基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟

蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）和蚁群算法（Ant Colony Optimization）是启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在觅食和建立路径时的行为。

这两种算法都基于模拟蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的集体智慧来解决组合优化问题。

蚂蚁算法和蚁群算法的基本原理类似，但应用领域和具体实现方式可能有所不同。

下面是对两者的简要介绍：蚂蚁算法：蚂蚁算法主要用于解决图论中的最短路径问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。

其基本思想是通过模拟蚂蚁在环境中寻找食物的行为，蚂蚁会通过信息素的释放和感知来寻找最优路径。

蚂蚁算法的核心概念是信息素和启发式规则。

信息素（Pheromone）：蚂蚁在路径上释放的一种化学物质，用于传递信息和标记路径的好坏程度。

路径上的信息素浓度受到蚂蚁数量和路径距离的影响。

启发式规则（Heuristic Rule）：蚂蚁根据局部信息和启发式规则进行决策。

启发式规则可能包括路径距离、路径上的信息素浓度等信息。

蚂蚁算法通过模拟多个蚂蚁的行为，在搜索过程中不断调整路径上的信息素浓度，从而找到较优的解决方案。

蚁群算法：蚁群算法是一种更通用的优化算法，广泛应用于组合优化问题。

除了解决最短路径问题外，蚁群算法还可应用于调度问题、资源分配、网络路由等领域。

蚁群算法的基本原理与蚂蚁算法类似，也是通过模拟蚂蚁的集体行为来求解问题。

在蚁群算法中，蚂蚁在解决问题的过程中通过信息素和启发式规则进行路径选择，但与蚂蚁算法不同的是，蚁群算法将信息素更新机制和启发式规则的权重设置进行了改进。

蚁群算法通常包含以下关键步骤：初始化：初始化蚂蚁的位置和路径。

路径选择：根据信息素和启发式规则进行路径选择。

信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，信息素浓度受路径质量和全局最优解的影响。

全局更新：周期性地更新全局最优解的信息素浓度。

终止条件：达到预设的终止条件，结束算法并输出结果。

蚁群算法的基本原理蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为，被广泛应用于求解组合优化问题、路径规划等领域。

蚁群算法的基本思路蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中释放信息素来获取全局最优解。

具体过程如下：1.初始化信息素: 首先，需要在所有可行解的路径上放置一些信息素。

在开始时，信息素值可以选择为等量的值或一些默认值。

2.蚁群搜索: 一开始，所有的蚂蚁都分别随机选择一个节点作为起点，并开始在网络中搜索。

蚂蚁行动的过程中，会根据路径上信息素浓度的大小来选择下一步的方向。

同时，每只蚂蚁都会记录其所经过的路径和信息素值。

3.信息素更新: 每只蚂蚁到达终点之后，计算其所经过路径的费用，然后根据一定的规则更新路径上的信息素。

较优的路径上将会添加更多的信息素，使下一次蚂蚁选择该路径的概率更大。

4.重复搜索: 重复上面的步骤，直到满足一个停止条件为止。

一种常见的停止条件是达到预定的迭代次数。

蚁群算法的优势蚁群算法在解决组合优化问题时，具有以下的优势：1.全局优化能力极强: 因为每只蚂蚁都只关注自己所经过的路径上的信息素值，所以可以同时搜索并更新多个路径，从而有可能找到全局最优解。

2.能够避免陷入局部最优: 蚁群算法可以通过信息素的挥发、说长存、信息素值的启发式更新等手段来避免陷入局部最优解。

3.易于扩展和并行化: 蚁群算法通常是一种并行的算法，可以很轻松地应用于分布式计算环境中。

蚁群算法的应用蚁群算法在解决组合优化问题、路径规划、调度等方面有着广泛的应用，如下所示：1.旅行商问题: 蚁群算法可以用于解决旅行商问题。

2.线性规划问题: 蚁群算法可以用于求解线性规划问题。

3.路径规划问题: 蚁群算法可以用于车辆路径规划问题。

4.调度问题: 蚁群算法可以用于作业车间调度问题。

蚁群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时候的行为。

开题报告课题: 基于蚁群算法路由可视化动态模拟1.选题依据（1）课题研究意义DWDM全光通信网在我国已进入了高速发展期,正向着ASON(Automatically Switched Optical Network 自动交换光网络)为代表的新一代智能化光网络的方向发展。

