基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法研究的任务书.docx

基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法研究的任务书
一、任务背景和意义
随着互联网的快速发展，各种网络应用不断涌现，网络的质量服务（Qos）成为人们极为关注的一个方面。Qos可以通过网络路由算法来保证，因此，研究高效的Qos路由算法具有重要的理论和实际意义。传统的路由算法大多基于贪心算法和最短路径算法等，但它们只关注单个目标，不能同时优化多个Qos指标。蚁群优化算法是一种新型智能优化算法，可以在多目标优化方面取得很好的效果，因此，将蚁群优化算法应用于Qos路由算法的研究具有非常大的潜力。由于云计算、物联网和智能家居等技术的迅速发展，网络规模急剧增加，并出现了许多分布式结构。如何将蚁群优化算法应用于分布式约束Qos路由算法是当前需要研究的热点问题。
二、任务内容和要求
本次任务主要研究基于蚁群优化算法的分布式约束Qos路由算法，具体内容如下：
1.综述目前Qos路由算法的研究现状，分析其不足之处，介绍蚁群优化算法的基本原理和优点；
2.在分布式环境下，设计适合多目标优化的蚁群算法，并对其进行性能分析，探讨算法的可行性和优化效果；
3.根据任务需求和实际应用，选定适当的Qos指标，利用所设计的蚁群算法进行网络路径的优化，保障网络的Qos服务质量；
4.进行实验验证，对所设计的分布式约束Qos路由算法进行性能测试，提出改进建议。
本次任务要求：
1.有较好的动手能力，熟悉Java或Python等编程语言；
2.具备较强的理论基础，熟悉蚁群优化算法及多目标优化等相关知识；
3.具备较好的文献检索和阅读能力，能独立完成文献综述和算法分析；
4.能够熟练使用Matlab、NS2等仿真软件，对算法进行性能测试；
5.任务完成后需提交完整的实验报告。
三、预期成果
1.完成一篇具有较高学术水平的实验报告，并具备向学术期刊或会议投稿的能力；
2.设计出一种在分布式环境下具有较好优化效果的蚁群算法，并且在实际应用中得到验证；
3.对所设计算法的性能进行详细测试分析，并提出改进方案；
4.本次任务还将为研究者提高动手能力、优化算法设计能力以及科研思维提供有效的锻炼机会。
四、参考文献
1.王大妮，基于蚁群优化算法的QoS路由算法研究[J].计算机仿真，2015，32(8)：82-86.
2.熊宏斌，杨智强.基于遗传算法和非支配排序的多目标路由优化算法[J].软件学报，2008，19(5)：1186-1198.
3.董啸，等.基于模糊多目标优化的WDM网络路由设计[J].中国通信，2008，5(1)：61-67.
4.SeyedhosseinMirian-Hosseinabadi,NavidNikaein,AmirHosseinJahangir,”AReviewofQoSRoutingProtocolsforHandleStressinComputerNetwork:ASystematicLiteratureReview”,JournalofNetworkandComputerApplications,2020,157:102601.
5.Y.He,G.Min,Y.MaandJ.Yang,“AQoSRoutingAlgorithmBasedonImprovedAntColonyforEnergyConservationinMANETs,”WirelessPersCommun,2015,82(1):217-234.