony Optimization）是启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在觅食和建立路径时的行为。
这两种算法都基于模拟蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的集体智慧来解决组合优化问题。
蚂蚁算法和蚁群算法的基本原理类似，但应用领域和具体实现方式可能有所不同。
下面是对两者的简要介绍：蚂蚁算法：蚂蚁算法主要用于解决图论中的最短路径问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
其基本思想是通过模拟蚂蚁在环境中寻找食物的行为，蚂蚁会通过信息素的释放和感知来寻找最优路径。
蚂蚁算法的核心概念是信息素和启发式规则。
信息素（Pheromone）：蚂蚁在路径上释放的一种化学物质，用于传递信息和标记路径的好坏程度。
路径上的信息素浓度受到蚂蚁数量和路径距离的影响。
启发式规则（Heuristic Rule）：蚂蚁根据局部信息和启发式规则进行决策。
启发式规则可能包括路径距离、路径上的信息素浓度等信息。
蚂蚁算法通过模拟多个蚂蚁的行为，在搜索过程中不断调整路径上的信息素浓度，从而找到较优的解决方案。
蚁群算法：蚁群算法是一种更通用的优化算法，广泛应用于组合优化问题。
除了解决最短路径问题外，蚁群算法还可应用于调度问题、资源分配、网络路由等领域。
蚁群算法的基本原理与蚂蚁算法类似，也是通过模拟蚂蚁的集体行为来求解问题。
在蚁群算法中，蚂蚁在解决问题的过程中通过信息素和启发式规则进行路径选择，但与蚂蚁算法不同的是，蚁群算法将信息素更新机制和启发式规则的权重设置进行了改进。
蚁群算法通常包含以下关键步骤：初始化：初始化蚂蚁的位置和路径。
路径选择：根据信息素和启发式规则进行路径选择。
信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，信息素浓度受路径质量和全局最优解的影响。
全局更新：周期性地更新全局最优解的信息素浓度。
终止条件：达到预设的终止条件，结束算法并输出结果。
蚁群算法的基本原理
蚁群算法的基本原理蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为，被广泛应用于求解组合优化问题、路径规划等领域。
蚁群算法的基本思路蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素来获取全局最优解。
具体过程如下：1.初始化信息素: 首先，需要在所有可行解的路径上放置一些信息素。
在开始时，信息素值可以选择为等量的值或一些默认值。
2.蚁群搜索: 一开始，所有的蚂蚁都分别随机选择一个节点作为起点，并开始在网络中搜索。
蚂蚁行动的过程中，会根据路径上信息素浓度的大小来选择下一步的方向。
同时，每只蚂蚁都会记录其所经过的路径和信息素值。
3.信息素更新: 每只蚂蚁到达终点之后，计算其所经过路径的费用，然后根据一定的规则更新路径上的信息素。
较优的路径上将会添加更多的信息素，使下一次蚂蚁选择该路径的概率更大。
4.重复搜索: 重复上面的步骤，直到满足一个停止条件为止。
一种常见的停止条件是达到预定的迭代次数。
蚁群算法的优势蚁群算法在解决组合优化问题时，具有以下的优势：1.全局优化能力极强: 因为每只蚂蚁都只关注自己所经过的路径上的信息素值，所以可以同时搜索并更新多个路径，从而有可能找到全局最优解。
2.能够避免陷入局部最优: 蚁群算法可以通过信息素的挥发、说长存、信息素值的启发式更新等手段来避免陷入局部最优解。
3.易于扩展和并行化: 蚁群算法通常是一种并行的算法，可以很轻松地应用于分布式计算环境中。
蚁群算法的应用蚁群算法在解决组合优化问题、路径规划、调度等方面有着广泛的应用，如下所示：1.旅行商问题: 蚁群算法可以用于解决旅行商问题。
2.线性规划问题: 蚁群算法可以用于求解线性规划问题。
3.路径规划问题: 蚁群算法可以用于车辆路径规划问题。
4.调度问题: 蚁群算法可以用于作业车间调度问题。
蚁群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为。
