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基于蚁群算法的Adhoc网络路由算法改进研究的综述报告
随着移动计算和通信技术的快速发展，Adhoc网络已经在实际应用中得到广泛的应用。在Adhoc网络中，由于传输距离短、节点运动性、网络拓扑不固定等因素，传统的路由算法难以满足节点高效地转发数据包。因此，研究基于蚁群算法的Adhoc网络路由算法来解决这一问题变得尤为重要。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体寻找食物的生物学行为而提出的一种求解最优化问题的群体智能算法。在该算法中，蚂蚁通过触知和信息素通讯的方式，不断寻找食物并最终找到最短路径。
基于蚁群算法的Adhoc网络路由算法解决了传统路由算法中存在的问题。在这种算法中，每个节点都被视为一个蚂蚁，节点之间的通信就是信息素的传递和更新。通过信息素的不断更新，网络的拓扑结构会发生变化，蚂蚁们可以根据信息素的梯度来进行路径选择，从而实现数据包的高效转发。
在基于蚁群算法的Adhoc网络路由算法中，存在以下改进：
1.负载均衡
在传统的Adhoc网络中，随着网络规模的增大和节点数量的增加，网络中会产生拥塞和负载不均的问题。在基于蚁群算法的路由算法中，为了平衡网络负载，需要在每个节点中设定一个阈值来控制每个节点所转发数据包的数量。当一个节点接收到数据包时将判断是否达到阈值，如果达到则拒绝转发数据包，从而避免网络拥塞。
2.节点策略更新
在基于蚁群的路由算法中，由于网络的拓扑结构比较复杂，节点之间的通讯也比较复杂。因此，在节点之间的通讯过程中如何进行策略更新就显得非常重要。一般采用新信息素和旧信息素的加权平均值来计算新的信息素。同时，根据信息素的更新规则，节点会选择新的路径进行数据包的转发，从而避免信息素降低导致的路径选择失误。
3.动态更新算法参数
在基于蚁群的路由算法中，由于网络拓扑结构的不稳定性，节点之间的距离和链路带宽等参数也会不断发生变化。因此，对于这种动态变化的网络环境，传统的蚁群算法中需要对算法的参数进行动态更新，从而保证算法的优化效果。
基于蚁群算法的Adhoc网络路由算法，在解决传统路由算法中存在的问题方面，取得了显著的成果。但同时也存在着一定的问题，如节点能源消耗、网络安全等方面的问题需要进一步的研究和探讨，以提高该算法的稳定性、效率和适用范围。