蚁群算法在网络路由优化中的应用研究
基于改进蚁群算法的Adhoc路由协议的研究
中图分类号： Ｎ １ Ｔ ９５
文献标识码： Ａ
文章编号： ０９ ８６２０ ） —４２ ４ １０－ ９ （ ８１ ２７— ５ ０ ０ ０
Ｔｈ ｕ ｉ ｇ Ｐｒ ｔ ｃ ｌＢａ ｅ ｎ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ Ｒｏ ｔｎ ｏ ｏ ｏ ｓ ｄ ｏ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ａｎ Ｃｏｏ ｙ Ａｌｏ ｉｈ ｏ ｅ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｌ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ｆｒ Ａｄ ｈｏ ｔ ｒ ｓ
进行对 比。仿真 实验 结果表 明，通过发挥 网络 中结点群体功能 ，新协议减 小了端对端传 输延 时，改善 了数据 包传输
成 功 率 与 协议 开销 ，有 效 地 提 高 了 网络 的 稳 定 性 和通 信 效 率 。
关键 词 ：Ａｄｈ ｃ ｏ 网络 ； 路 由协议 ；蚁 群 算 法 ；ＡＯＤ Ｖ
ｉ ｏ ｔ ｄ ， ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｂ ｒｎ ｉ ｇ ｔ ｅ ｎ ｄ ｏ ｏ ｙ ｆ ｎ ｔｏ ｎ ｏ ｐ ａ ， ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔ ｎ Ａｄ ｈ ｃ ｓ ｕ ｙ ｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｙ ｂ ｉ ｇ ｎ ｈ ｏ ｅ ｃ ｌｎ ｕ ｃ ｉ ｎ ｉ ｔ ｌ ｙ ｓ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｃ ｌ ｎ ｏ ｔｎ ｒ ｔ ｃ ｌ ａ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｅ ｄ－ － ｎ ｅａ ｎ ｈ ｏ ｔｎ ｖ ｒ ｅ ｄ ａ ｄ ｉ ｃ ｅ ｓ ｈ ａ ｋ ｔｄ ｌ ｅ ｙ ｏ ｏ ｙ ｒ ｕ ｉ ｇ ｐ ｏ ｏ ｏ ｎ ｒ ｄ ｃ ｈ ｎ －ｏ－ ｄ ｄ ｌ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｕ ｉ ｇ ｏ ｅ ｈ ａ ｎ ｎ ｒ ａ ｅｔ ｅｐ ｃ ｅ ｅｉ ｒ ｃ ｔ ｅ ｖ
ｔ ｅｎ ｅ ｓｆｒＡｄ ｈ ｃｎ ｔ ｒ ． ｃ ｕ ｅｏ ｈ ｒ ｂ ｅ ｓｏ ｒ ａ ｖ ｒ ｅ ｄａ ｄ ｔ ｅｌｗｅ ｔ ｂｌ ｙ ｉ ｏ ｏ ｔｎ ｈ ｅ ｄ ｏ ｏ ｅｗｏ ｋ Ｂｅ ａ ｓ ｆ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆｇ ｅ ｔｏ ｅｈ ａ ｎ ｈ ｔ ｏ ｒｓａ ｉｔ Ａｄｈ ｃｒ ｕ ｉ ｇ ｉ ｎ
一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用
文献标志码
电网规划 是 电力 系 统 规划 的重 要 组 成 部 分 ， 其
任 务是 根据 规 划 期 间 的 负 荷增 长 给 电 源规 划 方 案
的过程 中释放 了 有 关 食 物 源 的启 发 性 信 息 来 召 集 同伴 。不 同的物 种有 不 同 的 召集 机 制 ， 可 以是 直 既 接 的信 息传递 ， 可 以是 间 接 的 。大 多 蚁 群利 用 信 也 息 素来进 行 间接 通 信 。 当一 只 蚂 蚁发 现食 物 以后 ，
２１ ０ １年 ５月 ２ ３日收 到
式 （ ） 目标 函 数 ， 城 市 ｉ ．之 间 的 距 离 。 １为 ｄ是 和 ｄ ｄ 为 对称 Ｔ Ｐ问题 。ｍ 为蚁 群 中蚂 蚁 的数 量 ， ＝ Ｓ
（） 示 ｔ ｔ表 时刻在 残 留的信息 量 ； ＝１ｄ ， 和 叼 ／ Ｏ ｔ
＠
２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｎ． ０ ｃ． ｅｈ Ｅ ｇ ｇ ｌ