基于动态蚁群规模的优化路由算法
蚁数 目控制表来控制“ 网络蚂蚁” 的数 日。该算法能提高蚁群算法 的 自适 应性， 自动调 节 网络的 负载平衡。 网络
仿真试验结果表 明， 算法具有 良好 的收敛性和求解效果。 该
关键词 ： 蚁群 算 法 ； 由 ； 理 路 代 中 图 分 类 号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ８— ０ ３ ２ １ ）６— ０ １— ３ １０ ２ ９ （０ ０ Ｏ ０３ ０
移动 Ａ ｏ ｄＨ ｃ网络 是一组 带有 无线 收 发装 置 的移 ｍａｄ 由协 议 也 称 反 应 式 路 由 ， 当源 节 点 需 要 时 ｎ路 只 动节点组 成 的 多 条 性 的 自治 系 统 ， 其 结 构 比 较 灵 才 寻 找路 由 ， Ｓ 和 Ａ Ｄ 是 它 的两 种 典 型 协议 ， 因 ＤＲ ＯＶ 其 ห้องสมุดไป่ตู้
活 ， 有广 阔 的发展 前 景 。在 Ａ ｏ 络 中 ， 具 ｄ Ｈ ｃ网 由于 节 中是最早 采 用 Ｏ ｎ—ｄｍ ｎ ｅ ａｄ思 想 的 协 议 。Ｄ Ｓ采 用 路 点 的移动 性 、 限 的 带 宽 ， 统 的 网 络 路 由技术 很 难 由缓存技 术 ， 于 存储 源 路 由信 息 ， 的 每个 分 组 的 有 传 用 它 适应 该网络 ， 到 一 种 合适 有 效 的路 由方 法 ， 一 个 分组头中包含了源节点到 目的节点的整条路由信息， 找 是
Ｖｏ Ｉ ８ Ｎ ． ｌ１ ｏ ６
ＮＯ ． Ｏｌ Ｖ２ Ｏ
基 于动 态 蚁群 规 模 的优 化 路 由算 法
支 ，娜 ， ４Ｊ 、 梁 娟
（ 河南机 电高等专科学校 ， 河南 新 乡 ４ ３０ ） ５０ ０ 摘要 ：针对 移动 Ａ ｏ ｄＨ ｃ网络， 出了一种可以可控制蚁群规模 的 自适 应蚁群路 由算法 ， 过在 网络节 点配置蚂 提 通
基于蚁群-遗传算法的QoS路由选择
Ｋｅ ｗ ｒｓ ｎ ｃｌｎ ｌｏ ｔｍ， ｅｅ ｃＡ ｇｒｈ Ｑ Ｓ ｒｕｉｇ ｙ ｏ ｄ ：ａｔ ｏｏｙ ａ ｒｈ Ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ， ｏ ｏｔ ｇｉ ｉ ｉ ｎ
１ 引 言
随 着 Ｉｔｍｅ 的迅 猛 发 展 ．多 媒 体 应的灵 活性 和健 壮 性 。 而 ， 群算 法 存 在 初 始 信 息 匮 乏 ， 然 蚁 搜 索 时 间过 长 、 于 停 滞 等 问题 。 易
路径进行优 化。仿 真结果表明此算法是 可行 的、 有效的。
关键 词 蚁群 算法 遗 传算法 Ｑ Ｓ路 由 ｏ
文 章 编 号 １０ — ３ １ ２ ０ ）５ ０ １— ３ 文 献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８３ 一（０ ６ ２ — ｌ３ ０ 中 图分 类 号 Ｔ １ Ｐ８
Ｑｏ ｕｉｇ Ｂ ｓｄ ｏ ｔＣｏｏ ｙ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔｍ Ｓ Ｒｏ ｔ ａｅ ｎ Ａｎ ｌｎ － ｎ ｎ ｔ Ａｌｏ ｉ ｃ ｈ
维普资讯
基于蚁群一遗传算法的 Ｑ Ｓ路 由选择 ｏ
朱玉平 叶大振 王 锁萍 （ 南京 邮 电大学 ， 南京 ２ ０ ０ ） １０ ３
Ｅ ｍａ ： ｕｐ ｎｕ ｔ ｄ ． — ｉ ｚ ｙ ＠ ｊｐ． ｕ ｎ ｌｈ ｅ ｃ
摘 要 论 文提 出 了一 种 将 蚁 群 算 法与 遗 传 算 法 融合 的新 算 法 。 用 蚁 群 算 法进 行 寻 径 生 成 初 始 群 体 ， 用 遗 传 算 法 对 采 利
和机 制 来 满 足各 种 Ｑ Ｓ的 需 求 ， ｏ ｏ Ｑ Ｓ路 由是 网 络 多 媒 体 信 息 传
输 的关 键 之 一 ， 这 方 面 已有 不 少 的研 究 成 果 。 在 实 时 应 用 往 往 会 对 延 时 ， 时 抖 动 ， 宽 ， 失 率 ， 务 代 延 带 丢 业 价 等 多 个 参 数 同时 提 出 性 能要 求 。 这 些 参数 相 互 独 立 时 ， 择 选 满 足多 个 参 数 限 制 的 路 由 就 成 为 Ｎ Ｐ完 全 问 题 。近 年 来 ． 内 国 外 许 多 学 者 利 用 神 经 网 络 、 群 算 法 、 传 算 法 等 智 能 算 法 来 蚁 遗 解决 Ｎ Ｐ完 全 问 题 ， 且 取 得 了 一 定 的成 果 ； 算 法 都 有 各 自 并 各 的优 缺 点 ， 何 实 现 优 势 互 补 ， 到 更 好 的 效 果 ， 少 学 者 进 行 如 得 不 了深 入 的 研 究 并 且 取 得 了 较 好 的 效 果 。 目前 已 经 有 许 多 国 内外