而智能化的动态光路由和波长分配(Routing and Wavelength Assignment, RWA)算法则是构建ASON、实现对全光网的智能化控制和管理的关键技术之一。

蚁群算法是受真实蚁群觅食行为的启发而产生的一种模拟进化算法,是由有限个蚂蚁的个体行为组成的多agent系统[1、2],已被成功应用于解决TSP(Traveling Salesman Problem 旅行家问题)[1]、JSP(Job-shop Scheduling Problem生产排程问题)、QAP(Quadratic Assignment Problem二次指派问题)等组合优化问题。

近来已有的大量研究表明,蚁群算法具有并行性、鲁棒性、可重构性、分布性等特质。

这些特性使得蚁群算法在解决动态RWA问题中表现出优异的性能。

在网络带宽的有效利用、波长资源的合理分配、以及网络路由的重构与恢复,基于蚁群思想都能找到对应的解决方法。

相关研究工作如达到预期目标将处于国际先进水平,也必然会加快我国构建智能光网络的步伐,因此具有良好的经济效益和社会效益.（2）国内外研究现状、水平和发展趋势至今为止,国内外比较成熟的动态RWA算法都把RWA问题强行拆分成路由和波长分配两个子问题分别加以解决,如First-Fit(最先适用)算法、LLR(least-loaded routing最小负载路由)算法、LI(Least Influence最小影响)算法[3]等,并且都为集中式算法,需要利用全网信息,没有考虑波长变换,无法完成在算法层面上的网络的自动恢复,路由和波长分配独立解决也导致这些算法难以得到全局最优解。

摘要路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。

组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。

用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。

用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。

因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。

在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。

本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。

关键词:蚁群算法信息素仿真AbstractWhether it is one based on Internet agreement for route not to choose, and all Internet route that prevail choose agreement on the basis of the following two typical distributed algorithm one of. Is it optimize problem people in engineering , scientific research , economic management numerous problem that field run into often to make up, among them a lot of question if knapsack issue , issue of businessman in the travel industry and of TSP , pursue painted question , case issue ,etc., proved as 6WF difficult problem. Ask the solving optimumly of JSP complete problem with the deterministic optimization algorithm, calculation its time make people to be insufferable making their calculation time up to increase , issue of scale lengthen so as to index speed because the question is highly difficult. If heuristic algorithm is it solve receive approximate solution can the assurance feasibility and getting optimum their to ask with algorithm of similar toing, it is even unable to know incomes and solve and solve optimumly to be similar to the degree. Therefore while asking and solving and making the question of optimizing up on a large scale, the traditional optimization algorithm seems powerless . From vectorial route algorithm, algorithm of route and state of chain The researches and applications on ACO algorithm have made great progresses in the past more than ten years. A number of results prove the validity of the algorithm and its advantages in some fields. ACO algorithm whether one new-type simulation evolve the algorithm , studies have shown this algorithm has walking abreast nature, fine nature such as being stupid and excellent. This text has explain ant's principle of one group of algorithms, has introduced this application in the theory and practical problem of algorithm, and has looked forward to its prospect .Keyword: Ant Colony Optimization algorithm Pheromone Simulation目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 路由选择的意义 (2)1.1.1 路由选择技术的组成 (2)1.1.2 路由算法设计目标 (3)1.1.3 路由算法的分类 (4)1.1.4 路由算法衡量的标准 (4)1.2.目前常用的路由算法 (5)1.2.1 最短路径算法 (5)第2章蚁群算法的基本原理 (7)2.1蚂蚁算法的产生 (7)2.2 蚂蚁算法的算法思想 (7)2.3蚁群算法原理 (8)2.4 蚁群算法的应用 (12)2.4.1蚂蚁算法在电信网动态路由优化中的应用 (12)2.4.2蚂蚁算法在组合优化中的应用 (12)2.5 蚂蚁算法的未来发展 (12)2.5.1 MMAS ( Max2Min ant system) 最大最小蚁群算法 (12)2.5.2 具有变异特征的蚁群算法 (12)2.5.3 自适应蚁群算法 (13)2.5.4大规模集成电路综合布线 (13)2.5.5电信网络路由 (13)第3章开发工具 (14)3.1软件环境 (14)3.2其他资料 (14)3.3 Java 的简单介绍 (14)3.3.1 网络时代的需要 (14)3.3.2 Internet的普及 (14)3.3.3 跨平台可移植性的要求 (14)3.4 Java 的主要特点 (15)3.4.1 简单性 (15)3.4.2 安全性 (15)3.4.3 面向对象性 (15)3.4.4 可靠性 (16)第4章具体的功能结构 (17)4.1 系统的结构总框图 (17)4.2 蚂蚁算法的主要步骤 (18)第5章系统的实现 (25)5.1蚁群算法的实现结果 (25)第6章算法的不足和改进 (29)6.1 算法的不足 (29)6.2 算法的改进 (30)6.2.1信息素更新参数微调 (30)6.2.2 全局调整 (31)6.2.3 信息素值微调 (31)6.3一种先进的蚂蚁算法——智能蚂蚁算法 (31)6.3.1 取消外激素 (31)6.3.2 自动调节选择最优路径的比例 (32)5.6.3 选择目标城市的依据 (32)6.3.4引入扰动 (32)6.4 蚂蚁算法的展望 (33)结束语 (34)参考文献 (35)前言蚁群算法是一种新生的算法，具有很强的通用性。

