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AdHoc中的一种改进的人工蜂群和粒子群算法的组播路由的研究
被引量:
2
1
作者
郭琪瑶
朱范德
《科技通报》
北大核心
2017年第2期81-85,共5页
Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优...
Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优解的速度,使用列维飞行可以减少寻找优化解的时间,在粒子群算法中采用自适应参数变换的思想,加速了产生种群的最优解。本文算法应用在Ad Hoc网络的组播路由算法中,在满足Qo S约束函数的前提下,降低了产生路由最优解的费用,缩短了时间。仿真实验说明本文的算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在网络时延,网络消耗费用,网络成本和丢包率方面具有很好的效果。
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关键词
adhoc
组
播
路由
柯西分布
列维飞行
自适应参数变换
QOS
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题名
AdHoc中的一种改进的人工蜂群和粒子群算法的组播路由的研究
被引量:
2
1
作者
郭琪瑶
朱范德
机构
扬州大学信息学院
江苏联合职业技术学院扬州分院
出处
《科技通报》
北大核心
2017年第2期81-85,共5页
文摘
Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优解的速度,使用列维飞行可以减少寻找优化解的时间,在粒子群算法中采用自适应参数变换的思想,加速了产生种群的最优解。本文算法应用在Ad Hoc网络的组播路由算法中,在满足Qo S约束函数的前提下,降低了产生路由最优解的费用,缩短了时间。仿真实验说明本文的算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在网络时延,网络消耗费用,网络成本和丢包率方面具有很好的效果。
关键词
adhoc
组
播
路由
柯西分布
列维飞行
自适应参数变换
QOS
Keywords
ad Hoc multicast routing
cauchy distribution
levi flight
self- adaptive parameter transformation
QoS
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
AdHoc中的一种改进的人工蜂群和粒子群算法的组播路由的研究
郭琪瑶
朱范德
《科技通报》
北大核心
2017
2
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