基于改进蚁群算法的网络负载均衡路由优化.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究.docx
?
?
基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究
?
?
刘彤彤王磊
摘要：为了提高智慧农业无线传感器网络路由的生存时间，节点能量消耗相对均衡，采用改进蚁群算法。首先建立无线传感器网络模型和约束条件；接着通过消耗能量预测节点传输能力，剩余能量、过载区域以及覆盖冗余度构成适应度函数；然后改进蚁群算法，包括基于最佳路径的目标函数值信息素分配策略，二点交叉算子对信息素分配策略对应的任意2个网络节点序列进行优化；最后给出无线传感器网络路由优化流程。试验仿真显示本研究算法使无线传感器网络路由的节点间剩余能量差异性最小，网络生存时间较长，不同节点数接收数据包平均剩余能量较多。
关键词：无线传感
-
基于蚁群算法的无线传感器网络路由优化.docx
PAGE7
PAGE
基于蚁群算法的无线传感器网络路由优化
摘要
随着第五代通信网络技术的普及应用，无线传感器网络的应用范围将会扩大到各行各业。由于传感技术、无线通信技术和嵌入式技术应用范围非常之广泛，无线传感器网络逐渐成为了当今众多学者所关注的热点。但是在现今的科技下，无线传感器节点始终需要由自身所携带的干电池来供电，并且传感器节点通常分布在比较恶劣的环境下，频繁地更换电池显然不是明智的解决办法。因此，怎样优化无线传感器网络路由的设计，从而实现整个网络寿命的延长是WSN路由优化的关键点之一。
蚁群算法是本课题所研究的中心问题。蚁群算法在实现WSN路由优化上有许多优点。因为该算法
-
基于改进蚁群算法的AdHoc网络路由算法研究的开题报告.docx
基于改进蚁群算法的AdHoc网络路由算法研究的开题报告
标题：基于改进蚁群算法的AdHoc网络路由算法研究
研究背景：AdHoc网络是一种无中心的网络结构，其节点之间可以自组织形成临时网络，实现无线传输。其具有自主性、灵活性和适应性等优点，在军事通信、应急通信等领域得到了广泛应用。但是，AdHoc网络中节点的移动性和无线信号的不稳定性使得网络的路由问题更具挑战性。因此，如何有效地实现AdHoc网络中的路由是一个重要研究方向。
研究内容：本文拟针对AdHoc网络中的路由问题，提出基于改进蚁群算法的路由算法。蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，具有强的优化能力和全局搜索能力。但是在应用到AdHoc
-
蚁群优化算法赋能SDN负载均衡：策略、实践与突破.docx
蚁群优化算法赋能SDN负载均衡：策略、实践与突破
一、引言
1.1研究背景与动机
随着信息技术的飞速发展，网络规模不断扩大，网络应用场景日益复杂多样，对网络性能和管理效率提出了更高要求。传统网络架构在面对这些挑战时，逐渐暴露出灵活性差、管理复杂、难以满足多样化业务需求等问题。软件定义网络（SoftwareDefinedNetworking，SDN）应运而生，作为一种创新的网络架构范式，SDN将网络的控制平面与数据平面分离，通过集中式的控制器对网络进行统一管理和配置，实现了网络的可编程性和灵活性，为解决传统网络的困境提供了新的思路和方法。在数据中心网络、企业园区网络以及广域网等场景中，S
-
改进蚁群算法赋能WSN路由：性能优化与应用探索.docx
改进蚁群算法赋能WSN路由：性能优化与应用探索
一、引言
1.1研究背景
在当今数字化时代，无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）作为信息感知与采集的关键技术，正以前所未有的态势融入人们生活与社会发展的各个领域。从环境监测领域对大气、水质、土壤等生态参数的实时追踪，到工业自动化中对生产设备状态、工艺流程的精细把控；从智能家居里对室内温度、湿度、光照的智能调节，到医疗保健中对患者生理指标的持续监测与远程诊断，WSN无处不在，其重要性不言而喻。WSN通过大量部署在监测区域内的传感器节点，能够实时感知、采集和传输各种环境信息，为人们提供了对物理世界深入了解和有
-
基于MPLS网络负载均衡动态路由算法研究的开题报告.docx
基于MPLS网络负载均衡动态路由算法研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的迅速发展，网络负载不断增加，导致网络拥塞、延迟增大等问题愈加突出，如何提高网络负载均衡能力已成为网络管理的重要课题。MPLS网络是一种基于标签交换的网络，其能够提供较高的带宽利用率和较快的数据传输速度，但在处理大型流量时容易出现拥塞和负载不均衡的问题。
因此，本研究将探讨基于MPLS网络负载均衡动态路由算法的研究，旨在提高MPLS网络的负载均衡能力和路由策略的优化，为网络管理和优化提供重要的参考和支持。
二、选题意义和目的
1.提高MPLS网络的负载均衡能力：通过建立基于MPLS网络负载均衡动态路由算法的模型，实现有
-
基于蚁群算法的QoS多播路由优化策略.pdf
第24卷第10期 计算机应用与软件 V01．24No．10
andSonware Oct．2007
2007年lO月 ComputerApplications
基于蚁群算法的QoS多播路由优化策略
崔明义张新祥苏白云张瑞
(河南财经学
-
基于SDN的数据中心网络负载均衡与路由优化研究.pdf
摘要
随着下一代网络技术快速发展，数据中心网络流量急剧增加且流量类型越发复杂，传统
网络管理模式暴露出网络状态不可知、链路利用不充分的缺陷，难以灵活地根据用户需求对
