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利用新型智能算法解决多种约束QoS路由优化问题的综述报告
随着互联网的发展和普及，网络性能也成为了日益重要的问题，其中最重要的就是QoS（Qualityofservice）的优化。QoS指网络服务对用户的质量要求和标准，包括带宽，延迟，信噪比，延迟抖动等因素。现在的网络已经越来越多元化，越来越复杂，这就让QoS的优化变得十分关键。
传统的QoS路由优化问题主要考虑网络的拓扑和链路容量，一旦网络出现拥堵或截断都会严重影响用户体验，但随着云计算，大数据等技术的发展，这种传统方法显然已经无法满足日益增长复杂的网络问题。
针对这个问题，研究人员们在最近几年不断尝试新的算法解决这个问题。其中，基于新型智能算法的QoS路由优化方法得到了广泛关注和应用，并且已经取得了一定的成果。
在新型智能算法中，主要利用的是模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、群智能算法等来解决QoS路由优化问题，从而达到了较好的优化效果。
其中，模拟退火算法通过模拟物体在晶体中的晶格结构变化来模拟现实中从外部环境受到扰动的过程，整个算法主要包括三个阶段，即初始化，变异和接受，其中接受的选择规则采用马尔科夫链，根据参数逐渐减小的方法使算法最终趋于稳定。
遗传算法则主要模拟了自然进化的机制，通过选择，交叉和变异等过程寻找最大或最小值，并采用种群的方式来求解优化问题。它能够有效解决QoS路由优化问题中的多约束问题，不易陷入局部最优解。
禁忌搜索算法主要通过定义禁忌表来避免搜索过程中对一些已经搜索过的路径进行重复遍历。通过定义选择策略，确定禁忌状态，在搜索过程中实现全局探索，以获得更好的搜索效果。
群智能算法以模拟自然界中群体在寻找食物和逃避危险时的协作行为为基础。通过模拟蚂蚁觅食、鸟群飞行等等的行为规律，完成路由算法的全局搜索，其他的优点在于权衡了带宽利用率和网络延迟两个目标的最优问题。
实践中，以上方法都已经得到应用，多数情况下，在QoS路由方面，新型智能算法提供了一种更加高效的解决方案，并且成功提高了网络性能，使得整个网络的质量要求得到满足。但是也有一些局限性，如对算法运行效率，环境的结构和依赖，可拓展性等等的要求都极高。
总之，随着计算机技术的不断发展，新型智能算法在网络优化方面已经展示了卓越的潜力。未来将需要更多研究人员针对智能算法所涉及的方面进行深入探究，使其更好地应用于未来的QoS路由优化问题。