基于混沌神经网络的qos组播路由研究

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1、硕士学位论文基于混沌神经网络的QoS组播路由研究作者姓名：张庆亮学号：2013910188学科专业：控制理论与控制工程研究方向：人工神经网络及其应用指导教师：孙明副教授答辩日期：2016年6月齐齐哈尔大学MasterdegreethesisTheStudyofQoSMulticastRoutingBasedonChaoticNeuralNetworksAuthor:ZhangQingliangStudentid:2013910188Major:ControlTheoryandControlEngeering

2、Researchdirection:ArtificialNeuralNetworkandItsApplicationTutor:SunMingAssociateProfessorQiqiharUniversity学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并

3、表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基于混沌神经网络的QoS组播路由研究作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于齐齐哈尔大学，允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要组播是指一个信息源点传

4、输到多个目标节点的的信息传输方式，QoS（QualityofSevice）称为服务质量，是一种网络安全机制，用来解决网络延迟和阻塞等问题，是指网络提供更高优先服务的一种能力。随着新型网络业务大量涌现，带服务质量保证的组播技术成为研究热点。QoS组播路由问题又称Steiner树问题，用来使组播树成本最小化，已被证明是NP完全问题。选择合适的QoS组播路由算法对于高质量的组播通讯具有重要意义，混沌神经网络算法便是求解此类问题的一种有效方法。以往的混沌神经网络求解QoS组播路由问题多侧重于改进神经网络结构提升算法

5、性能，而忽略了对能量函数的改进，无法对输出矩阵的“行”“列”项进行严格约束。本文在传统能量函数的基础上添加了两个新的约束项，构造出了新的能量函数，保证了闭合路径的有效性。将改进能量函数与暂态混沌神经网络相结合求解QoS组播路由问题。仿真结果表明，改进的算法能够有效提高网络收敛到最优解的概率和速度，且同时适用于复杂程度不同的组播网络。噪声混沌神经网络是在暂态混沌神经网络的基础上添加指数衰减的噪声项得到的，具有随机模拟退火特性。本文将改进的能量函数与噪声混沌神经网络相结合求解QoS组播路由问题。仿真结果显示，噪

6、声混沌神经网络可以使有效解率和最优解率上升，但对于不同原因引起的优化效果不佳，随机噪声的改善作用也有所不同。同时，初始噪声幅值与噪声模拟退火速度必须控制在适当的范围内，否则会引起优化效果下降。迟滞噪声混沌神经网络既能够表现出随机混沌模拟退火又能表现出迟滞动力，迟滞动力有助于神经网络跳出局部极值，而在此基础上得到的基于噪声调节因子的迟滞噪声混沌神经网络可实现对随机噪声水平的控制。本文将迟滞噪声混沌神经网络、基于噪声调节因子的迟滞噪声混沌神经网络和改进的能量函数应用于QoS组播路由问题。仿真结果表明，高噪声条件

7、下，逆时迟滞噪声混沌神经网络的优化结果优于噪声混沌神经网络，而在低噪声条件下，应采用顺时迟滞噪声混沌神经网络改善优化结果；基于噪声调节因子的迟滞噪声混沌神经网络拥有更强的迟滞动态，无论噪声水平高低，都能通过控制噪声调节因子获得优于迟滞噪声混沌神经网络和噪声混沌神经网络的优化效果。关键词：混沌神经网络；QoS组播路由；能量函数；噪声；迟滞-I-AbstractMulticastreferstothetransmissionofinformationfromaninformationsourcetoanumbe

8、rofdestinationnodes,andQoSiscalledQualityofSevice,itisakindofnetworksecuritymechanism,whichisusedtosolvetheproblemofnetworkdelayandcongestion.Itisakindofabilityofnetworktoprovidehigherpriorityservice.Withthee