数据中心网络进行负载均衡与路由优化。软件定义网络将控制平面与数据平面解耦合，能够
通过全局视图实现对网络的统一控制、配置和管理，为提高数据中心网络多方面性能优化提
供了新思路。因此，本文的研究重点是基于软件定义网络，设计出高效的负载均衡与路由优
化策略，研究了以下两部分内容。
首先，针对数据中心网络中传统负载均衡方案ECMP存在的流量冲突、哈希碰撞和无法
充分利用链路资源问题，设计了基于SDN的数据中心网络负载均衡系统，该系统能够
-
负载均衡算法优化.pptx
负载均衡算法优化数智创新变革未来负载均衡算法简介
基础负载均衡算法
轮询算法
随机算法
加权轮询算法
高级负载均衡算法
最少连接数算法
哈希算法目录页ContentsPage负载均衡算法优化负载均衡算法简介负载均衡算法简介负载均衡算法定义负载均衡算法分类1.负载均衡算法是一种分配计算资源的方法，用于在多台服务器之间分配网络流量或工作任务，以提高系统的整体性能和稳定性。2.负载均衡算法可以根据不同的分配策略，将请求或任务分配给最适合处理的服务器，从而避免服务器过载或闲置的情况。1.根据分配策略的不同，负载均衡算法可分为静态负载均衡算法和动态负载均衡算法。2.静态负载均衡算法根据服务器的预先配置进
-
基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度.pptx
基于改进蚁群算法的微电网多目标优化调度主讲人：
目录01微电网优化调度概述02蚁群算法基础03改进蚁群算法研究04微电网多目标优化模型05优化调度策略实施06案例分析与展望
01微电网优化调度概述
微电网定义与特点微电网是小型的电力网络，能够集成可再生能源，实现局部区域内的电能自给自足。微电网的基本概念01微电网通过集成风能、太阳能等分布式能源，提高能源利用效率，减少对中心电网的依赖。分布式能源集成02微电网可实现并网与离网运行模式的灵活切换，适应不同电力需求和外部环境变化。灵活的运行模式03微电网通过本地发电和储能设施，提供更稳定的电力供应，增强对关键负载的供电可靠性。增强的供电可靠性04
-
基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度.docx
基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度林剑艺1程春田2滨3筠2于曾(1.中国科学院城市环境研究所,福建厦门361003;2.大连理工大学土木水利学院,辽宁大连116024;3.大连海事大学交通规划研究所,辽宁大连116026)摘要:针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法。为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略———Ant2proportion,综合考虑全局和局部信息。以漫湾—大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效。关键词:梯级水库群;优化调度;蚁群算法;Ant2proporti
-
基于改进免疫蚁群算法的多源互补优化调度方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116050568 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202211390674.8 G06Q 50/06 (2012.01)
-
基于改进蚁群算法的多目标车辆路径优化方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113343575 B
(45)授权公告日 2022.05.10
(21)申请号 202110688494.7 G06Q 10/04 (2012.01)
-
基于改进蚁群算法的光储微电网容量配置优化研究.docx
基于改进蚁群算法的光储微电网容量配置优化研究
一、引言
随着能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源和分布式能源系统的应用与发展愈发受到关注。光储微电网作为其中一种重要的分布式能源系统，具有自主运行、高效稳定、环境友好等优点，因此其建设与优化成为研究的热点。而容量配置的优化则是光储微电网建设与运行的关键问题之一。本文旨在研究基于改进蚁群算法的光储微电网容量配置优化方法，以提高微电网的供电可靠性和经济性。
二、光储微电网及其容量配置的重要性
光储微电网是指由光伏发电系统、储能系统和负载组成的小型电力系统。其优点在于能将可再生能源有效利用，实现绿色环保的电力供应。然而，光储微电网的容量配置是一
-
基于改进蚁群算法的光储微电网容量配置优化研究.docx
基于改进蚁群算法的光储微电网容量配置优化研究
一、引言
随着可再生能源技术的飞速发展，微电网已成为一种具有广泛应用的分布式能源系统。其中，光储微电网通过整合光伏发电、储能系统等设备，为解决能源供需问题提供了新的解决方案。然而，光储微电网的容量配置问题一直是制约其发展的关键因素之一。为了实现光储微电网的优化配置，本文提出了一种基于改进蚁群算法的容量配置优化方法。
二、光储微电网概述
光储微电网是一种结合了光伏发电、储能系统等设备的分布式能源系统。它具有绿色、环保、高效等优点，能够满足局部地区的能源需求。在光储微电网中，光伏发电系统负责将太阳能转化为电能，储能系统则负责平衡电力供需，确保电力系统的