基于蚁群算法的网络多节点路由优化
基于蚁群算法的网络优化研究
基于蚁群算法的网络优化研究摘要：网络优化是现代计算机科学领域的一个重要研究方向。
为了提高网络的效率和性能，人们一直在寻找新的优化算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，已经被成功应用于网络优化问题。
本文将介绍基于蚁群算法的网络优化研究，并讨论其应用领域、优势和挑战。
1. 引言网络优化是指通过改进网络拓扑结构、提高网络性能和有效利用网络资源来优化网络的过程。
随着物联网、云计算和大数据等技术的快速发展，网络优化变得越来越重要。
传统的网络优化方法通常具有局限性，无法在复杂的网络环境中获得最优解。
因此，人们开始探索新的优化算法来解决这些问题。
2. 蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。
蚂蚁在搜索食物的过程中，会留下信息素，用于引导其他蚂蚁找到路径。
蚁群算法的基本原理是通过模拟这种信息交流和信息素留下的方式来搜索优化解。
蚁群算法具有分布式、自适应和并行的特点，可以应用于解决多种复杂的问题。
3. 蚁群算法在网络优化中的应用蚁群算法已经被广泛应用于网络优化问题，包括路由优化、链路优化、拓扑优化等。
在路由优化方面，蚁群算法可以帮助网络中的数据包选择最短路径，从而提高网络的传输效率。
在链路优化方面，蚁群算法可以优化网络中的链路负载均衡，避免某些链路过载而影响网络性能。
在拓扑优化方面，蚁群算法可以改进网络的拓扑结构，以适应不断变化的网络环境。
4. 蚁群算法在网络优化中的优势相比传统的优化算法，蚁群算法具有以下优势：首先，蚁群算法是一种自适应的算法，能够根据环境的变化调整搜索策略。
其次，蚁群算法是一种分布式算法，能够同时搜索多个解，从而更有可能找到全局最优解。
此外，蚁群算法具有较强的鲁棒性和适应性，即使在网络中存在噪声和随机干扰的情况下，仍能保持较好的性能。
5. 蚁群算法在网络优化中的挑战尽管蚁群算法在网络优化中取得了一些成功，但仍面临一些挑战。
首先，蚁群算法的搜索过程需要大量的计算资源和时间。
基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法
delay2jitter ·() ∈R- , cost ·() ∈R+ ,bandwidth ·() ∈R+ 和 packet2loss ·()
∈R- 。实际上 ,QoS 多 播 路 由 问 题 是 寻 找 一 棵 多 播 树 T ( s ,
M) ,有下列 QoS 约束条件 : ①delay( p ( s , t) ) ≤D ; ②bandwidth ( p
全局最优解 。因此 F 的定义[3]是 :
F = F2/ F1
vv
F1 = ∑ ∑Cij 3 Pidj i =1j =1 j ≠i
1 引言
蚁群算法 (Ant Colony Algorithm) 是最近几年由意大利学者 M. Dorigo 提出的一种新型的模拟进化算法 。该算法不依赖于 具体问题的数学描述 ,具有全局优化能力和本质上的并行性 , 同时比遗传算法 、模拟退火算法等早期进化算法具备更强的鲁 棒性 、求解时间短 、易于计算机实现等优点 ,已被应用于高度复 杂的组合优化问题 、通信网络的路由选择问题 。蚁群算法是一 种随机搜索算法 , 与其他模拟进化算法一样 , 通过由候选解 组成的群体的进化过程来寻求最优解 。 多播路由优化的目标是找到一种算法或策略 ,在给定的网 络和多播需求的情况下 ,寻求一种链路连接方式 ,使网络资源 能够得到有效利用 。近年来 ,各国学者经过探索提出了一些快 速有效的算法 ,如基于最短路径的 Dijkstra 算法 ,即计算源节点 到各目的节点的最短路径 ;求最小网络代价应用的斯坦利 (Steiner) 树路由算法 ,计算多播树 (Multicast Tree) 使其在任意一 对源和目的节点之间都存在通路 ,并使其代价 (Cost) 最小 。算 法都是以服务质量 (QoS) 指标中的带宽 、延时 、延时约束和包丢 失率等为优化选路准则 ,提出了各种多播路由算法 。 本文采用的蚂蚁算法是一种启发式算法 ,该算法在求解旅 行商问题 (TSP) 中取得了较好的实验结果 。TSP 问题就是在给 定的多个城市中寻找一条闭合的路径 ,此路径要历经每个城市
