改进的蚁群算法在TCP/IP路由选择中的应用

摘要

首先本文详细的介绍了TCP/IP路由原理、QoS路由算法及其它路由选择算法。　　然后在介绍了蚁群算法的搜索解的基本原理、蚁群算法参数选取的基本理论、蚁群算法的研究近况及蚁群算法的优缺点后，针对蚁群算法存在计算时间长、易陷入局部最优的缺陷，提出了两种改进算法——邻域搜索蚁群算法和改进的自适应蚁群算法。　　此外为了验证改进的自适应蚁群算法的有效性，我们使用改进的自适应蚁群算法求解了51个城市的TSP问题和29个节点的TCP/IP网络的VC路由选择问题。　　最后针对常用的路由选择算法只能有效的计算某个路由参数最小的路由，不能计算出对多个路由参数进行限制的QoS路由的缺点，使用改进的自适应蚁群算法设计了一种对时延、带宽、丢包率及时延抖动进行限制，并保证费用最小的QoS路由选择算法。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1引言

1.2 TCP/IP路由选择简介

1.2.1 TCP/IP简介

1.2.2 TCP/IP路由方法

1.3蚁群算法概述

1.3.1蚁群算法的基本原理

1.3.2蚁群算法的应用

1.4论文的主要内容及结构安排

第2章路由及路由选择

2.1路由

2.1.1路由原理

2.1.2路由协议

2.1.3 QoS路由

2.2路由选择

2.2.1路由选择的目的和要求

2.2.2路由选择算法

2.3本章小结

第3章蚁群算法原理和研究

3.1蚁群算法原理

3.1.1蚂蚁觅食的现象

3.1.2人工蚁群和真实蚁群的联系

3.1.3蚁群算法的基本原理

3.1.4蚁群算法模型

3.2蚁群算法研究

3.2.1基本蚁群算法

3.2.2蚁群算法参数的研究

3.3蚁群算法的改进

3.3.1蚂蚁-Q系统Ant-Q system

3.3.2蚁群系统ACS

3.3.3最大-最小蚁群系统MMAS

3.3.4具有变异特征的蚁群算法

3.3.5自适应蚁群算法

3.4新提出的两种改进算法

3.4.1邻域搜索蚁群算法

3.4.2改进的自适应蚁群算法

3.5蚁群算法的优缺点

3.6本章小结

第4章改进的自适应蚁群算法的应用

4.1旅行商问题

4.1.1旅行商问题的模型

4.1.2求解的算法

4.1.3实验结果分析与结论

4.2 VC路由选择

4.2.1 VC路由选择问题的模型

4.2.2基于改进的自适应蚁群算法的VC路由选择算法

4.2.3实验结果分析与结论

4.3本章小结

第5章改进蚁群算法求解网络路由问题

5.1 QoS路由的数学模型

5.2基于IAACO的QoS路由选择

5.2.1预处理

5.2.2应用于QoS路由选择的IAACO

5.3实验结果

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

作者简介