一
种 改进 蚁 群 算 法 在 配 电 网优 化 规 划 中 的 应 用
刘 立 王 建 兴 秦 书硕 莫 城 恺
（ 明理 工 大 学 电力 工 程 学 院 ， 明 ６ ００ 昆 昆 ５０ ０）
摘
要
配电 网规划是一个 复杂的非线性组合优化 问题 。为解决这 一难题 ， 出一种 基于 改进 蚁群 算法 的配 电网优 化规划 提
启发 式算法 ， 比如 ： 传 算 法 Ｊ 模 拟 退 火 算 法 ， 遗 ， 粒
子群算 法 ， 群算 法等 ， 步开始 应用 于 电 网规 划 。 蚁 逐
１ 基本蚁群算法介绍
蚁群 算 法 是 由 意 大 利 学 者 Ｄ ｒ ｏ等 在 ２ ｏｉ ｇ ０
城 市 的最短 长度 闭合 （ 密 尔顿 ） 径 。令 ７表 示 哈 路 ｒ
基于蚁群算法的BP网络优化算法
基于蚁群算 法 的 Ｂ Ｐ网络 优 化 算 法
李祚 泳 ， 汪嘉杨 ， 淳 ， 郭 朱永莉
（ 成都信息工程学院 资源环境学院 ， 成都 ６０ ４ ） １０ １
（ｉ ｏｏｇ ｃｉ ｅｕ Ｃ） １ｕｙｎ ＠ ｕｔ ｄ ．Ｂ ｚ ．
摘
要： Ｂ 将 Ｐ网络的训练误 差和检验 误差用 于引导蚂蚁行 经路 径上的信 息更 新机制和 选择机 制 ， 并据此计 算蚂
训 练次数少 ， 而模 型的精度 高， 在一定程度上提 高 了 Ｂ Ｐ网络的学Байду номын сангаас习能力和泛化 能力。
组合优化问题的蚁群算法研究
组合优化问题的蚁群算法研究一、引言组合优化问题是一类非常重要的复杂优化问题。
对于这类问题，传统的优化方法可能存在局限性，因为它们往往需要在整个解空间中搜索，这个空间往往是巨大的，并且不是连续的。
因此需要使用一些新的优化方法来解决这类问题。
蚁群算法是一种新兴的优化方法，它模拟了蚁群在寻找食物时的行为，并且在近年来得到了广泛的应用。
二、组合优化问题及其应用组合优化问题是指在离散空间中最优化某种目标的问题。
这种问题一般可以表示为：从一个大集合中选择一个小集合，使得这个小集合满足某些限制条件，并且在这些限制条件下，某个特定的目标函数达到最大值或最小值。
组合优化问题广泛应用于运筹学、人工智能、网络设计等领域，尤其是在旅行商问题、集合覆盖、背包问题等方面具有重大的实际应用。
三、蚁群算法及其原理蚁群算法是基于蚂蚁在寻找食物时自组织协作的行为而发明的一种群体智能算法。
它源自于1990年代初期，由意大利学者Dorigo等人提出。
蚁群算法是一种用于求解组合优化问题的启发式算法，可以用来求解TSP问题、图染色问题、集合覆盖问题、车辆路径问题等等。
蚁群算法的核心思想在于，模拟蚂蚁在寻找食物时所表现出的群体协作行为。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会释放信息素来引导其他蚂蚁到达食物所在的地点。
同时，蚂蚁还会观察到其他蚂蚁释放的信息素，并且根据信息素的浓度来决定自己的前进方向。
蚁群算法就是模拟这种蚂蚁自组织协作的行为，来寻找原问题的最优解。
蚁群算法包含两个主要的部分：构建解空间和更新信息素。
构建解空间是指根据问题的约束条件定义一个解空间，并且将这个解空间按照蚂蚁数量分成若干个区块。
在构建解空间的同时，需要初始化信息素的值。
更新信息素是指在每次迭代的过程中，根据蚂蚁找到的路径和路径上信息素的浓度来更新信息素的值。
蚁群算法的大致步骤如下：1. 初始化信息素和解空间；2. 每只蚂蚁按照一定的规则从解空间中选择下一步要走的位置；3. 更新信息素；4. 优化解空间中的解，更新最佳解；5. 终止条件满足，输出最佳解。
基于蚁群的Mesh网络路由算法模型的设计
图 ２ 蚁群算法模型方程 １
其中，ａｌｌｏｗｅｄｋ＝｛０，１，２，３…，ｎ－１｝表示蚂蚁 ｋ 下一步可以
选择的节点．依据方程 １ 可知，概率 ｐｋｉｊ（ｔ）与 ταｉｊ＊ηβｉｊ 成正比．α 为信息启发因子，β 为期望启发式因子，分别反映了蚂蚁在
ｐｋｉｊ：包 ｋ 的转移概率，ｊ 是尚未访问的节点． 为了满足问题的约束条件，在完成一次循环后，不允许
数据包选择已经访问过的路径，基于以上模型，用蚁群算法
（ＡＮＴ）来实现．
4 基于蚁群的无线 Mesh 网络路由算法设计
初始时刻，由于每条路径上的信息量是相同的，不妨设