基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究
基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究王永恒【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)020【摘要】In this paper,the problem of information packet loss and data transmission delay due to the rapid development of modern computer network is presented.The ant colony algorithm framework is given to solve the optimization problem of computer network routing problem.The ant colony algorithm is improved,the state transition rule and the pheromone update rule of the traditional ant colony are changed,and the optimization model of the computer network based on the improved ant colony algorithm is put forward,and the speed of the network routing optimization is obviously improved.The simulation results show that the improved ant colony algorithm can quickly optimize the routing of computer network,and the optimization success rate is high,which can meet the actual needs.%文中针对由于现代计算机网络的快速发展而导致的信息丢包、数据传输延迟的问题,给出了问题优化描述和降低网络消耗的蚁群算法框架,以解决计算机网络路由优化问题.并对蚁群算法进行改进,改变传统蚁群的状态转移规则和信息素更新规则,提出了基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化模式,使网络路由优化速度得到明显提高.最后进行仿真实验,仿真结果表明改进的蚁群算法能快速优化计算机网络路由,且优化成功率高,满足实际需要.【总页数】4页(P125-128)【作者】王永恒【作者单位】上海中侨职业技术学院上海201318【正文语种】中文【中图分类】TN99【相关文献】1.基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究 [J], 刘彤彤;王磊2.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东3.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 叶华乔4.基于改进蚁群算法的Zigbee网络路由优化研究 [J], 董绍江; 杨舒婷; 刘伟; 蒙志强5.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群优化的网络路由技术研究
基于蚁群优化的网络路由技术研究基于蚁群优化的网络路由技术研究摘要：随着互联网技术的发展，网络通信的质量和效率对于各种应用来说变得越来越重要。
因此，网络路由技术的研究变得尤为重要。
本文将介绍蚁群优化算法在网络路由领域的应用，并分析其优势和局限性。
通过对其机制的研究和优化，我们能够提高网络路由的性能和效率，以满足不断增长的数据传输需求。
1. 引言网络路由是指在计算机网络中选择最优路径以传输数据的过程。
传统的网络路由算法往往依赖于静态的路由表，无法适应网络拓扑和传输需求的变化。
为了解决这个问题，研究者们开始尝试利用生物群体中的行为来设计新的路由算法。
蚁群优化算法就是其中一种方法。
2. 蚁群优化算法的基本原理蚁群优化算法受到蚂蚁寻找食物的行为启发而形成。
