智能信息处理小论文

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1、蚁群算法在通信网络中的应用综述姓名:刘帅民学号：201120195005导师:刘剑飞（河北工业大学信息工程学院，天津，300401）摘要：在掌握蚁群算法的基础上，将其用于通信网络路山优化问题⑴。根据不同网络的特点和需求，对算法进行相应的婕模，然厉解决问题。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來，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

2、发展起着重要的促进作用。关键词：蚁群算法；路由优化；蚁周系统；蚁密系统；蚁量系统；Abstract：InthemasteryofACObasedonitsusedforcommunicationnetworkroutingoptimizationproblems.Accordingtothecharacteristicsandneedsofdifferentnetwork,thealgorithmforthecorrespondingmodeling,thensolvetheproblem.Becausethismodelcansol

3、vetheproblemsolving,strongerglobaloptimizationcharacteristicsandtherationalityofthelimitedtimetogether,theycanadapttothenetworkofvariousfactorsofrandomchangestheproperties.OntheworkingprocessoftheagreementintheOSPF,canquicklyfindouttheeffectiveforoptimalpath.Finally,rea

4、lizenetworkusingtheresourcesreasonablyandefficientdatatransmission,andincreasenetworkspeed,thefuturefortherapiddevelopmentofInternetplaysanimportantroleinpromoting.Keywords:ACO;Routingoptimization;Antweekssystem;Antclosesystem;Antquantitysystem;中图分类号：TP18文献标识码：A1刖s通信网络的

5、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I办议支持多点协议，数据需耍做多个拷贝，分别传送，极大的浪费了网络资源。未來的多媒体通信，将带來大最的多点通信，使用点対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冈。蚁群算法的出现和广泛应用，提供了多点路rh优化设计的新的思想⑶。蚁群算法是一种模拟进化算法，它是在对口然界真实蚁群的集体行为研究

6、的基础上，市意大利学者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I'可的信息交流为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⑷。仿生学家通过大量细致观察研究发现，蚂蚁个体Z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屮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

7、度高的方向移动。因此，由人虽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，则后來者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体Z间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的H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來寻求最优解，该过程包含两个基木阶段：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白少结构;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。基于蚁群算法的以上特点，将蚁群算法用TOSPF协议的网络中，根据不同网络的需要寻找最优路径(可以是

8、时延、屮间路由器个数或者费用等参数最优化)，将是一个非常值得研究的课题⑸。2蚁群算法在通信网络屮的相关知识(1)使用蚁群算法引进的现状蚁群算法诞生于1991年，是一类新颖而询沿的问题求解算法。在算法改进与理论问题的应用领