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《浙江大学》 2005年
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蚁群优化算法及在网络路由中的应用研究

吕勇  
【摘要】:蚂蚁具有找到蚁穴与食物源之间最短路径的能力,受此启发提出的蚁群算法最初用于解决旅行商问题,具有自适应性、鲁棒性及本质上的并行性等许多特点,广泛适用于各种静态和动态的组合优化问题中,具有潜在的应用前景。 由Dorigo等提出的蚁群算法的描述可知,在通用启发式蚁群算法的起始阶段,信息素值被初始化为统一的值,对解的搜索没有指导意义,启发值此时反而能够提供有用的局部信息,有助于算法的快速收敛。随着算法的进行,根据搜索到的不同路径而更新的信息素值,存储了解空间的全局最优解信息,相对于启发值而言,所起的作用不断提高。因此设计了一种自适应的启发值因子,能够随着算法的进行调整信息素值和启发值之间的相对权重,加速算法的收敛速度。 网络路由问题所具有的一些特征,如内部信息、分布计算、随机动态,以及异步的网络状态更新等,与蚁群优化算法的特征匹配得很好,能很好地解决这一问题。本论文的另一个主要研究成果就是在蚁群优化的基础上,提出了新的路由算法。这种算法具有本质上的可扩展性,能有效解决大型通信网络资源的分配问题。整个算法应用概率选择数据包转发的路径,能够充分利用多条可行路径,从而提高网络负载的均衡性、鲁棒性、负载流量以及网络的利用率。 本文以基于图论的蚁群算法为基础,给出了蚁群算法的一般性模型,讨论了其收敛性及在静态TSP和动态网络路由问题中的应用,主要工作内容有: 第一章给出了蚁群算法的描述和在静态、动态情况下的各类应用,并指出蚁群算法所具有的分布式计算、鲁棒性、应用简单等特点,以及蚁群算法潜在的广泛应用前景。 第二章分析了蚁群算法的基本原理,针对蚁群算法所能解决的问题
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP393.05;TP18

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 向阳;移动Ad Hoc网络QoS路由技术研究[D];武汉理工大学;2007年
2 田志强;高速铁路乘务计划编制优化理论与方法研究[D];西南交通大学;2011年
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1 李小秀;应急通信监控系统中移动代理运行机制研究[D];沈阳理工大学;2010年
2 李欣欣;具有分工特征的蚁群算法及其在热工控制系统中的应用[D];华北电力大学(北京);2008年
3 姜雪;基于蚁群算法的Ad Hoc网络安全路由算法研究[D];电子科技大学;2010年
4 高洁;蚁群平面网孔搜索算法在水电仿真软件中的实现[D];东北大学;2008年
【共引文献】
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1 郑浩,王全凤;L-M算法在高层结构体系选型中的应用[J];四川建筑科学研究;2003年03期
2 李兴旺,满广生;工程结构优化的神经网络模型与数值计算[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2002年02期
3 刘全金,孙承珣,任广永;基于遗传算法的BP网络在梅雨量预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年01期
4 冯学军,赵琴;径向基神经网络在股市预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2005年01期
5 唐志丹;房丽娜;;基于神经网络的本科教学工作评估的专家评价[J];鞍山科技大学学报;2006年05期
6 邹建成;杨玲;李国富;;一种新的纹理生成方法[J];北方工业大学学报;2008年01期
7 李辉;赵立英;刘钦圣;王兵团;;应用遗传算法进行三次设计初探[J];北京交通大学学报;2006年06期
8 王树栋;;基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析[J];北京交通大学学报;2010年03期
9 吴凡,张志利,颜宁;基于混沌神经网络的供配电系统故障诊断[J];兵工自动化;2005年02期
10 林雄,刘煜,黄槐仁;基于时间进化反传学习算法的控制器设计[J];兵工自动化;2005年03期
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1 段书凯;刘光远;;网络参数对混沌联想记忆特性的影响[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
2 张元敏;殷志锋;周雅;;蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
3 李勤丰;;最大独立集在高校排课表系统中的应用[A];广西计算机学会2006年年会论文集[C];2006年
4 谢进;阎开印;陈永;;应用于平面机构综合中的神经网络技术[A];第十三届全国机构学学术研讨会论文集[C];2002年
5 刘永;张立毅;;基于遗传神经网络盲均衡算法的研究[A];2006中国西部青年通信学术会议论文集[C];2006年
6 张纪会;程杰;徐心和;;蚁群算法研究进展[A];1998中国控制与决策学术年会论文集[C];1998年
7 徐建闽;林培群;;基于信息熵及多分支BP网络的自适应车型分类研究[A];第二十四届中国控制会议论文集(下册)[C];2005年
8 胡巧华;吴怀宇;陈乔礼;陈媛;;一种求解旅行商问题的启发交叉算子的研究[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
9 王希诚;;工程优化设计中的黑箱方法[A];中外力学思维纵横——第四届全国力学史与方法论学术研讨会论文集[C];2009年
10 苟鑫;何玉敖;;基于遗传算法的结构开关控制参数优化[A];第二届全国现代结构工程学术研讨会论文集[C];2002年
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1 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
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9 何倩;P2P系统性能优化若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2010年
10 熊文;基于群智的特征选择、分类与聚类挖掘的研究[D];北京邮电大学;2010年
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1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