蚂蚁在寻找食物的过程中会释放信息素，其他蚂蚁通过感知信息素的浓度来选择路径。
这种分布式的合作行为使得蚂蚁能够快速找到最优路径。
将这个行为转化到网络路由中，可以利用蚁群优化算法来选择最优的路径。
3. 蚁群优化算法在网络路由中的应用蚁群优化算法在网络路由中有着广泛的应用。
它能够根据网络拓扑和传输需求，自适应地调整路由路径，提高传输效率。
这是因为蚁群优化算法考虑了信息素在整个网络中的传播过程，并据此进行路径选择。
与传统路由算法相比，蚁群优化算法能够更好地适应网络拓扑的变化。
4. 蚁群优化算法在网络路由中的优势和局限性蚁群优化算法在网络路由中的应用有着许多优势。
首先，它能够动态地适应网络拓扑的变化，能够在网络故障时寻找备用路径，提高网络的可靠性。
其次，蚁群优化算法能够找到全局最优路径，而不仅仅是局部最优路径。
然而，蚁群优化算法也存在一些局限性，比如在大规模网络中可能会导致较长的计算时间。
此外，蚁群优化算法依赖于信息素的更新和传播，如果信息素更新的频率不合适，可能会导致路由路径选择的不准确。
5. 蚁群优化算法的改进和优化为了克服蚁群优化算法的局限性，研究者们提出了许多改进方法。
基于蚁群优化的网络路由算法及其NS仿真
Ｋ ｙ Ｗ ｏｒ ｎ ｔ ｒ ｏ ｔｎ ｅ ｄｓ ｅｗｏ ｋ ｒｕ ｉｇ，ａ ｔｃ ｌｎ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｎ ｏｏ ｙｏ ｔ ｍｉａｉ ，Ａｎ Ｎｅ ，ＮＳ ｏ ｔ ｔ
Ｃｌ ｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ ９ ． ７ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ３ ３ Ｏ
ａｇ ｒｔｍ ａ ｌ ｕ ｉｚｄ ｐ ｓｔ ｅｆｅ ｂ ｃ ｆＡＣＯ ｎ ａ ｆｅｔｖ ｌ ｈ ｏ ｅｔ ｅｎ ｘ ｏ ｅｉ ｃｏ ｄ ｎ ｅｗｉ ｒ ｂ ｂｌ ｙ， ｌｏ ｉｈ ｈ ｓｗｅｌ ｔ ｉｅ ｏ ｉｖ ｅ ｄ ａｋ ｏ ｌ ｉ ａ ｄ ｃｎ ｅｆｃｉｅｙｃ ｏ ｓ ｈ ｅ ｔｎ ｄ ｎａ ｃ ｒ ａ ｃ ｔ ｐ ｏ ａ ｉｔ ｈ ｉ
ｔ ｕ ｎ ｂ ｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｌｗ ｉｐ ｒ ｅ ｉ ｎ ｏ ｓｂ ｅ ｒ ｕ ｅ ，ｗｈ ｃ ｃ ｉｖ ｓ ｔ ｅ ｇ ａ ｆｔ ｅ ｂ ｌ ｎ ｅ ｌｗ ｎ ｅ ｕ ｅ ｈ ｈ ｓ ｅ ａ ｌ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｆ ｏ ｄ ｓ ｅ ｓ ｍａ ｙ ｐ ｓ ｉｌ ｏ ｔ ｓ ｎ ｉｈ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｏ ｌｏ ｈ ａ ａ ｃ ｄ ｆ ｏ ａ ｄ ｒｄ ｃ ｓｔｅ
总第 ２ ３ ４ 期
２ １ 年第 １ ００ 期
计 算 机 与数 字 工 程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ｇｔ ｎ ｉｅｒｎ ａ
Ｖｏ． ８Ｎｏ １ １３ ．
ｂ
基 于 蚁 群优 化 的 网络 路 由算 法及 其 ＮＳ仿 真
谢 慧＂ 吴晓 平” 张用 字 廖 ’ 巍”
（ｏ Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎＡｐ ｌ ｎ ｅＲｅｅ ｒｈ Ｃ ｎｅ ｅ， ｅ ｉｇ １ ０ ２ ） ｎｃ ｉ ｐｉ ｃ ｓ ａ ｃ ｅ ｔｒ Ｂ ｉｎ ０ ０ ２ ａｏ ａ ｊ
基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法
概率．
表 １ 信 息 路 由选 择
种新 颖 的基 于蚂蚁 算法 的全 局 分布 式优 化 路 由
定义 １ 路 径 选 择
算 法 并 且 考 虑 了 ５个 路 由限 制 ， 结 合 多 播 路 由 并
选 择 的具 体要 求构 造新 颖 的全局 优 化 蚂蚁 算 法来
加 以解 决 ， 真实 验证 明 了该 方法 是有 效性 的． 仿
效 的．
关 键词 ： 群算 法 ； 播路 由 ；ｏ 蚁 多 Ｑ Ｓ约 束
中图法分类号 ： ３３ ＴＰ ９
