【摘 要】
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针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种改进的多蚁群算法,通过代表网络流量的多蚁群间信息素的相互作用和动态更新来实现网络流量分担到多条可用路径;通过确定性
【机 构】
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辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院
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针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种改进的多蚁群算法,通过代表网络流量的多蚁群间信息素的相互作用和动态更新来实现网络流量分担到多条可用路径;通过确定性选择和随机性选择相结合的方法自适应地选择最优路径,实现流量负载均衡;通过设置信息素的最大和最小值,避免早熟收敛行为,增加了全局最优解的搜索能力;通过对代价函数的改进及以上改进方法的综合运用提高了算法的自适应性。仿真实验结果表明,改进的多蚁群算法比原多蚁群算法在缩短自适应时间、减少丢包率、提高负载均衡效率方面具有更优的性能。
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