基于蚁群算法的DSR协议研究与仿真
处 理 。簇 首 负责 对 内管 理 和 对 外 交 流 。由于 分簇 算 法 较 好 的 解 决 了平 衡 网络 负 载 均 衡 和 能量 消 耗 问题 ，已 成 为 目前 无 线
路 由算法研 究的主流 。 在分簇路 由算法 中， 簇首的选择是至
关 重 要 的 问题 ， 决 定 整 个 簇 的运 行 效 率 和 运 行 模 式 。 它
Ｍ Ａ ｕｉ ｉ ＤＥＮＧ ｉ ｈ 。 Ⅵ ＮＧ ａ Ｒ — ｎ． ｘ Ｇｕ ． ｉ ｓ ． Ｘｉ ｏ
（ ．Ｓ ｈ ｏ ｆ ｏ ｗａｅ ＤａｉｎＵｎｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｄａｉｎ ｌ６ ２ ， Ｃ ｉａ １ ｃ ｏ ｌ Ｓ ｆ ｒ， ｏ ｔ ｌ ｉｅｓｔ ｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ａ ｙ ｌ １ ６ １ ｈｎ ； ａ
于 战场、 谷等不便 架设有线 网络的地区 。 山 Ａ Ｈｏ 网络 路 由协 议 可 分 为 ３ ： 驱 动 路 由协 议 、 需 ｄ ｃ 种 表 按
个 簇 ， 取 “ 心 节 点 ” 为 簇 首 ， 首 指 导 簇 内各 成 员 之 间 选 中 作 簇
进 行 明 确 分 工 ， 证 网 络 高 效 稳 定 的 协 作 运 行 和 信 息 的 快 速 保
到 适 用 标 准 。分 簇 路 由算 法 将 具 有 一 定 关 联 的 节 点 划 分 为
一
有动态变 化的拓扑结构 ， 中心基站 ， 一个节点都兼备路 由 无 每 转 发 和 接 收 的 功 能 ， 目的 是 协 作 的感 知 、 集 和 处 理 网络 覆 其 采 盖 区域 中 被 感 知对 象 的 信 息 ， 发 送 给 观 察 者 “ 可 广 泛 应 用 并 。
０ 引 言
Ａ ｃ网 络 ， 称 为 多 跳 移 动 无 线 网 络 ， 一 种 由大 量 ｄＨｏ 又 是
基于蚁群算法的卫星网动态路由算法
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｔｃ ｌ ｎ ｌ ｏ ｔｍ ；ｓ ｔｌ ｔ ｅ ｗ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎ ｏｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ ｉ ａｅｌ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ；ｒ ｕ ｉ ｇ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｏ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｔ
０ 引 言
随着信息技术的飞速发展 ， 卫星网络 的地位在
球无缝覆盖 ， 具有连续 的高带宽性能 ， 而且还支持灵
活、 可扩展 的 网络配 置 。因此 ， 卫星 网络技 术 的研究
成为了人们关注的焦点 。要构建卫星网络 ， 就要开
发 出基于 星 间链 路 的特殊 路 由算法 。由于卫 星 的高 速运 动 以及 卫 星 网络 拓 扑 的持 续 快 速 动 态 变化 ， 因
ａｄ ｎ ｍ ｃｒｕｉｇ ｌ ｒｈ ｒ ａ ｌｔ ｎｔｏｋｂ ｓｄｏ ｎ ｏ ｎ ｌ ｒｈ Ｄ Ａ — Ｃ ｙａ ｉ ｏ ｔ ｇ ｉ ｍ ｆ ｔ ｌｅ ｅ ｒ ａｅ ｎａ ｔ ｌ ｙａ ｏｉ ｍ（ Ｒ Ｓａ Ａ）ｗ ｓｐｅｅ — ｎ ａ ｏ ｔ ｏ ｓ ｅｉ ｗ ｃｏ ｇ ｔ ａ ｒｓｎ
全 球数 据通 信 中变得 越来越 重 要 。它不仅 能提 供全