基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟Visul Simulation of Routing Selsect based on Ant Colony Algorithms学院名称: 计算机学院专业班级:学生姓名:XXX指导教师姓名:XXX指导教师职称:摘要路由选择是一种基于网络层的协议,而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一:距离向量路由算法和链路状态路由算法。

组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题,其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等,都被证明为NP-困难问题。

用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解,其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。

用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性,甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。

因而在求解大规模组合优化问题时,传统的优化算法就显得无能为力了。

在过去的10多年,蚁群算法(ACO)的研究和应用取得了很大的进展,大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。

本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块,并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。

关键词:蚁群算法信息素仿真AbstractWhether it is one based on Internet agreement for route not to choose, and all Internet route that prevail choose agreement on the basis of the following two typical distributed algorithm one of. Is it optimize problem people in engineering , scientific research , economic management numerous problem that field run into often to make up, among them a lot of question if knapsack issue , issue of businessman in the travel industry and of TSP , pursue painted question , case issue ,etc., proved as 6WF difficult problem. Ask the solving optimumly of JSP complete problem with the deterministic optimization algorithm, calculation its time make people to be insufferable making their calculation time up to increase , issue of scale lengthen so as to index speed because the question is highly difficult. If heuristic algorithm is it solve receive approximate solution can the assurance feasibility and getting optimum their to ask with algorithm of similar toing, it is even unable to know incomes and solve and solve optimumly to be similar to the degree. Therefore while asking and solving and making the question of optimizing up on a large scale, the traditional optimization algorithm seems powerless . From vectorial route algorithm, algorithm of route and state of chain The researches and applications on ACO algorithm have made great progresses in the past more than ten years. A number of results prove the validity of the algorithm and its advantages in some fields. ACO algorithm whether one new-type simulation evolve the algorithm , studies have shown this algorithm has walking abreast nature, fine nature such as being stupid and excellent. This text has explain ant's principle of one group of algorithms, has introduced this application in the theory and practical problem of algorithm, and has looked forward to its prospect .Keyword: Ant Colony Optimization algorithm Pheromone Simulation目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 路由选择的意义 (2)1.1.1 路由选择技术的组成 (2)1.1.2 路由算法设计目标 (3)1.1.3 路由算法的分类 (4)1.1.4 路由算法衡量的标准 (4)1.2.目前常用的路由算法 (5)1.2.1 最短路径算法 (5)第2章蚁群算法的基本原理 (7)2.1蚂蚁算法的产生 (7)2.2 蚂蚁算法的算法思想 (7)2.3蚁群算法原理 (8)2.4 蚁群算法的应用 (12)2.4.1蚂蚁算法在电信网动态路由优化中的应用 (12)2.4.2蚂蚁算法在组合优化中的应用 (12)2.5 蚂蚁算法的未来发展 (12)2.5.1 MMAS ( Max2Min ant system) 最大最小蚁群算法 (12)2.5.2 具有变异特征的蚁群算法 (12)2.5.3 自适应蚁群算法 (13)2.5.4大规模集成电路综合布线 (13)2.5.5电信网络路由 (13)第3章开发工具 (14)3.1软件环境 (14)3.2其他资料 (14)3.3 Java 的简单介绍 (14)3.3.1 网络时代的需要 (14)3.3.2 Internet的普及 (14)3.3.3 跨平台可移植性的要求 (14)3.4 Java 的主要特点 (15)3.4.1 简单性 (15)3.4.2 安全性 (15)3.4.3 面向对象性 (15)3.4.4 可靠性 (16)第4章具体的功能结构 (17)4.1 系统的结构总框图 (17)4.2 蚂蚁算法的主要步骤 (18)第5章系统的实现 (25)5.1蚁群算法的实现结果 (25)第6章算法的不足和改进 (29)6.1 算法的不足 (29)6.2 算法的改进 (30)6.2.1信息素更新参数微调 (30)6.2.2 全局调整 (31)6.2.3 信息素值微调 (31)6.3一种先进的蚂蚁算法——智能蚂蚁算法 (31)6.3.1 取消外激素 (31)6.3.2 自动调节选择最优路径的比例 (32)5.6.3 选择目标城市的依据 (32)6.3.4引入扰动 (32)6.4 蚂蚁算法的展望 (33)结束语 (34)参考文献 (35)前言蚁群算法是一种新生的算法,具有很强的通用性。

