¿Cómo mejorar la velocidad de convergencia del algoritmo de enrutamiento de colonias de hormigas?

El algoritmo Ant es un nuevo tipo de algoritmo de optimización estocástica que puede resolver eficazmente el problema de enrutamiento QoS de múltiples restricciones de las redes Ad Hoc. Sin embargo, tiene desventajas como una convergencia lenta y es fácil caer en la optimización local. En vista de esto, extraemos lecciones de la élite. Basado en la estrategia, se propone un algoritmo de colonia de hormigas de convergencia bidireccional, y el algoritmo se aplica al problema de enrutamiento QoS de la red Ad Hoc. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo puede ser significativamente. mejore la tasa de entrega de paquetes de datos y reduzca el tiempo de transmisión de un extremo a otro.

Sí

El algoritmo Ant Colony (ACA) tiene excelentes propiedades de optimización, pero la búsqueda. El tiempo es largo, la velocidad de convergencia es lenta y se limita fácilmente a soluciones óptimas locales, lo que lo populariza aún más. Para resolver el problema de la aplicación limitada, llevamos a cabo una investigación teórica en profundidad sobre la convergencia global del algoritmo. e hicimos una serie de mejoras al algoritmo desde la perspectiva de mejorar la convergencia global. Finalmente, realizamos un experimento de simulación en Bayes29, un problema típico de TSP. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo mejorado de colonias de hormigas tiene un buen rendimiento de convergencia global. Esto sienta una buena base para futuras investigaciones teóricas sobre el algoritmo de colonias de hormigas y es de gran importancia para su promoción y aplicación en diversos campos de optimización.