技 术 。它 由 Ｍａｃ ｏｉ ｌ 于 １９ 在他 的博 士论 ｒｏＤ ｒｏ１ ｇ １ ９２年 文 中引入 ， 灵感 来 源 于 蚂蚁 在 寻 找 食 物过 程 中发 其 现路径 的行 为 。 蚁群 算 法是 一 种 新 型拟 生 态 系统 算法 ， 具有 本 质并行 性 、 同工作 机制 、 棒性 和易 于 与其它 启发 协 鲁 式算 法结 合等特 点 ， 用来求 解旅 行商 问题 、 指派 问题
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｔｌ ｔ ｎ ｔ ｒ ｏ ｔ ｇ ｓ ｏ ｌ ａ ｅ ｔ ｅ ｕ ｅ ｏ ｍａｌ ｒｃ ｐ ｃｔ ｎ ｏ ｓｒ ｃ ： ａ ｅｌ ｅ ｅｗｏ ｋ ｒ ｕ ｉ ｈ ｕ ｄ ｈ ｖ ｈ ｓ ｆｓ ｌ ａ ａ ｉ ａ ｄ ｃ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ｏ ｅ ｈ ａ ｉ ｎ ｅ ｙ ｎｃ ｔ ｖ ｒ ｅ ｄ ｏ ｔ ａ ｃ ｌ ｔ ｈ ｐ ｉ ｌ ｐ ｔ ａ ｄ ｂ ｂ ｅ ｔ ｄ ｐ ｏ ｔ ｅ ｓ ｔｌ ｔ ｅｗ ｒ ｏ ｏ ｏ ｙ ｃ ａ ｇ ｓ ａ ｄ ｏ ｈ ｒ ｏ ｃ ｌｕ ａ ｅ ｔ ｅ ｏ ｔ ｍａ ａｈ， ｎ ｅ ａ ｌ ｏ ａ ａ ｔｔ ｈ ａ ｅｌ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ ｔｐ ｌｇ ｈ ｎ ｅ ， ｎ ｔ ｅ ｉ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｓ Ｔ ｅ Ａ ｔＣ ｌｎ ｇ ｒ ｈ ｓ ｏ ｌ ｅ ａ ｇ ｏ ｐ ｒ ａ ｈ ｔ ｏｖ ｉ ｐ ｏ ｌｍ． ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ． ｈ ｎ ｏ ｏ ｙ Ａｌｏ ｔ ｍ ｈ ｕ ｄ ｂ ｏ ｄ ａ ｐ ａ ｃ ｏ ｓ ｌ ｅｔ ｓ ｒ ｂｅ Ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ， ｉ ｃ ｉ ｈ
基于蚁群算法路由可视化动态模拟-开题报告 -JAVA毕业设计
开题报告课题: 基于蚁群算法路由可视化动态模拟1.选题依据（1）课题研究意义DWDM全光通信网在我国已进入了高速发展期,正向着ASON(Automatically Switched Optical Network 自动交换光网络)为代表的新一代智能化光网络的方向发展。
而智能化的动态光路由和波长分配(Routing and Wavelength Assignment, RWA)算法则是构建ASON、实现对全光网的智能化控制和管理的关键技术之一。
蚁群算法是受真实蚁群觅食行为的启发而产生的一种模拟进化算法,是由有限个蚂蚁的个体行为组成的多agent系统[1、2],已被成功应用于解决TSP(Traveling Salesman Problem 旅行家问题)[1]、JSP(Job-shop Scheduling Problem生产排程问题)、QAP(Quadratic Assignment Problem二次指派问题)等组合优化问题。
近来已有的大量研究表明,蚁群算法具有并行性、鲁棒性、可重构性、分布性等特质。
这些特性使得蚁群算法在解决动态RWA问题中表现出优异的性能。
在网络带宽的有效利用、波长资源的合理分配、以及网络路由的重构与恢复,基于蚁群思想都能找到对应的解决方法。
相关研究工作如达到预期目标将处于国际先进水平,也必然会加快我国构建智能光网络的步伐,因此具有良好的经济效益和社会效益.（2）国内外研究现状、水平和发展趋势至今为止,国内外比较成熟的动态RWA算法都把RWA问题强行拆分成路由和波长分配两个子问题分别加以解决,如First-Fit(最先适用)算法、LLR(least-loaded routing最小负载路由)算法、LI(Least Influence最小影响)算法[3]等,并且都为集中式算法,需要利用全网信息,没有考虑波长变换,无法完成在算法层面上的网络的自动恢复,路由和波长分配独立解决也导致这些算法难以得到全局最优解。
基于蚁群算法的网络安全路由算法研究
