[发明专利]一种基于蚁群算法的QOS路由优化方法

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种路由优化方法，尤其涉及一种基于蚁群算法的QOS路由优化方法。

背景技术

人们生活的现代社会是一个由计算机信息网络、电话通信网络、运输服务网络、能源和物流分派网络等各种网络组成的复杂网络系统。网络优化的目的就是研究如何有效地计划、管理和控制这个网络系统,使之发挥最大的社会效益和经济效益。网络优化是运筹学的一个经典和重要的分支,所研究的问题涉及诸多领域,一方面是如何最大限度的节省资源,如最短路问题、最小费用问题等；另一方面是在网络资源有限的情况下如何发挥其最大的效益,如最大流问题、最优资源配置问题等。网络优化问题是一类特殊的组合优化问题,属于NP难问题。对于此类NP问题,传统运筹学的优化方法显得无能为力,寻找、研究、应用启发式智能化的优化方法就显得尤为重要。蚁群算法就是其中一种有效的启发式智能优化算法。

发明内容

本发明主要提供一种蚁群算法，解决PI网络的路由优化问题。

为了实现本发明的目的，本发明提供一种基于蚁群算法的QOS路由优化方法，其步骤为：

(1)初始化网络节点：给出各个节点的(d_i，dj_i，pl_i)的取值，以及每条存在边的(d_ij，dj_ij，b_ij，c_ij)的取值，给出约束条件中的D,DJ,B,PL的值，

NC＝0(NC为循环计数器)

Set t＝0(t为时间计数器)

之后为每条边(i，j)的信息素浓度设置一个初始值τ_ij(t)＝τ₀，并且Δ_ij＝0，讲m个蚂蚁都放到源节点上；

(2)根据各个节点的(d_i，dj_i，pl_i)中的分量pl_i删除一些不满足的约束条件packet_loss(n)≤PL的节点，与此节点相连的边也应删除；

(3)根据每条边的(d_ij，dj_ij，b_ij，c_ij)中的分量b_ij删除一些不满足约束条件bandwidth(e)≥B的边；

(4)令s＝1(s为tabu列表的下标)For k＝1to m，将起点位置置于tabu_k(s)中，其中tabu_k(s)表示在当前路由选择中第k只蚂蚁访问的第s个节点；

(5)重复本步骤直到tabu列表被填满

Set s＝s+1

For k＝1to m

对每只蚂蚁按照概率选择下一个节点j，将节点j插入tabu_k(s)，更新边上的信息素浓度τ_ij；

(6)For k＝1to m do

将第k个蚂蚁从节点tabu_k(n)移到tabu_k(1)，计算第k个蚂蚁的F值，更新找到最优路径；

优选的，步骤(1)中，各个节点的(d_i，dj_i，b，pl_i，c_ij)值分别代表延时、延时抖动、带宽、丢包率和费用。

优选的，步骤(5)中每只蚂蚁按照概率选择下一个节点j的公式为：j＝Max{τ_ij(t)^ɑɡ_is(t)^β}。

优选的，步骤(5)中更新边上的信息素浓度τ_ij依据公式τ_ij＝(1-p₀)×τ_ij+p₀×τ₀，其中p₀表示挥发强度，表明旧信息素在路径上挥发的快慢。

优选的，步骤(6)中蚂蚁k更新找到最优路径后会对其经过的路径上的所有边上的信息素进行全局更新；

优选的，步骤(6)之后，运行Set t＝t+1NC＝NC+1，为每一条边(i，j)设置Δ_ij＝0，如果(NC≤NCmax)那么清空所有tabu列表转到步骤二，否则输出最短费用的路径，终止整个程序。