τｉｊ＝Ｃ（Ｃ 为为常），蚂蚁 ｋ（ｋ＝１，２，３…）在运动过程中的转移方 向取决于路径上的信息量．依据随机比例规则，可以确定蚂
（３）Ｌ＊ 是所找出的最优解的路径长度．
3 无线 Mesh 网路由算法模型
针对无线 Ｍｅｓｈ 网的特点，设计路由算法，首先要考虑
网络中可能遇到的各种情况，所要数据有不同的需求，然后
根据不同的情况和需求选择最优的路径来完成数据的传输．
为说明问题，首先建立一个简单的网络模型：给定 ｎ 个
节点和两两节点间的距离，要求确定一条经过各节点且每
图 １ 无线 Ｍｅｓｈ 网络 由于无线 Ｍｅｓｈ 网络具有自动组网功能，能够提供无线 网主干的灵活性，在无线网高速发展的今天特别受关注，无 线 Ｍｅｓｈ 网络的如今的应用非常广泛如：社区网络、小区监 控系统、无线公交等． 2 蚁群算法概述 蚁群算法 （ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ， ＡＣＯ），又称蚂蚁算 － ２８ －
基于 Ｍｅｓｈ 的无线网络（ＷＭＮ）主要有两类节点组成： Ｍｅｓｈ 路由器和 Ｍｅｓｈ 客户． 其中 Ｍｅｓｈ 路由器具有网关路由 和 Ｍｅｓｈ 组网路由两个功能．无线 Ｍｅｓｈ 网络，如 １ 图所示， 众多无线路由器（ＷＲ）相互合作，成网状分布，从而将无线 网络对城市任意位置覆盖，实现无线移动通信．
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
基于蚁群优化的无线传感器网络路由优化算法
中 图分类 号 ：Ｐ９ Ｔ ３３
无 线传 感器 网络 由众 多具 有 感 知 、 信 和计 算 通 功能 的微 小节点 组 成 ， 点 间 以多跳 自组 织 的方 式 节
行路 由优化后 ， 数据包沿能量较高的路径进行传输 ， 可防止传感器网络中出现“ 传输热点 问题”４， ＿ 导致 Ｊ 部分 节点 失效 ； 由于所选 路径节 点 问信道 质量 较好 ，
７ ％ ， 有较 高的 实用价值 。 ３ 具
关
键
词 ： 线传 感 器网络 ，路 由算 法 ， 群 算法 ， 功耗 无 蚁 低 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：００２５ （０ ２ ０ ＿３６ １０ －７８ ２ １）３（５ ５ ） 信 道 质量较 好 的路径 进行 路 由转 发 。采用 该算 法进
一
功耗 的降低可以从硬件设计 、 节点操作 系统任务调 度 以及 网 络 协 议 等 各 个 层 面进 行 优 化 … 。 由于 传
感器 节 点传 输 数 据 所 需 能 量 远 远 大 于 计 算 所需 能
量， 降低 网络层传输功耗能够有效延长网络的生命 周期 Ｊ 。现有 面 向传 感 器 网 络 的路 由协 议 绝 大 多
质 量敏 感 的无 线传感器 网络路 由优化 算 法 Ｃ Ｒ，Ｏ Ｏ Ｃ Ｒ算 法基 于节 点剩余 能 量、 线信道 质 量统 计参 无 数 等 变量 ， 通过修 改启发 因子 方程 以及信 息素更新 方程 ， 用改进蚁 群 算法选择 剩余 能 量 高、 道质 采 信 量较好的路径进 行数据 的路 由转发 ， 有效 降低数 据传 输功 耗 ， 可 平衡 网络 中节点 的功率 消耗 ， 长 网 延 络 生命周期 。仿 真 实验表 明 ，Ｏ Ｃ Ｒ算法 网络 消耗 能量仅 为传 统 Ａ Ｏ（ ｎ Ｃｌ ｙＯ ｔ ｉ ｔｎ 算 法的 Ｃ Ａ ｔ ｏ ｎ ｐｉ ｚ ｉ ） ｏ ｍ ａｏ
基于智能蚁群算法的路径规划与优化研究
基于智能蚁群算法的路径规划与优化研究智能蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁寻路行为的优化算法。
它模拟了蚂蚁在寻找食物时的规律和策略，通过大量的蚁群个体之间的交流和协作，不断寻找最优路径。
在路径规划和优化领域，智能蚁群算法已经被广泛应用，并且在很多问题中获得了非常良好的效果。
优化问题是人类在计算机科学、工程学、生物学等众多领域中面临的问题之一。
在这些领域中，优化的问题通常都可以被看做是寻找最优解的问题。
不过，由于优化问题的复杂度非常高，特别是在实际应用中，通常会面临着大量的约束条件、未知的参数和非线性问题等复杂情况。
这时候，智能蚁群算法优化算法就起到了重要作用。
