具有个体记忆的蚁群算法与网络QoS路由研究* 1

王文国，刘　洋

(曲阜师范大学 信息科学与工程学院，山东 日照 276826)



具有个体记忆的蚁群算法与网络QoS路由研究* 1

王文国，刘洋

(曲阜师范大学 信息科学与工程学院，山东 日照 276826)

摘要：QoS路由算法的目的是在网络中找到满足一定带宽、延时、延时抖动和丢包率等约束要求的路由，该问题是NPC问题。受自然蚂蚁启发，假设人工蚂蚁具有短期记忆能力，使其选择路径时可把最近迭代搜索到的解与自己过去搜索的最优最差解进行比较，动态调整其路径选择过程。蚁群信息素的变化则采用较优解路径更新策略，以加快算法的收敛。蚂蚁将根据搜索到解的情况，判断是否陷入局部最优，若是则改变路径信息素量上下限的大小，使算法跳出局部最优。仿真实验证明，改进的蚁群算法在解决QoS路由选择问题时，能够获得比基本蚁群算法与最大-最小蚂蚁系统更优搜索性能。

关键词：蚁群算法;QoS路由选择;蚂蚁个体记忆;动态选择

0引言

随着计算机网络的发展，传统尽力而为的服务已不能满足各种网络业务的需求。特别是网络中多媒体的应用对带宽、延时、延时抖动、丢包率等参数提出了严格要求[1]。网络服务质量(QoS)就是提供用户能够满足业务需求的、一致的、可预计的数据交付服务。网络服务质量路由(QoSR)算法目的是在网络中搜索最佳路由，该路由满足带宽、延时、延时抖动、丢包率等条件。由于包含两个或两个以上不相关可加或可乘性参数的路由选择问题是NPC问题[2]，传统路由算法无法在有效时间内找到最优解，因而启发式搜索算法成为解决多约束QoS路由问题的有效途径[2-5]。……