多 播 路 由优 化 的 目标 是 找 到 一 种 算 法 或 策 略 ， 给定 的 网络 和多播 需求 的情 况 下 ， 在 寻求 一 种 链 路 连 接方 式 ， 网络 资源 能够 得 到 有效 利 用 ［． 使 １ ］ 近 年来 ， 国 学 者 都 是 以服 务 质 量 （ Ｓ 指标 中 各 Ｑｏ ） 的带 宽 、 时 、 时约 束 和包 丢失 率等 为优 化 选路 延 延 准 则 ， 出 了各 种 多播 路 由算 法 ［ ］本 文 提 出 了 推 ２．
收 稿 日期 ：０ ７０ —４ ２ ０ —５ １
张
舜 ： ，９岁 ， 理 工 程师 ， 男 ２ 助 主要 研 究 领 域 为 计 算 机 网 络 应 用 技 术
维普资讯
・
９ ０・ ４
武 汉理 工 大 学 学 报 （ 通 科 学 与 工 程 版 ） 交
（ ） １
蚂 蚁 算 法 是 一种 基 于种 群 的模 拟进 化算 法 ， 通过 释 放人 工 蚂蚁 来创 建基 于蚂 蚁 算法 的 网络 模 型． 了把 通信 网络 和 蚂蚁算 法 的理 论联 系 起来 ， 为 利 用 “ 率 表 ” 取 代 网络 节 点 中的 路 由选 择 表． 概 来 表 １中 的ｎ为 某个 节 点可 以选 择 的 目的节 点数 ； ｍ
基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究
基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究
孟建 东
（ 山东医学高等专科学校计算机教研 室 山东临沂 ２ ７ ６ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 路 由作 为计算机 网络 的重要 组成部分， 对 于提 高计 算机 网络服务 质量具 有重要作 用， 备 受社会 关注。 论文 简单提 出计算机 网络路 由优化 问 题， 为 了进一 步解决计算机 Ｎ￣ － － ｇ 息传输过程 中 出现的延 时、 延 时抖 动、 宽带限制与路径 消耗４ 大问题， 提 出了改进 蚁群算 法的途径 。 对蚁 群算法的定 义、 特点、 原理 与 改 进 、 结果做 了分 析 ， 取 得 一 定 的成 功 。 关键 词： 蚂 蚁算 法 网络 路 由 优 化 中图分类 号： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ ２ 文献 标识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ ７ － ９ ４ １ ６ （ ２ ０ ｌ ５ ） ０ ８ — ０ １ ５ ０ — ０ １
Ｉ根据式 （ １ ） 选择ｊ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ
在这里的 ｑ 是０ －１ 间的均匀分布 随机 数 ， 而ｑ 。 则 是０ － １ 之间的 常数 ， （ ｔ ） 表示蚁群算法改进 的网络路 由延时与延时抖动 、 倒数 的
函数， 也就是 ＝１ ／ （ ｄ ＋ａ ｊ ｆ ） 。 通过这样的蚁群算法改进， 利于蚁
， ｒ 、
一
Ｊ ｎ ｌ ａ ｘ 口
） 。 町 （ ｆ ） 妇
， ’ 、
，
２ 蚁ห้องสมุดไป่ตู้ 算法的定义 、 特点、 原 理及 改进分析
２ ． １ 蚁 群 算 法 的定 义及 特 点
蚁群算法最 早出现在２ ０ 世纪９ ０ 年代 ， 由意大利学者Ｍ・ Ｄ ｏ ｒ ｉ ｇ ｏ 等人共 同提 出， 是根据蚁群行为而提 出的用于求解组合优化 问题 的 种新型模拟进化算法 ， 又被乘坐蚁群系统［ ２ １ 。 它对于解决Ｑ Ａ Ｐ 分配 问题、 Ｔ Ｓ Ｐ 旅行商问题 以及Ｊ Ｓ Ｐ Ｎ ］ 度问题都具有较好的应用效果 ， 并 呈现出正反馈 、 分布式计算等特点 。 由此可见 ， 蚁群算法在解决复杂 优化 问题上具有一定的优势 ， 适用于计算机 网络路 由优化 问题 。
基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｄｕ ｏ ｔ ｅ ｉ ｃ ｅ ｓｎｇ ｎ ｔ ｒ ｒ ｆｉ ｕ ｎ ｈｅｄｅ ｃｅ ｃ ｆＡｎ ｌ ｎ ｇ ｒｔ ｅ ｔ ｈ ｎ ｒ ａ ｉ ｅ ｗｏ ｋ ｔａ ｆｃ ｆ ｘ ａ ｄ ｔ ｆ ｉ ｎ ｙ ｏ ｔＣｏ ｏ ｙ Ａｌ ｏ ｈｍｓｉ ｏ ｖ ｎ ｌ ｉ ｉ ｎ ｓ ｌ ｉ ｇ