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】 Ｔ ｈ ｅ ｈ ｕ ｍ ａ ｎ ｉ ｎ ｓ ｐ ｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ． Ｔ ｈ ｏ ｒ ｕ ｇ ｈ ｈ ｔ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ ａ ｎ ｔ ｓ ｆ ｏ ｒ ａ ｇ ｉ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓ ， ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ａ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ・信 息 安 全 ・网络控制
基 于蚁群算法的 网络安全路 由算法研 究
直 敏
（ 盘锦职 业技 术 学院信 息管理 系 辽 宁盘锦 １ ２ ４ ０ １ ０ ）
【 摘
要 】 通 过研 究蚂蚁 寻食 的轨迹 ， 分 析推 理 出一 种得 到最 优路 径 的并行 算法 ， 由于 其灵 感来源 于蚂 蚁 ， 所 以起 名
Ｚｈ ｌ Ｍ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｐ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｇ ｅ Ｌ ｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｐ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ １ ２ ４ ０ １ ｏ １
【关键词 】 蚁 群算 法 ； 网络路 由
Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ａ ｂ ｏ ｕ ｔ Ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｅ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
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基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。
组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。
用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。
用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。
因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。
在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。
本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。
目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 路由选择的意义 (2)1.1.1 路由选择技术的组成 (2)1.1.2 路由算法设计目标 (3)1.1.3 路由算法的分类 (4)1.1.4 路由算法衡量的标准 (4)1.2.