计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(12) :83-87.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.12.015

基于改进蚁群算法的PTN网络路径优化

Path Optimization of PTN Network Based on Improved Ant Colony Algorithm

殷星 魏明
计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(12) :83-87.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2020.12.015

基于改进蚁群算法的PTN网络路径优化

Path Optimization of PTN Network Based on Improved Ant Colony Algorithm

殷星 1魏明2
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作者信息

  • 1. 武汉邮电科学研究院,湖北 武汉 430070
  • 2. 武汉烽火技术服务有限公司,湖北 武汉 430070
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摘要

针对分组传送网PTN中存在的逻辑同路由问题进行了算法研究,采用含多个约束条件的最优路径模型,求解两节点间可达的路径作为PTN网络路径优化的方案.首先对该网络优化问题,构建出多约束最优路径的数学模型;然后鉴于蚁群算法优化路径时容易陷入局部最优解并且出现"早熟停滞"现象,设计出一种改进的蚁群算法.通过改进基本蚁群算法中的状态转移规则、启发式函数和信息素更新规则,并根据信息素增量更新的三种模型,采用局部信息素更新与全局信息素更新相结合的方式,来提高算法搜索最优解的效率和正确率.仿真实验结果表明,与基本蚁群算法、遗传算法和A*算法相比较,改进后的蚁群算法具有更好的寻优能力,并且该算法在收敛速度和寻优的准确度上均有明显提升.

关键词

PTN网络/改进蚁群算法/逻辑同路由/网络优化/最优路径

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基金项目

2019年度湖北省技术创新专项重大专项(2019AAA047)

出版年

2020
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
参考文献量10
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