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基于蚁群算法路由选择动态模拟

  • 设计环境:无 + JAVA/JSP设计
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  • 包含资料:开题报告+论文+源码+英文翻译
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基于蚁群算法路由选择动态模拟简介

路由选择技术的组成
    路由选择技术涉及两方面内容:最佳路径的选择及信包在网络上的传递。信包的传递也可称为交换(Switching) , 交换过程相对简单,而路径的选择过程比较复杂。
最佳路径选择
    最佳路径依赖于不同的衡量标准,例如可使用路径长度作为衡量标准。在确定最佳路径的路由算法中,路由表(Routing Tables) 是一个重要的数据结构,其中包含了网络的路由信息,算法通过建立和维护路由表进行最佳路径的确定。路由算法根据算法要求在路由表中填写各种路由信息,其中最基本的是目标/ 驿站(Hop) 信息(见表1) 。这一组信息告诉路由器,在信包发往信宿机的过程中,最佳选择是将信息转发至下一驿站(Next Hop) 所代表的节点。当路由器接收到一个输入信息时,首先检查信包的目标地址,然后尝试找出与此目标地址相匹配的下一驿站,若匹配成功则进行信包转发,否则放弃该信包。除了目标/ 驿站信息外,根据不同的路由算法,路由表中还包含有其它内容,例如最佳路径的衡量标准等信息。在路由器之间传输的各种信息中,有关路由选择的信息称为路由刷新报文(Routing Update Message) 。路由刷新报文通常是全部或部分路由表内容。通过对所有路由信息的分析,路由器可建立一个详细的网络拓扑图。例如,用于链接-状态路由算法的链接- 状态广播报文通知其它路由器有关自身的链接状态,通过这些信息,路由器可建立一个完整的网络拓扑图,通过拓扑图便可确定到达目标的最佳路径。
蚂蚁算法的算法思想
    蚁群算法是受到对真实的蚁群行为的研究的启发而提出的.为了说明人工蚁群系统的原理,先从蚁群搜索食物的过程谈起.象蚂蚁、蜜蜂、飞蛾等群居昆虫,虽然单个昆虫的行为极其简单,但由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为,原因是什么呢?仿生学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间是通过一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递的.蚂蚁在运动过程中,能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运动方向,因此,由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大.蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。蚂蚁个体之间的信息交换是一个正反馈过程。
说了这么多,蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?
    在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动(开始,这个前方是随机固定的一个方向),而不是原地无谓的打转或者震动;其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。
    当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。
    蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条路从窝通向食物,开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多(或者较长的路上蚂蚁多,这也无关紧要)。当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来,从而洒下更多的信息素……;而长的路正相反,因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短的路径就近似找到了。也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题,实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的,为什么呢?这源于蚂蚁会犯错误,也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径,这可以理解为一种创新,这种创新如果能缩短路途,那么根据刚才叙述的原理,更多的蚂蚁会被吸引过来。

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