目前常用的路由算法 (5)1.2.1 最短路径算法 (5)第2章蚁群算法的基本原理 (7)2.1蚂蚁算法的产生 (7)2.2 蚂蚁算法的算法思想 (7)2.3蚁群算法原理 (8)2.4 蚁群算法的应用 (12)2.4.1蚂蚁算法在电信网动态路由优化中的应用 (12)2.4.2蚂蚁算法在组合优化中的应用 (12)2.5 蚂蚁算法的未来发展 (12)2.5.1 MMAS ( Max2Min ant system) 最大最小蚁群算法 (12)2.5.2 具有变异特征的蚁群算法 (12)2.5.3 自适应蚁群算法 (13)2.5.4大规模集成电路综合布线 (13)2.5.5电信网络路由 (13)第3章开发工具 (14)3.1软件环境 (14)3.2其他资料 (14)3.3 Java 的简单介绍 (14)3.3.1 网络时代的需要 (14)3.3.2 Internet的普及 (14)3.3.3 跨平台可移植性的要求 (14)3.4 Java 的主要特点 (15)3.4.1 简单性 (15)3.4.2 安全性 (15)3.4.3 面向对象性 (15)3.4.4 可靠性 (16)第4章具体的功能结构 (17)4.1 系统的结构总框图 (17)4.2 蚂蚁算法的主要步骤 (18)第5章系统的实现 (25)5.1蚁群算法的实现结果 (25)第6章算法的不足和改进 (29)6.1 算法的不足 (29)6.2 算法的改进 (30)6.2.1信息素更新参数微调 (30)6.2.2 全局调整 (31)6.2.3 信息素值微调 (31)6.3一种先进的蚂蚁算法——智能蚂蚁算法 (31)6.3.1 取消外激素 (31)6.3.2 自动调节选择最优路径的比例 (32)5.6.3 选择目标城市的依据 (32)6.3.4引入扰动 (32)6.4 蚂蚁算法的展望 (33)结束语 (34)前言蚁群算法是一种新生的算法，具有很强的通用性。
从提出到现在，仅短短10余年的时间，但是在离散型组合优化问题中。
表现很突出，所以一起人们的关注。
目前蚁群算法的研究者主要集中在比利时、意大利、德国等国家，美国和日本在近几年也开始了对蚁群算法的研究。
国内的研究开始于1998年末。
主要在上海、北京、东北少数几个学校和研究所开展了此项工作，主要围绕TSP及相关问题的实验仿真，少数涉及通信网络的路由选择、负载平衡、电力系统的故障检测以及蚁群算法在连续系统应用，如函数逼近等方面应用的尝试。
在国外，蚁群算法已经在集成电路布线、网络路由选择、机器人线路规划等方面得到了应用。
自1998年，第一届蚂蚁优化国际研讨会召开以来，已经是第三届了，大大推动了蚁群算法的发展。
蚁群算法已经引起越来越多的关注，尽管还缺乏完善的理论分析，对它的有效性也没有出严格的数学解释，但是回顾模糊控制的发展历史，理论的不完善并不妨碍应用，有时应用是超前于理论的，并推动理论的研究。
我们相信蚁群算法必将得到广泛的应用。
第1章绪论1.1 路由选择的意义路由(Route) 的概念出现于本世纪70 年代,当时的网络结构较简单,因此直至80 年代中期出现了大规模的网络结构后,路由技术才得到了广泛的应用。
在ISO/ OSI 体系结构中,路由技术是第三层(网络层) 的功能,路由选择(Routing)是分组交换系统中的一个重要概念,是指在互联网络中选择将信包(Package) 从信源机(Source Host) 传往信宿机(Destination Host) 的传输路径的过程。
实际的网络协议(如IP协议) ,其本身并不涉及具体的路由选择细节,它只说明路由选择的一般原理和规则,具体的路由选择是指路由表的建立与刷新机制,由一组独立的路由选择协议(RoutingProtocol) 描述。
路由选择的过程是由路由算法来完成的,路由算法可以运行在网络主机上,也可运行在专用的路由设备上,如路由器是一种网络互联设备,其主要功能就是进行路由选择。
1.1.1 路由选择技术的组成路由选择技术涉及两方面内容:最佳路径的选择及信包在网络上的传递。
信包的传递也可称为交换(Switching) , 交换过程相对简单,而路径的选择过程比较复杂。
最佳路径选择最佳路径依赖于不同的衡量标准,例如可使用路径长度作为衡量标准。
在确定最佳路径的路由算法中,路由表(Routing Tables) 是一个重要的数据结构,其中包含了网络的路由信息,算法通过建立和维护路由表进行最佳路径的确定。
路由算法根据算法要求在路由表中填写各种路由信息,其中最基本的是目标/ 驿站(Hop) 信息(见表1) 。
这一组信息告诉路由器,在信包发往信宿机的过程中,最佳选择是将信息转发至下一驿站(Next Hop) 所代表的节点。
当路由器接收到一个输入信息时,首先检查信包的目标地址,然后尝试找出与此目标地址相匹配的下一驿站,若匹配成功则进行信包转发,否则放弃该信包。
除了目标/ 驿站信息外,根据不同的路由算法,路由表中还包含有其它内容,例如最佳路径的衡量标准等信息。
