基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择

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1、第18卷第6期控制与决策2003年11月o.18No.6ov.VlCdntrolandDecisionN2003:一一一文章编号10010920(2003)06075103基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择丁建立,,陈增强袁著社,(南开大学信息技术与科学学院天津3。。。71)摘:,要蚂蚁算法具有很强的随机性和自适应性墓于蚂蚁圈模型和MMAS模型构造的自适应蚂蚁算,、,法将网络的容t限制流t变化和最短距离结合起来讨论通过在找到的最短路径上设里障碍物来模,,、拟网络拥塞找到源结点,目的结点的多条最优路由序列以便在实际中实时地自适应地进行动态路由选择。关挂词:;MM;;蚂

2、蚁圈模型AS自适应蚂蚁算法动态路由选择:TP:中圈分类号18文献标识码ADynamicOPtimizationroutingmethodbasedonantadaPtivealgorithman一,一an,“一z刀了NGJiliCHENZeng公gyUANZhhioegeonoratoneenoogyanenee,ananversty,ann,na(CllfIfmiThldSciNkiUiiTiji300071Chi)strt:ntaaptveaort5stueaseonagloayoptzngant一eyeeoanteoonyAbacAdilgihm1didbdbl

3、limiilflzatax一ste.assouree一etour一eoptimiionandMMinantsymItfindhortrouting(fromnodpposenod)eonsstngoutieastopt:atonroutestroughdiseussngnetorso一aseroutnganstaneeiifmlimiihiwkflwbdiddiveetorrout.etingNworkseongestion15simulatedthroughsetinganobstaeleappearsontheshortestat.5a一.phIt1bletoeh

4、oosedynamieroutingrealtimelyandadaptivelybyroutingtableeywords:nt一eyeeoe,ax一nantsyste,ntaaPtveaort,naeroutngKAlmdlMMimAdilgihmDymii,。,1引言积和更新蚂蚁最终可以发现最短路径闭特别是,,蚂蚁能随环境的变化而变化适应性地搜索新的路随着网络资源与网络需求的同步增长如何实,,。时地进行网络拥塞控制如何根据具体情况进行动径产生新的选择。,,本文吸收蚂蚁圈模型和MMAS模型的优点态的路由选择就显得尤为重要蚂蚁算法是近年来,诞生的一种源于大自然的新的

5、仿生类随机优化方充分利用蚂蚁算法的自适应性和随机性探索带宽。法[l]。蚂蚁有能力在没有任何提示下找到从其巢穴受限情况下网络拥塞时的动态最优路由选择,2蚂蚁算法特性及模型到食物源的最短路径其根本原因是蚂蚁在寻找食物源时,2.1随机自适应性能在其走过的路上释放一种特殊的分泌物,、信息素后来的蚂蚁选择该路径的概率与当时蚂蚁算法具有全局优化并行分布式处理等诸—。这条路径上该物质的强度成正比通过信息素的累:一一;:一一。收稿日期20020614修回日期20021022墓金项目:国家自然科学基金资助项目60174021);800711);(天津自然科学基金重点资助项目(013河南

6、科技攻关基金资助项目(0124140141).:1,,,,,、;,,作者简介丁建立(963一)男河南洛阳人博士副教授从事智能仿生算法智能决策等研究袁著扯(1937一)男,,,、。山东青岛人教授博士生导师从事自适应控制智能决策系统等研究752控制决策第18卷,。,多特性这里特别强调的是随机自适应性当蚂蚁巢结果看MMAS算法在防止算法过早停滞及有效性,。穴与食物源之间出现障碍物时蚂蚁不仅可以绕过方面对AS算法有较大的改进,而且通过蚁群信息素轨迹在不同路径上的3障碍物基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由,经过一段时间的正反馈,最终收敛到最短路径变化选择‘。.上[a.〕图1形象地

7、说明了蚂蚁在寻找食物中遇到障1网3络拥塞主要表现与采用蚂蚁算法的可行性。碍物时的随机自适应性网:;络拥塞主要表现在1)带宽设计太窄2)路,局部拥塞;3)由于突发性事件造成信息由不平衡急剧膨胀。解决第1种情况只有增加网络带宽和提,;3种情况属不可抗拒突发性事件出高网络速度第现机率很小。而第2种情况是网络正常运转过程中,,最常见的现象但因时间的随机性和地点的随机性现有的方法很难克服,而蚂蚁算法具有随机自适应,的特点用于处理网络拥塞情况下的动态路由选择具有很强的针对性。3.2用于动态最优路由选择的自适应蚂蚁算法构造思想,针对不同的源结动态最优路由选择的前提

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