摘 要 ： 对 现 代 网 络 通 信 量 不 断 地 增 大 以 及 蚁 群 算 法 在 解 决 路 由 问 题 时 存 在 的一 些 不 足 提 出 了 针 基 于 改进 蚁 群 算 法 的路 由优 化 算 法 。 该 算 法 将 蚁 群 系 统 的 特 点 和 流 量 工 程 的 思 想 相 结 合 对 基 本
ＬＩ Ｈ ＡＯ ｉｘ ｅ Ｎ Ｎａ Ｓ Ｚｈ — ｕ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅ Ｓ ｅ ｙ ｎ ｒｓ ａ ｅＵ ｉ ｒｉ ， ｉｏ ｉｇ Ｓ ｅ ｙ ｎ １ １ ６ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｍｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ ， ｈ ｎ ａ ｇＡｅｏｐ ｃ ｎｖ ｓ ｙ Ｌ ａ ｎｎ ｈ ｎ ａ ｇ １ ０ ３ ） Ｃ ｒ ｅ ｅ ｔ
第２ 卷 第１ ８ 期
２０１１年 ２ 月
沈 阳 航 空 航 天 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｈ ｎ ａ ｇ Ａ ｅｏｓ ｃ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｒ ａ ｆ Ｓ ｅ ｙ ｎ ｒ ｐａ ｅ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｙ
Ｖ ０１ ２ Ｎｏ ．８ ．１
Ｆｅ ｂ． ２ ０ １ １
的蚁群算 法进行 了 ３方 面 的改进 ： 路 由器的缓 冲队列 的利用率加 入下一结 点选择 的标准 ； 将 采用 链路 的利用率 做为全局更新信息素 ； 选择多 条路 径来进行数据传 输 。仿 真实验结 果表 明该 算法可
以实 现 网络 负 载 均 衡 ， 降低 拥 塞 发 生 的可 能 性 ， 高 了 网络 资 源 的 利 用 率 。 提 关 键 词 ： 群 算 法 ； 量 工 程 ；多 路 径 ；负 载 均 衡 ；利 用 率 蚁 流
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1 绪论 (1)1.1 本设计研究的目的意义 (3)1.2 本设计的研究现状 (3)1.3 本课题要研究与解决的问题 (4)2 路由选择的基本概念 (5)2.1 路由技术 (5)2.2 路由选择算法 (6)2.2.1 距离矢量路由算法 (7)2.2.2 链路状态路由算法 (7)2.3 路由协议 (8)3 蚁群算法 (13)3.1 蚁群优化的原理分析 (13)3.2 简单蚁群优化SACO (14)3.3 蚁群算法的主要特点 (17)4 基于蚁群算法的网络多点路由的优化与仿真 (17)4.1 网络路由优化问题的描述 (17)4.2 基于蚁群算法来选择路由算法的思想的概述 (18)4.3 基于蚁群算法的路由优化具体过程 (19)4.3.1 最优路径的建立 (19)4.3.2 路由的维护与更新 (24)4.3.3 链路中断与修复 (24)4.4 实验结果分析 (24) (25) (26) (27) (27) (28)5 总结 (31)参考文献 (32)致谢 (34)1 绪论通信网络的迅速发展，新业务的不断出现，使多点通信成为网络必须支持的功能。
传统网络中使用一对一的通信协议支持多点协议，数据需要做多个拷贝，分别传送，极大的浪费了网络资源。
未来的多媒体通信，将带来大量的多点通信，使用点对点协议将造成网络效率的低下；另外，多媒体通信的业务通常需要达成一定的同步关系，使用点对点协议完成多点通信不再有效；而复用技术的发展使组播在共同的链路上共享带宽成为可能。
由于上述原因必须考虑多点路由问题。
由于网络是动态变化的，网络拓扑结构的变化的不可预测性和变化的频繁性和不确定性是网络多点路由问题与其他常见的组合优化问题的根本不同之处，网络流量的随机性和偶然性也是网络动态变化的主要因素。
有效快捷的网络路由算法是网路发展的重要问题。
而蚁群算法的出现和广泛应用，提供了多点路由优化设计的新的思想。
蚁群算法是一种模拟进化算法，它是在对自然界中真实蚁群的集体行为研究的基础上，由意大利学者M.Dorigo等人首先提出的。