在路由器之间传输的各种信息中,有关路由选择的信息称为路由刷新报文(Routing Update Message) 。
路由刷新报文通常是全部或部分路由表内容。
通过对所有路由信息的分析,路由器可建立一个详细的网络拓扑图。
例如,用于链接-状态路由算法的链接- 状态广播报文通知其它路由器有关自身的链接状态,通过这些信息,路由器可建立一个完整的网络拓扑图,通过拓扑图便可确定到达目标的最佳路径。
1.1.2 路由算法设计目标路由算法往往具有下列一种或多种目标: 最佳性、简单性、稳定性、快速收敛性及适应性等目标。
(1) 最佳性目标要求算法具有寻找最佳路径的能力,最佳路径依赖于算法所采用的衡量标准。
通常路由选择协议严格定义了计算时所采用的衡量标准。
(2) 简单性目标要求算法尽可能简单,即用尽可能小的软件开销提供有效的功能。
当算法运行在低档设备上时效率尤为重要。
(3) 稳定性目标算法必须是稳定可靠的。
在遇到特殊情况(如硬件故障、过载、误操作等) 时,算法能够稳定地运行。
由于路由器位于互联网络的连接点上, 有着相当重要的地位, 若算法不稳定将造成严重的后果。
优秀的路由算法经得起时间的检验并且在任何情况下都能稳定地工作。
(4) 快速收敛性目标路由算法要求能够快速收敛。
这里所指的收敛是指最佳路径能迅速被网上所有路由器所接受。
若发生网络故障导致线路断开或恢复, 相应路由器向网络发出路由刷新报文,促使其它路由器重新计算最佳路径,更新路由表,同时又向网络发送刷新报文,直至所有路由器都相互认可这些最佳路径。
收敛慢的算法将导致路由环问题及网络损耗。
(5) 适应性目标路由算法必须具有较强的适应能力,即能够迅速准确地适应各种网络环境的变化。
例如,如果发现某一网段出现故障,能迅速为所有经过该网段的路径选择另一条最佳路径。
另外,还必须能适应网络带宽、路由器队列大小、网络延迟或其它变化。
1.1.3 路由算法的分类(1) 静态或动态路由算法静态路由是由管理员在路由使用前建立的,只有管理员才能对路由表进行修改。
静态路由算法的设计简单,在可预知网络的通信量且网络结构简单的情况下使用静态路由算法。
静态路由算法不能适应网络情况的变化,因此不适用于目前的大规模及变化频繁的网络结构, 90 年代占主导地位的路由算法是动态路由算法。
动态路由算法通过分析路由刷新报文,能够进行实时调整以适应网络的变化。
当网络发生变化时,根据路由刷新信息, 路由软件重新计算最佳路径并将变化信息向网络上发送。
这些信息在网络上使得网络上的其它路由器也相应运行路由算法刷新其路由表。
(2) 单重路径或多重路径算法单重路径算法对同一信宿机提供一条最佳路径,多重路径算法对同一信宿机提供多条路径以供选择,允许在复杂的线路上进行多重通信。
多重路径算法不仅提高了通信量而且提高了通信的可靠性。
(3) 单层或多层结构算法单层结构中,网络上所有的路由器是对等的,而在多层结构中,存在主干路由器与分支路由器。
信包从分支路由器转发至主干路由器,再传送至信宿机所在区域的主干路由器,再从这一位置通过一个或多个分支路由器最终到达信宿机。
路由系统将一组逻辑节点称为域或自治系统。
在层次结构中,有些路由器只能在自治系统内相互通信,位于自治系统顶层的路由器可与其它自治系统的顶层路由器进行通信。
层次结构的主要优点在于模仿了公司的组织结构,因为网络的大部分通信量存在于分公司内部(自治系统) ,自治系统内的路由器只需清楚系统内其它路由器的情况。
因此系统内的路由算法可进行简化,相应减少了路由刷新时产生的通信量。
(4) 向量- 距离算法或链接- 状态算法这两种算法是两类基本的自动路径广播算法,在此基础上相应有多种协议,典型的有GGP 和SPF 协议。
1.1.4 路由算法衡量的标准路由信息表中包含了交换所需的如何确定最佳路径的要求, 即确定最佳路径的标准, 路由算法根据这些标准进行计算。
复杂的算法往往综合多种标准,常用的衡量标准有:(1) 路径长度路径长度是使用最普遍的标准,一些协议许可网络管理员对网络的线路赋予一定的代价值,在此类情况下,最佳路径就是所经过的每条线路的代价总和。
有些协议定义驿站数量为标准,即路径上所经过的网络设备(如路由器) 的数量。
(2) 可靠性在路由算法中, 可靠性是指每个网络连接的可靠性, 通常用每位的错误率表示。