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5 蒋红进;蚁群算法在光突发交换网络路由中的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 尹继超;机器人遥操作中关键技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 孙敬武;基于周期图和神经网络船舶运动预报方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 周柏欣;无线Ad Hoc专用通信网络路由协议研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 征进;高阶神经网络结构优化与改进[D];大连理工大学;2010年
10 闫寿江;Oja-Xu MCA跳步归一化算法的收敛性分析[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 赵鹏;张迦南;;铁路动车组的运用问题研究[J];北京交通大学学报;2009年03期
2 李青,张军,张学军;解决排班问题的多目标优化模型及算法研究[J];北京航空航天大学学报;2003年09期
3 张素兵,刘泽民;基于蚂蚁算法的分级QoS路由调度方法[J];北京邮电大学学报;2000年04期
4 王汝传,胡涛,徐小龙;移动代理安全性研究综述[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2004年03期
5 王孟浩;刘晏兵;;移动自组网中基于区域的多路路由算法[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年05期
6 徐凌宇,杜庆东,赵海;嵌入式水电事故预测系统中信息融合的方法[J];东北大学学报;2000年01期
7 高立群;于宏涛;李扬;张军正;;基于改进蚁群算法的电力线路检修的多目标优化[J];东北大学学报(自然科学版);2007年07期
8 唐泳,马永开;用改进蚁群算法求解多目标优化问题[J];电子科技大学学报;2005年02期
9 梁松柏;;移动代理系统的安全性研究[J];电脑知识与技术;2009年10期
10 梅素珍,李梅;网孔回路方程独立性的证明[J];电气电子教学学报;2001年02期
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1 陈少田;叶震;叶大庸;赵宝;;移动Agent迁移策略知识库的建立[A];AECC专题学术研讨会论文集[C];2007年
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3 闻育;复杂多阶段动态决策的蚁群优化方法及其在交通系统控制中的应用[D];浙江大学;2004年
4 许毅;基于IP网络QoS多播路由技术的研究[D];武汉理工大学;2005年
5 王俊伟;粒子群优化算法的改进及应用[D];东北大学;2006年
6 孙宝林;移动Ad Hoc网络QoS多播路由技术的研究[D];武汉理工大学;2006年
7 高尚;蚁群算法理论、应用及其与其它算法的混合[D];南京理工大学;2005年
8 刘隽;基于分散自律体系的多Agent客运专线运营调度系统[D];铁道部科学研究院;2006年
9 左洪浩;蚁群优化算法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2006年
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1 姜蓉;基于模拟退火算法的贷款组合优化研究[D];湖南大学;2003年
2 曹刚;PID控制器参数整定方法及其应用研究[D];浙江大学;2004年
3 秦玲;蚁群算法的改进与应用[D];扬州大学;2004年
4 乔瑞;基于移动代理技术和协议分析技术的入侵检测系统[D];武汉理工大学;2005年
5 魏云飞;遗传算法在人员排班问题上的应用研究[D];浙江工业大学;2005年
6 付强;高速铁路综合调度系统研究[D];西南交通大学;2005年
7 李闻;蚁群优化算法及其应用研究[D];湖南大学;2005年
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10 薛丹;移动Agent系统迁移机制及迁移策略的分析研究[D];兰州大学;2006年
【二级引证文献】
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1 石俊刚;史宏杰;徐瑞华;;城市轨道交通乘务任务划分模型及算法研究[J];铁道学报;2014年05期
2 张增勇;毛保华;杜鹏;许奇;吴珂琪;;基于惩罚费用的城市轨道交通乘务排班优化模型与算法[J];交通运输系统工程与信息;2014年02期
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5 陈海平;高速铁路乘务组织理论与优化研究[D];北京交通大学;2013年
6 柴小树;动车组乘务计划编制方法研究[D];中南大学;2013年
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4 唐好选;曲毅;;蚁群优化算法在蛋白质构象预测问题中的应用[A];黑龙江省计算机学会2007年学术交流年会论文集[C];2007年
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1 袁志勇;IJICC创刊一年已被EI等五个国际检索机构收录[N];科技日报;2009年
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4 庄晓东;多移动机器人运动控制策略的强化学习研究[D];中国海洋大学;2005年
5 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
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7 刘泓;交通仿真系统的并行计算、智能优化和混杂模型研究[D];浙江大学;2006年
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7 吴虎发;蚁群优化算法在求解最短路径问题中的研究与应用[D];安徽大学;2012年
8 何雪海;蚁群优化算法及其应用研究[D];重庆大学;2011年
9 王涛;基于粒子群蚁群优化算法的配电网络重构研究[D];长沙理工大学;2013年
10 付杰;基于GPU的并行蚁群优化算法的研究与实现[D];中国舰船研究院;2011年
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