基于蚁群算法的网络路由问题研究网络通信是现代社会不可缺少的一部分，互联网的发展更是让网络通信得到广泛应用。

随着网络应用的增长，网络路由问题也越来越受到关注。

针对这一问题，人们提出了各种解决方案和算法，本文将重点介绍一种基于蚁群算法的网络路由问题研究。

一、蚁群算法概述蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，是人工智能领域的一种优化算法。

该算法将蚂蚁觅食时采用的行为方式，应用于优化问题求解中。

蚁群算法的核心思想是信息素和启发式规则。

信息素是指蚂蚁在行走过程中遗留下来的一种化学物质，用来指引其它蚂蚁走向成功的路径。

启发式规则是指在求解优化问题时，根据问题的特点设计的一系列规则和条件，用来指导蚁群搜索的路径。

二、网络路由问题网络路由问题是指在一个复杂的网络拓扑结构中，确定数据从源节点到目的节点的传输路径。

网络路由问题的关键是在保证网络吞吐量的同时，减少通信时延和数据丢失率。

传统的网络路由问题通常采用贪心算法或最短路径算法等方法，但这些算法存在着局限性和缺陷。

由于网络拓扑结构的复杂性和数据流量的大规模性，这些算法在解决一些特殊情况的路由问题时，无法保证最优解。

三、基于蚁群算法的网络路由问题研究基于蚁群算法的网络路由问题研究是一种新的解决方案。

该算法主要包括以下步骤：1. 确定适应度函数：适应度函数是用来判断蚂蚁搜索算法是否符合要求的函数。

在网络路由问题研究中，适应度函数可以是网络通信质量的差异，即通信时延和数据丢失率等指标。

2. 初始化信息素：在搜索开始前，需要对信息素进行初始化。

在网络路由问题中，信息素的初始化可以根据已有传输路径的通信质量进行赋值。

3. 蚁群搜索：在信息素初始化后，蚂蚁将采用信息素和启发式规则的引导，进行搜索路径的选择。

在选择路径后，蚂蚁将释放信息素，更新网络拓扑结构中的信息素值。

4. 更新信息素：信息素值的更新是保证蚁群搜索算法的优化的关键。

信息素的更新包括挥发和赋值两个过程。

挥发是指信息素的持续性和风险抵御能力，赋值是指蚂蚁搜索路径上信息素的累积增加。

matlab蚁群算法精讲和仿真图蚁群算法matlab精讲及仿真4.1基本蚁群算法4.1.1基本蚁群算法的原理蚁群算法是上世纪90年代意大利学者M.Dorigo,v.Maneizz。

等人提出来的,在越来越多的领域里得到广泛应用。

蚁群算法，是一种模拟生物活动的智能算法，蚁群算法的运作机理来源于现实世界中蚂蚁的真实行为，该算法是由Marco Dorigo 首先提出并进行相关研究的，蚂蚁这种小生物，个体能力非常有限，但实际的活动中却可以搬动自己大几十倍的物体，其有序的合作能力可以与人类的集体完成浩大的工程非常相似，它们之前可以进行信息的交流，各自负责自己的任务，整个运作过程统一有序，在一只蚂蚁找食物的过程中，在自己走过的足迹上洒下某种物质，以传达信息给伙伴，吸引同伴向自己走过的路径上靠拢，当有一只蚂蚁找到食物后，它还可以沿着自己走过的路径返回，这样一来找到食物的蚂蚁走过的路径上信息传递物质的量就比较大，更多的蚂蚁就可能以更大的机率来选择这条路径，越来越多的蚂蚁都集中在这条路径上，蚂蚁就会成群结队在蚁窝与食物间的路径上工作。

当然，信息传递物质会随着时间的推移而消失掉一部分，留下一部分，其含量是处于动态变化之中，起初，在没有蚂蚁找到食物的时候，其实所有从蚁窝出发的蚂蚁是保持一种随机的运动状态而进行食物搜索的，因此，这时，各蚂蚁间信息传递物质的参考其实是没有价值的，当有一只蚂蚁找到食物后，该蚂蚁一般就会向着出发地返回，这样，该蚂蚁来回一趟在自己的路径上留下的信息传递物质就相对较多，蚂蚁向着信息传递物质比较高的路径上运动，更多的蚂蚁就会选择找到食物的路径，而蚂蚁有时不一定向着信息传递物质量高的路径走，可能搜索其它的路径。

这样如果搜索到更短的路径后，蚂蚁又会往更短的路径上靠拢，最终多数蚂蚁在最短路径上工作。

【基于蚁群算法和遗传算法的机器人路径规划研究】该算法的特点：(1)自我组织能力，蚂蚁不需要知道整体环境信息，只需要得到自己周围的信息，并且通过信息传递物质来作用于周围的环境，根据其他蚂蚁的信息素来判断自己的路径。

蚁群算法详细讲解蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受到蚂蚁觅食行为启发的启发式优化算法。

它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中遗留下的信息以及相互之间的交流行为，来解决优化问题。

蚁群算法在组合优化问题中特别有效，如旅行商问题、车辆路径问题等。

蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一种称为信息素的化学物质，并在路径上留下信息素的痕迹。