通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为和策略，智能蚁群算法能够有效的解决一些复杂的优化问题。
相比于传统的优化算法，智能蚁群算法具有以下的优点。
首先，智能蚁群算法具有较好的鲁棒性。
由于该算法模拟自然界中的动物寻路行为，蚁群个体之间输入输出非常简单，因此算法具有很高的兼容性和鲁棒性。
即使在某个蚁群个体出现失效的情况下，整个算法系统也不会因此而崩溃。
其次，智能蚁群算法能够自适应。
蚂蚁在寻找食物时，会根据周围环境的变化来自适应调整自己的行为和策略。
在智能蚁群算法中，每个蚂蚁节点也会根据自身的数据来调整自己的路径搜索策略，达到更优的效果。
最后，智能蚁群算法聚类效果良好。
在寻找食物时，蚂蚁节点会通过一个简单的信息传递机制来寻找最优食物位置。
在计算机算法中，智能蚁群算法也会通过这种信息传播方式来避免重复搜索，并且提高搜索效率。
在路径规划和优化问题中，智能蚁群算法也被广泛应用。
对于一个定位的问题场景来说，智能蚁群算法可以有效的寻找到最短路径。
在蚁群行动过程中，逐渐建立了路径信息素分布模型，已经过的路径留下的信息仍会影响后续的选择，从而获得更加优秀的解。
在实际应用中，智能蚁群算法可以用于非常多的应用场景。
例如，在交通出行中，可以利用智能蚁群算法来进行路径规划和优化；在机器人路径规划中，也可以利用智能蚁群算法来确定最优路径；在电力系统中，可以利用智能蚁群算法来优化发电和输电效率。
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蚁群算法在网络路由优化中的应用研究
随着互联网的不断发展，数据通信的需求越来越大，这也促使人们不断研究网络路由优化的技术。
传统的网络路由算法常常存在着问题，比如计算时间太长、易受网络拥塞影响等等。
这时候，蚁群算法应运而生，成为了一种被广泛关注和研究的优化算法。
本文将重点探讨蚁群算法在网络路由优化中的应用研究。
一、蚁群算法简介
蚁群算法是一种以蚂蚁采集食物行为为基础的新型优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为模式，通过大量的蚁群实验得出了一套模拟算法系统。
该算法可以通过各种不同的方式实现，在网络路由优化中，主要采用的是基于离散的蚁群算法。
离散的蚁群算法基于离散问题，将问题拆解为若干个离散的阶段，通过不断尝试来得到最优解。
在该算法中，蚂蚁通过一些规则在搜索空间中的移动，用信息素来模拟蚂蚁之间的通信，同时，根据信息素的含量，蚂蚁会选择前往信息素浓度高的路径，来寻找到达目的地的最佳路线。
二、蚁群算法在网络路由优化中的应用
在网络路由优化中，蚁群算法的应用主要分为两个方面：路由选路和服务质量优化。
1、路由选路
在网络路由优化中，蚂蚁可以模拟数据包在网络中的传输流程，通过选择信息素最丰富的路径，来实现网络数据包的高效传输。
蚂蚁群算法中的信息素具有两个含义：一是蚂蚁走过某个路径的频率，二是蚂蚁在某个路径上的经验。
当网络繁忙时，蚂蚁会选择经验值高但未必最短的路径，以释放出更多的网络容量，而在轻载时，蚂蚁将会优先选择最短路径，以提高网络的速度。
2、服务质量优化
服务质量（Quality of Service, QoS）是指计算机网络中，对网络资源分配、高
效传输和优化处理等方面的管理和监控，以保证网络在各种情况下都能稳定运行。
在蚂蚁群算法中，蚂蚁通过不断尝试和信息素的沉淀，探寻出更加优化的分配策略和传输机制，以保证网络服务质量的稳定和高效。
三、蚁群算法在网络路由优化中的优势
在网络路由优化领域，蚁群算法具有如下优势：
1、良好的容错性
蚁群算法中，每只蚂蚁都是独立的，它们不会相互影响，也不会对网络造成破坏。
因此，蚁群算法具有良好的容错性，能够在网络出现故障时，快速修复和适应现状。
2、高效的计算速度
蚁群算法能够快速地得出网络路由优化方案，因为它的计算速度非常快，能够
快速为网络引入新的繁荣节点。
3、良好的适应性
蚂蚁群算法表现出高度的适应性，它能够通过独立的智能体来调节信息素含量，从而达成最优解的目的。
四、结语
随着网络技术的不断发展，蚁群算法已经成为了网络路由优化领域中的重要研
究方向。
本文简单地介绍了蚁群算法在网络路由优化中的应用研究，并探讨了其优势和弱点，希望可以为网络路由优化技术的不断发展提供帮助。