一种新的QoS组播路由算法.pdf

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1、W恍B籼N【本文献信息】常国锋，王满．一种新的QoS组播路由算法[J]．电视技术，2014，38(7)一种新的QoS组播路由算法常国锋，王满(1．新乡学院计算机与信息工程学院，河南新乡453003；2．南阳理工学院数理学院，河南南阳473004)【摘要】针对现有的求解多约束QoS组播路由中存在的问题，结合BP神经网络局部搜索的优势和蚁群算法全局搜索的优势的特点，进行QoS组播路由算法的设计，提出了一种新型的NNAC算法。该算法通过BP神经网络寻找路径的更优解，改善了QoS组播路由路径寻找的方法。通过实验仿真表明，NNAC算法得

2、到最优组播树的总延时为35，总代价费用为21，在完成150个度约束组播路由路径时，NNAC算法在进行最优组播树的寻找成功率上高于AC算法，同时该算法还克服了AC算法易陷入局部最小点的不足。【关键词】组播路由；神经网络；蚁群算法；信息调整；仿真分析【中图分类号】TP393；TN915【文献标志码】ANewAlgorithmofQoSMulticastRoutingCHANGGuofeng，WANGMan(』．Ir~tituteofCompeerandInformationEngineering，XinxiangUniversit

3、y，HenanXinxiang453003，China；2．SchoolofMathematicsandPhysics，NanyangInstituteofTechnology，tfenanNanyang473004，China)【Abstract】AimingatsolvingQoSmuhicastroutingproblem，theadvantagesofBPneuralnetworkatlocalsearchandantcolonyalgorithmatglobalsearcharecombined，andtheQoSm

4、uhicastroutingalgorithmisdesigned．Inthispaper，anewNNACalgorithmispresented．ThealgorithmusingBPneuralnetworktofindabetterpath，improvesQoSmuhicastroutingpathfindingmethod．Simulationresultsindicatethat，thetotaldelayoftheNNACalgorithmtogettheoptimalmuhicasttreeis35，thet

5、otalcostis21．Onthecompletionofthe150degreeconstrainedmulticastroutingpath，theNNACalgorithmintheoptimalmuhicasttreesearchSuccessrateishi【gherthanthatofACalgorithm．WhilethealgorithmovercomestheACalgorithmiseasytofallintolocalminimumpointdefects．【Keywords】multicastrout

6、ing；neuralnetwork；antcolonyalgorithm；informationadjust；simulationanalysisQ0s组播路由是下一代Intemet需要解决的一个难1QoS组播路由网络模型题¨j。而QoS组播路由算法是组播路由的核心技术，要求在分布的网络中寻找一条既满足多个约束条件，同时又在QoS组播路由网络模型中，通常用加权图G=(，满足具有最小代价的最优路径。E)表示通信网络，表示节点集，E表示链路集，节点数BP神经网络通过学习和推理这两个过程，能够修正和链路数分别由I1和lEl表示I7。

7、同一对节点间的各个连接途径的权值，无限地逼近样本值，不断修正结果，链路数≤1的网络模型如图1所示。并且对相关信息实施处理。BP神经网络在学习、分类和优化上有优势，有较强的局部搜索能力。蚁群算法(AntColonyAlgorithm，AC)是蚁群能够找到一条从巢穴到食物的最短路径的方法，蚁群算法的优点是具有较强的鲁棒性、分布式计算、易于融合其他算法，同时具有较强的全局搜索能力，但是收敛速度慢、易陷入局部最小点。(QoS参数、代价)本文结合BP神经网络和蚁群算法的优点，提出了一图1网络模型图种新型的神经网络蚁群算法(NeuralN

8、etworkAntColonyR、R分别表示正实数集和非负实数集。数据由Algorithm，NNAC)。结合BP神经网络局部搜索的优势和源节点s∈V传送到目的节点集D一{sl，组播组蚁群算法全局搜索的优势，同时BP神经网络还能弥补蚁M=uD。定义组播树T=(，)，组播树由源群