蚁群算法的核心思想就是利用信息素来引导蚂蚁的行动。

当蚂蚁找到食物后，会返回巢穴，并留下一条含有更多信息素的路径。

其他蚂蚁在寻找食物时，会更倾向于选择留有更多信息素的路径，从而使得这条路径的信息素浓度进一步增加。

随着时间的推移，信息素会在路径上逐渐积累，形成一条较优的路径。

蚁群算法的步骤如下：1.初始化信息素：根据问题设置信息素初始浓度，并随机分布在各个路径上。

2.蚂蚁移动：每只蚂蚁在一个时刻从起点出发，根据一定策略选择路径。

通常，蚂蚁选择路径的策略是基于信息素和启发式信息（如距离、路径通畅程度等）。

蚂蚁在移动过程中，会增加或减少路径上的信息素浓度。

3.更新信息素：当所有蚂蚁完成移动后，根据算法的更新规则，增加或减少路径上的信息素。

通常，路径上的信息素浓度会蒸发或衰减，并且蚂蚁留下的信息素会增加。

更新信息素时，通常会考虑到蚂蚁的路径质量，使得较好的路径上留下更多信息素。

4.终止条件判断：根据预设条件（如迭代次数、找到最优解等）判断是否达到算法的终止条件。

如果未达到终止条件，则返回到步骤2；否则，输出最优路径或最优解。

蚁群算法的优点包括：1.分布式计算：蚁群算法采用分布式计算方式，各个蚂蚁独立进行，在处理大规模问题时具有优势。

2.适应性：蚁群算法具有自适应性，能够根据问题的特性调整参数以及策略。

3.全局能力：蚁群算法能够在问题空间中全面，不容易陷入局部最优解。

蚁群算法的应用领域广泛，如路由优化、智能调度、图像处理等。

它在旅行商问题中经常被使用，能够找到较优的旅行路径。

蚁群算法在网络路由优化中的应用研究随着互联网的不断发展，数据通信的需求越来越大，这也促使人们不断研究网络路由优化的技术。

传统的网络路由算法常常存在着问题，比如计算时间太长、易受网络拥塞影响等等。

这时候，蚁群算法应运而生，成为了一种被广泛关注和研究的优化算法。

本文将重点探讨蚁群算法在网络路由优化中的应用研究。

一、蚁群算法简介蚁群算法是一种以蚂蚁采集食物行为为基础的新型优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为模式，通过大量的蚁群实验得出了一套模拟算法系统。

该算法可以通过各种不同的方式实现，在网络路由优化中，主要采用的是基于离散的蚁群算法。

离散的蚁群算法基于离散问题，将问题拆解为若干个离散的阶段，通过不断尝试来得到最优解。

在该算法中，蚂蚁通过一些规则在搜索空间中的移动，用信息素来模拟蚂蚁之间的通信，同时，根据信息素的含量，蚂蚁会选择前往信息素浓度高的路径，来寻找到达目的地的最佳路线。

二、蚁群算法在网络路由优化中的应用在网络路由优化中，蚁群算法的应用主要分为两个方面：路由选路和服务质量优化。

1、路由选路在网络路由优化中，蚂蚁可以模拟数据包在网络中的传输流程，通过选择信息素最丰富的路径，来实现网络数据包的高效传输。

蚂蚁群算法中的信息素具有两个含义：一是蚂蚁走过某个路径的频率，二是蚂蚁在某个路径上的经验。

当网络繁忙时，蚂蚁会选择经验值高但未必最短的路径，以释放出更多的网络容量，而在轻载时，蚂蚁将会优先选择最短路径，以提高网络的速度。

2、服务质量优化服务质量（Quality of Service, QoS）是指计算机网络中，对网络资源分配、高效传输和优化处理等方面的管理和监控，以保证网络在各种情况下都能稳定运行。

在蚂蚁群算法中，蚂蚁通过不断尝试和信息素的沉淀，探寻出更加优化的分配策略和传输机制，以保证网络服务质量的稳定和高效。

三、蚁群算法在网络路由优化中的优势在网络路由优化领域，蚁群算法具有如下优势：1、良好的容错性蚁群算法中，每只蚂蚁都是独立的，它们不会相互影响，也不会对网络造成破坏。

摘要路由算法是支撑网络传输的关键技术，将随着网络新技术的出现而发展。

无线移动自组网是一种具有临时快速自动组网能力的新型网络，这种网络不存在固定基础设施，拓扑结构变化频繁，节点可作为路由转发节点，因此，开发一种较好的动态路由协议将成为Ad Hoc网络设计的关键。

