基于神经网络和蚁群算法融合的QoS组播路由求解

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sqno1
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对现有的求解多约束QoS组播路由中存在的问题,结合BP神经网络局部搜索的优势和蚁群算法全局搜索的优势的特点,进行QoS组播路由算法的设计,提出了一种新型的NNAC算法;该算法通过BP神经网络寻找路径的更优解,改善了QoS组播路由路径寻找的方法;通过实验仿真表明,NNAC算法得到最优组播树的总延时为35,总代价费用为21,在完成150个度约束组播路由路径时,NNAC算法在进行最优组播树的寻找成功率上高于AC算法,同时该算法还克服了AC算法易陷入局部最小点的不足。
其他文献
为构建一个紧凑、灵活的CPCI系统,基于认知无线电平台,可采用CPCI工控机+双DSP+FPGA的硬件体系架构实现;为克服传统PCI总线使用PCI9054芯片的小规模,低资源,扩展能力差等特点,该系统
热效应对超磁致伸缩执行器中超磁致伸缩材料性能产生非常大的影响,从而影响超磁致伸缩执行器的定位精度;提出一种简化的强制水冷策略保证磁致伸缩材料温度恒定;同时建立了超磁致
为了判断电梯运行是否故障急停,结合电梯动态智能检测系统的结构和特点,采用基于多传感器数据融合技术的3层BP神经网络方法,并将其应用到电梯动态智能检测系统中;因对不同传感器
为提高飞机重着陆判断的准确性,研究了将最小二乘支持向量机应用于飞机重着陆诊断的方法;首先,根据飞机着陆阶段运动方程确定5类关键的重着陆诊断指标,将传统的单一指标诊断扩展
Costas编码跳频信号具有图钉形的模糊函数,不存在距离-速度耦合现象,因此可以同时得到目标的距离一速度信息;目标的速度会对Costas跳频信号回波相位产生很大的影响,如果不进行速
火灾救援系统的一个关键问题是救护人员的标识及其位置的实时获取;现有大多数定位系统需要特殊硬件的支撑,这样会加大系统开销;另外,已有的定位算法大都假设消防员是静止的或者事先布置的GPS点是定位的,这些都不符合实际的需求;文章给出了一个新的定位方法,该方法在消防队员和部分带有GPS的队员间通过通信来获取自己的估计位置,从而当消防员受到危险情况时,可以在第一时间得到救助。并且避免所有消防员都配戴GPS,
为满足复杂装备中某些关键系统的实时测试与诊断需求,在测试性设计过程中开展并行测试调度优化研究;针对测试任务之间关联关系复杂的实际情况.通过建立基于图染色理论的测试任务
为了实现全面对IC装备以及装备功能仿真平台进行功能测试,通过分析装备命令响应特点,提出了包含单指令测试、逻辑指令序列测试以及随机指令序列测试的多模式测试方法;单指令测试
现有并行遗传算法采用随机方法划分子种群,算法收敛性能不高,并且不可避免的破坏种群的较优模式;为了改进这些缺陷,设计了一种新的多点交叉算子,提出了一种改进的粗粒度并行
为进一步推进自动化测试、先进总线技术及故障诊断技术在航天、航空、兵器、船舶、核工业、电子及国防军事装备和工业领域的发展和应用,中国计算机自动测量与控制技术协会、国