蚁群算法及其在Ad Hoc网络路由寻址中的应用研究.pdf

英文:并列——北京工业大学硕士学位论文咝=淌ザ了妒垦蝗嗽蚁登篡鎏拯墓在△堕塾迷仓章酚陕爻娴拟鄣┭芯』.题目过篡扭型堂皇这盔冀俊盛让篡扭座旦数援专业:导师姓名研究方向:职称:单位代码:θ跣┷烫分类号:学号:密级:公开塞直麴田竖王丕崮虿学位授予日期:授予单位名称和地址::
签名:翘嘀日期:左吖虫上独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑导师签名:
要摘缡且恢志哂懈叨榷仄私峁埂⒔诘闳我庖贫奈尴咦宰橹络。网络灵活机动、适应环境能力强,对终端性能要求不高,不需要固定基础设施的支持,具有较强的鲁棒性、抗毁性。然而,绲奶匦砸捕月酚尚议提出了更高的要求。因此,如何在网络拓扑结构动态变化、无线传输带宽有限、终端使用可耗尽资源的情况下设计高效、合理、自适应的路由协议,便成为绶⒄沟囊桓鲋匾P缘难芯靠翁狻蚁群算法是一种从自然界中的社会性昆虫的特性受到启发,发展而来的一种群集智能的搜索算法,目前已在许多组合优化问题中获得了广泛的应用。其特有的分布式计算、单个智能体实现简单、支持多路径等优点,能够很好地满足绲穆酚尚枨蟆5牵A嘶竦酶玫耐缏酚尚阅埽瓒砸延械囊群算法进行改进和优化才能使其更好地适用于无线缏酚伞R虼耍究基于改进蚁群优化的缏酚伤惴ň哂蟹浅V匾5睦砺酆拖质狄庖濉本文的主要工作包括:系统地概述了蚁群算法的原理和模型;在现有蚁群优化算法基础上提出了一种动态自适应的蚁群算法算法首先通过大量实验设定影响算法性能的重要参数、蚿彼惴ㄏ萑局部最优时,通过自适应调整参数来提高全局最优解的求解质量;然后根据信息素值的不同自适应地调整各路径上的信息量强度;最后在典型的侍馍辖行仿真验证,实验表明,该算法与基本蚁群算法相比,在收敛速度和全局寻优方面都有较大的提高。结合绲亩匦裕袲算法应用于绲穆酚裳≡裰校岢隽艘恢只贒算法的缏酚伤法算法把节点的负载,网络的拓扑变化和路径的时延作为路径质量的度量,将路径质量的路由表用蚁群的信息素表示;在路由发现和路由更新时,释放和更新信息素;转发概率由信息素和跳数来确定。仿真结果表明,惴ㄔ诜肿橥兜萋省⑵骄说蕉耸毖印⒐橐换酚韶⑾确矫娑加庞算法。关键词纾灰先核惴ǎ宦酚伤惴ǎ蛔允视摘要
北京工业大学工学硕士学位
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦髀邸课题研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文的主要研究工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文的组织结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第乱先核惴ǖ脑碛肽P汀蚁群算法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..蚁群算法原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。蚁群算法模型及实现步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第乱先核惴ǖ母慕蚁群优化算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.÷煲舷低基于参数自适应调整的改进蚁群算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.问【、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于信息素动念更新的改进蚁群算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯动态自适应改进蚁群算法的实现步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯仿真结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.酚煞⑾⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