目前，Ad Hoc网络路由协议可分为表驱动路由、按需路由以及二者相结合的路由协议。

本文首先对Ad Hoc网络进行了概述，总结了该网络目前研究的重点和难点，引入了本课题——路由算法的设计，并对比较常用的现存路由协议进行了讨论和分析，给出了Ad Hoc网络路由协议的分类，并阐述了现有路由算法的基本原理，分析了其工作性能并做出总结。

接着，通过对蚁群算法的基本原理和基本数学模型进行深入的分析，提出了一种基于蚁群算法的自组网路由协议。

由于蚁群优化算法是一种通用的分布式随机优化方法，并广泛应用于网络的路由算法中，因此，该路由协议结合蚁群算法的原理，首次提出了蚂蚁释放有效信息素的比率，而且根据多代理机制，引入了服务代理来减少蚂蚁代理的开销。

此算法是一种混合式路由算法，将按需建立路由和主动对路由进行维护和探索结合起来。

最后，在网络仿真平台NS-2上进行了算法的仿真实现，并与现有典型协议在不同的实验场景下进行了性能分析比较，包括数据包的平均端到端的延迟、数据包的传输率、网络的吞吐率以及路由开销。

仿真结果表明所提出的基于蚂蚁算法的移动自组网路由算法具有良好的性能，大大提高了系统的可靠性，鲁棒性，和增强通信网络的自适应能力，并对今后的研究方向和内容进行了探讨。

关键词：移动自组网；路由；蚁群优化；代理；NS2- I -AbstractRouting algorithm is a pivotal technology that underpins the network transmission, will develop with the appearance of the new network. Mobile Ad Hoc Networks is a new kind of wireless networks that it can self-organize and self-configured. In this kind of networks, it doesn’t require fixed infrastructure, the network topology constantly changes and all the mobile nodes are equal that could be a routing node transmit messages. Therefore, design a new dynamic routing protocol is important for Ad Hoc network. At present, the Ad Hoc network routing protocols can be divided into table-driven routing, on-demand routing and the hybrid of the two routing protocol.Firstly, this paper describes the mobile Ad Hoc networks synoptically, sums up the present focus of the study and difficult of networks, and then introduces this paper’s topic - routing algorithm design, discusses and analyses these existing routing protocol, and then suggests the classification of Ad Hoc networks routing agreement, elaborate the theory of routing algorithm on hand, analyzes its working ability and summarize it.Secondly, through deep research the ant algorithm principles and its basic mathematical models, an ad hoc network routing algorithm based on ACO is proposed. Since ACO is a general distributed random optimization method and has already been widely applied to the networks routing algorithm, this routing algorithm based on ACO principle, available pheromone released by ant agent is proposed, and according to