改进的蚁群优化算法在MDITN仿真中的应用

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仿真MD系统是对其研究的重要方法,研究MD系统的一个重要方向是MDITN的仿真研究。在MDITN中,选择一条供信息传输的时延最小路径即最短路径问题是仿真MDITN的关键问题。ACO算法是一种通用的启发式方法,本文介绍了基本ACO算法及其在MDITN中解决最短路径问题的应用,然后提出了一种改进的ACO算法。在改进的ACO算法中,分别提出了对无出边节点和不连通图的处理、启发信息的优化、开发过程函数和信息素更新策略的改进。实验表明,改进的ACO在收敛性方面有所提高,可以更加有效的解决最短路径问题。
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