M.Dorigo等人充分利用了蚁群搜索食物的过程与著名的旅行商问题（TSP）之间的相似性，通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程（即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径）来求解TSP问题。
仿生学家通过大量细致观察研究发现，蚂蚁个体之间是通过一种被称为外激素的物质进行信息传送，从而能相互协作，完成复杂的任务。
蚂蚁在运动过程中，能在它所经过的路径上留下该物质，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向，蚂蚁倾向于朝着这种物质强度高的方向移动。
因此，由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。
蚁群算法是一种随机搜索算法，与其它模拟进化算法一样，通过候选解组成的群体的进化过程来寻求最优解，该过程包含两个基本阶段：适应阶段和协作阶段。
在适应阶段，各候选解根据所积累的信息不断调整自身结构；在协作阶段，候选解间通过信息交流，以期产生性能更好的解。
蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。
其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。
而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。
这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力，已经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。
基于蚁群算法的以上特点，将蚁群算法用于OSPF协议的网络中，根据不同网络的需要寻找最优路径（可以是时延、中间路由器个数或者费用等参数最优化），将是一个非常值得我们去研究的课题。
1.1 本设计研究的目的意义人们生活的现代社会是一个由计算机信息网络、电话通信网络、运输服务网络、能源和物流分配网络等各种网络组成的复杂的网络系统。
网络优化的目的就是研究如何有效地计划、控制和管理这个网络系统，使之发挥最大的社会效益和经济效益。
网络优化是运筹学的是一个经典和重要的分支，所研究的问题涉及诸多领域，一方面是如何最大限度的节省资源，如最短路径、最小费用等；另一方面是在网络资源有限的情况下如何发挥其最大效益，如最大物流问题、最优资源配置问题等。
网络优化问题是一类特殊的组合优化问题，属于NP难问题。
对于此类NP问题，传统运筹学的优化方法显得无能为力，寻找、研究、应用启发式智能化的优化方法显得尤为重要。
蚂蚁算法就是其中一种有效的启发式智能优化算法。
本设计就是要在掌握蚁群算法的基础上，将其用于网络路由优化问题，根据不同网络的特点和需求，对算法进行相应修改，编写出优化软件。
由于这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来，因而能适应网络各种因素随机变化的的特性，将其用于OSPF协议的工作过程中，可以快速有效的找出其所需的最优路径。
最终，实现网络资源的合理利用和高效的数据传输，提高网络的运行速度，这对于互联网今后的快速发展起着重要的促进作用。
1.2 本设计的研究现状蚁群算法诞生于1991年，是一类新颖而前沿的问题求解算法。
在算法改进与理论问题的应用领域，这种算法很快就得到了国内外学者们的关注。
在国外，学者们提出了不同版本的蚁群算法，进一步地提高算法的性能；同时，他们也把蚁群算法应用到众多复杂的经典理论问题中，包括旅行商、车辆路由、二次指派、工序调度、背包问题、群组规划等等。
在某些具体问题中，蚁群算法的性能更是达到乃至超越了用于该问题的其它经典的求解算法。
国内在最近几年也掀起了一股研究蚁群算法的热潮，与蚁群算法相关的学术著作层出不穷，算法的应用领域得到了不断的拓广，算法的性能也得到了不断的提高。
在工业社会的实际应用领域，蚁群算法的成功正引起了国际上众多企业的关注。
EuroBios公司首先把蚁群算法应用于求解现实世界中不同类型的调度问题。
同时，AntOptima公司以蚁群算法为工具，成功地开发出多种工业优化的软件工具，例如DYVOIL产品成功地解决了瑞士某企业的车辆燃油分配管理问题；ANTROUTE产品则解决了一些大型连锁超市集团企业的运输车辆调度与路由问题。