multi-agent mechanism, introduces the service agents to reduce the expense of ant agents. This algorithm is a hybrid algorithm that combines reactive path setup with proactive path probe and maintain.Finally, the new algorithm is simulation realized on network simulation platform NS-2, and compared with existing typical protocols under different experiment scenes. Including packets average end-to-end delay, packet delivery ratio, networks throughput and routing overhead. The simulation results show that routing algorithm based on ACO for mobile Ad Hoc network has better performance than others. In the end, this paper provides the future works.Keywords：Mobile Ad Hoc networks; routing; ACO; agent; Network Simulator Version-2- II -目录摘要 (I)Abstract ......................................................................................................................... I I 目录 ..................................................................................................................... I II 第1章前言 (1)1.1研究背景 (1)1.1.1 无线移动自组网 (1)1.1.2 实现网络的关键技术 (2)1.2 研究现状 (4)1.3 研究的内容及主要目标 (5)1.4 论文的组织结构 (6)第2章无线自组网路由协议 (7)2.1 Ad Hoc网路由协议概述 (7)2.1.1 Ad Hoc路由协议面临的问题 (7)2.1.2 Ad Hoc网路由协议的设计 (8)2.2 无线Ad Hoc网络路由分类 (9)2.2.1 表驱动路由协议（Table Driven Routing Protocols） (10)2.2.2 按需路由协议（On Demand Routing Protocols） (12)2.2.3 混合路由协议（Hybrid Routing Protocols） (16)2.3 各种路由协议的比较 (17)2.4 本章小结 (18)第3章蚁群算法 (19)3.1蚂蚁算法原理 (19)3.2 蚁群算法的研究进展及特征 (22)3.2.1 蚁群算法的研究进展 (22)3.2.2 蚁群算法的主要特征 (22)3.3蚁群算法的数学模型 (23)3.4 蚁群算法在通信中的研究 (26)3.5本章小结 (28)第4章基于蚁群优化的自组网路由算法 (29)4.1 基于蚁群算法的自组网路由协议发展现状 (29)- III -4.1.1 设计思路 (29)4.1.2 发展现状 (30)4.2算法介绍及相关概念 (32)4.2.1移动agent (32)4.2.2 路由的切换 (33)4.3算法设计 (34)4.3.1 路由的建立 (34)4.3.2路由的维护与探索 (37)4.3.3链路中断与修复 (38)4.4 算法中的主要数据结构 (39)4.5本章小结 (41)第5章路由协议及仿真 (42)5.1网络协议仿真工具NS2 (42)5.1.1 NS2简介 (42)5.1.2仿真过程 (43)5.1.3建立新协议 (44)5.1.4 无线移动模型 (44)5.2仿真程序的设计 (46)5.2.1 仿真环境 (46)5.2.2 定义网络参数 (46)5.2.3仿真场景的配置 (47)5.3 仿真结果及其分析 (48)5.3.1 模拟结果动态显示 (48)5.3.2 性能衡量指标 (51)5.3.3 性能分析 (52)5.4 本章小结 (57)结论 (58)致谢 (60)参考文献 (61)- IV -- 1 -第1章 前 言1.1 研究背景1.1.1 无线移动自组网由于有线通信方式对应用范围的限制，人们发明了无线移动通信。

