基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法  

Cognitive Networks Multi-constraint QoS Routing Algorithm Based on Autonomic Ant Colony Algorithm

作　　者：亓晋[1] 张顺颐[1] 孙雁飞[1] 雷亦海[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学信息网络技术研究所,江苏南京210003

出　　处：《南京邮电大学学报（自然科学版）》2012年第6期86-91,共6页Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications：Natural Science Edition

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA01Z212);国家自然科学基金(61003237)资助项目

摘　　要：提出了一种基于自主蚁群算法的认知网络多约束QoS路由算法,该算法主要解决认知网络中具有多个参数约束的QoS路由优化问题。针对基本蚁群算法在收敛速度和全局搜索能力方面存在不足,本算法主要从信息素浓度初始化、信息素挥发因子调整、信息素更新规则、状态转移规则四方面改进,在收敛速度和全局搜索能力方面得到提高。实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和全局寻优能力,能够有效的解决认知网络所面临多约束QoS路由问题。This paper focused on the study of cognitive networks （CNs） oriented multi-parameter con- straint QoS routing optimization. With the foundation of CNs multi-parameter QoS routing requirement, re- ferring to the shortcomings of basic ant colony algorithm, we bring improvements to the four aspects of pheromone initialization, pheromone evaporation factor adjustment, pheromone update method and state transition rules, and propose the CNs multi-constraint QoS routing algorithm based on autonomic ant colo- ny （AAC） algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm has relatively good optimi- zation ability and fast convergence speed, can effectively solve the multi-constraint QoS routing problem faced by CNs.

关 键 词：认知网络 自主蚁群算法 QOS路由 费用函数 

分 类 号：TP393.02[自动化与计算机技术—计算机应用技术]