此外，国外的企业还把蚁群算法应用于大型制造商生产线的设计、平衡的规划、水利设施的建设、数据挖掘、金融现金流的分析与预测等广泛的实际应用领域。
蚁群算法在通信网络领域（特别是解决网络领域问题）的应用受到越来越多的学者的关注。
网络信息的分布式性、动态性、随机性和异步性与蚁群算法非常相似，如利用局部信息发现解，间接地通讯方式和随机状态的转换。
在网络多点路由优化方面，已经取得了不错的进展。
Di Caro和Dorigo已经在相关文献中将蚁群算法应用于网络路由问题，并称这种算法为AntNet。
根据网络的不同特点以及路由算法的不同，研究人员提出了各种改进的蚁群算法，提高了算法的性能和在实际中的应用价值。
例如，在传感器网络中，充分考虑了网络能量有限的特点，提出了ACRA算法，提高了网络的寿命；高程ACS算法提高了算法的质量和收敛速度，引入蚂蚁回退机制则使得所有蚂蚁都能到达目的节点；最大-最小蚂蚁系统为信息素设置上下限避免了算法出现停滞的现象；基于混沌蚁群算法的路由模型，降低了时间复杂度，避免了蚁群算法陷入局部最优解。
此外，还有利用遗传算法和蚁群算法的融合算法进行路由优化算法，WDM网络中基于较少波长的组播路由优化算法等。
但是蚁群算法的研究时间不是很长，还没有形成系统的分析方法和具有坚实的数学理论基础。
参数的选择更多的是依靠实验和经验．没有定理来确定，而且它的计算时间偏长，其在理论和实践方面尚存在许多问题需要更加深入的研究和解决。
国内直到上个世纪末才有学着开始关注ACO算法，目前对该算法的研究还停留在算法的改进和应用方面。
不过蚁群算法具有正反馈、并行计算和强鲁棒性等许多优点，随着研究的深入，蚁群算法将给我们展示一个求解复杂组合优化问题的优秀寻优算法。
如何抽象实际问题，使蚁群算法的求解更接近工程实际是广大蚁群算法研算法理论及其应用的研究必将是—个长期的研究课题。
蚁群算法这一新兴的仿生优化算法在路由优化方面必将展现出更加广阔、更加引人注目的发展前景。
1.3 本课题要研究与解决的问题（1）本课题首先要研究基于两种不同路由算法的路由协议：基于距离矢量算法的RIP协议和基于链路状态算法的OSPF协议，其中重点学习OSPF协议的具体工作过程及其特点。
（2）本课题将详细探讨蚁群算法基本原理、蚁群优化的一般过程、SACO算法以及其改进算法。
我们知道，使用OSPF协议的路由器在工作过程中首先是通过发送Hello报文等方法与其他路由器建立连接并交换信息（包括链路状态、可达信息等），利用Dijkstra算法构造出网络的拓扑结构，寻找最短路径。
然而网络是动态的，它的拓扑结构、流量随时变化，不同链路的带宽、时延也不相同，我们希望能找到一种更快速有效的优化算法，以适应这种动态的、复杂的网络，提高网络的效率。
蚁群算法给我们提供了一条很好的思路，它最初的提出正是用于寻找最短路径问题。
（3）在本课题的研究过程中，我们首先不考虑其他链路状态的因素，将最优路径问题简化为仅仅是与中间路由器跳数有关的最短路径问题，则利用蚁群算法计算出的最短路径就是最小跳数的路径。
（4）考虑时延等不同代价的最佳路径，对基本算法做如下改动：根据每条链路信息的不同，考虑时延、带宽等的作用的大小，给每条链路赋予一个不同权值，在计算路径长度时乘上权值（本设计中为了方便以链路的物理长度来代表其时延），修改信息素时加入权值因素的影响，这样得出的最优路径即最少开销的路径。
（5）最后，编写出相应的软件，进行计算机仿真，找出不同代价下的最佳路径，实现多点路由优化。
2 路由选择的基本概念2.1 路由技术路由技术其实是由两项最基本的活动组成，即决定最优路径和传送数据包。
其中，数据包的传送相对较为简单和直接，而路径的确定则更加复杂一些。
路由算法在路由表中写入各种不同的信息，路由器会根据数据包所要到达的目的地，选择最佳路径把数据包发送到可以到达该目的地的下一台路由器处。
路由器之间可以进行相互通信，它们通过传送不同类型的路由更新信息来维护各自的路由表。
路由更新信息一般是由部分或全部路由表组成。
通过分析其他路由器发出的路由更新信息，路由器可以掌握整个网络的拓扑结构。
链路状态广播是另外一种在路由器之间传递的信息，它可以把信息发送方的链路状态及时的通知给其他路由器。
路由器要实现数据转发的功能，至少要完成两方面的内容：①根据数据包的目的地址和网络拓扑选择一条最佳路径，把对应不同目的地址的最佳路径在路由表中；②搜索路由表，决定向哪个端口转发数据，并执行相应的操作。