一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略屈巍;赵晶;洪洋【摘要】针对无线传感器网络中寻找最优路径的问题,考虑网络的节能需求,提出了一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略.蚁群算法在进行过一段时间后,受转移概率公式影响易于陷入局部最优解,因此在提出的基于蚁群优化的动态节能路由选择策略中设计了动态状态转移优化规则,合理的增加了新节点的搜索概率,从而达到快速有效的寻找全局最优解的目的;此外,基于蚁群优化的动态节能路由选择策略设计了奖罚机制,进一步节省搜索时间的同时增加最优路径搜索概率,极大的延长了网络生存时间.仿真实验及分析表明,通过动态状态转移优化规则及奖惩机制的动态调整极大的增加了全局最优解的搜索概率,快速有效地实现了全局最优解的获得,节省了节点能量消耗,有利于延长网络生存时间.【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(034)002【总页数】6页(P234-239)【关键词】无线传感器网络;蚁群算法;状态转移优化规则;奖惩机制【作者】屈巍;赵晶;洪洋【作者单位】沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;沈阳师范大学科信软件学院,沈阳 110034;巴斯大学科学学院,巴斯 BA27AY【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络由大量具有感知能力、计算能力和通信能力的传感器节点以自组织的方式构成,被广泛的应用于军事及民用领域[1-3]。

由于一般工作在无人值守的监控环境中,网络节点电池更换成本较高,因此无线传感器网络的路由设计更多关注于节点能量消耗的最小化[4-9]。

出于这些原因,节点在较短的时间内找到最短的路径进行通信不仅利于有效降低节点能耗、延长网络生存时间,也大大提高了无线传感器网络的工作效率,这是目前传感器网络路由设计的一个重要研究方向。

由Dorigo M等在1991年首次提出的蚁群算法成为解决此问题的一类典型研究方法,近年来受到广泛研究[10-13]。