改進蟻群算法求解多約束服務質(zhì)量路由
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針對目前多數(shù)改進蟻群算法求解多約束服務質(zhì)量路由( QoSR)存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)從而效率不高的問題,提出一種引入梯度下降的蟻群算法( ACAGD)。該算法將梯度下降法引入到蟻群的局部搜索中,結(jié)合殘余信息素,綜合決定螞蟻的下一跳選擇策略。蟻群不僅以一定概率按照信息素濃度搜索下一跳,還將以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳,從而降低傳統(tǒng)蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)的可能性。利用Waxman網(wǎng)絡模型隨機生成不同路由節(jié)點數(shù)量的網(wǎng)絡拓撲進行仿真實驗。實驗結(jié)果表明,ACACD相比其他改進蟻群算法,能夠在收斂速度不受影響的情況下,取得綜合代價相對較低的路由,且算法的穩(wěn)定性較好。
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