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基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究的综述报告
无线多跳网络（AdHocNetwork）是指由若干移动节点组成的临时网络，节点通过无线链路相互连接构成网络。由于无线多跳网络的节点数量和拓扑结构不确定，在网络中进行路由选择和流量调度非常困难，因此无线多跳网络QoS路由研究显得尤为关键。
QoS（QualityofService）是指网络对于数据传输在时间、带宽、可靠性、延迟等方面的保证，也是无线多跳网络设计和优化的重点之一。为了确保实时数据传输和各种应用的效率，需要考虑一系列QoS需求，如质量、容量、时延、丢包率和信任度等要求。在无线多跳网络中，QoS路由是指在满足网络QoS要求的前提下选择合适的路径进行数据传输的技术，也是提高网络性能的关键。
为了解决无线多跳网络QoS路由问题，目前研究者们采用了自然计算的相关技术，比较常见的有：遗传算法、模糊逻辑、人工神经网络、蚁群算法、粒子群算法等。下面分别介绍这些方法的研究现状及其应用效果。
遗传算法是一种基于模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟优胜劣汰的过程，筛选出更好的解。在无线多跳网络QoS路由中，遗传算法可以通过适应度函数来评估路由方案，进而筛选出最优路径。文献[1]中研究者运用遗传算法进行QoS路由研究，结果表明该算法较好地解决了无线多跳网络中的QoS路由问题。
模糊逻辑是一种解决复杂问题的有效工具，在路由选择中也有广泛应用。模糊逻辑的优点是可以反映人的主观意愿，结合模糊控制可以自动调节系统的输入和输出。文献[2]中将模糊逻辑应用于QoS路由中，通过模糊集合和模糊控制理论进行QoS路由调度，提高了网络的传输效率。
人工神经网络是模拟生物神经元结构和行为的计算模型，可以实现多层信息处理和分布式信息存储，能够自适应学习和模式识别。在无线多跳网络QoS路由中，人工神经网络能够通过训练模型来学习网络拓扑结构、QoS参数和设备之间的关系，从而自动选择最优路由。文献[3]中介绍了基于Hopfield神经网络的QoS路由算法，在进行网络流量控制和负载平衡方面性能较好。
蚁群算法是一种集合智能的优化算法，模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。在路由选择中，蚁群算法基于信息素和路径距离来实现最优路由的选择。文献[4]中研究者采用蚁群算法进行无线多跳网络QoS路由研究，结果表明该算法具有较好的可行性和性能。
粒子群算法也是一种集合智能算法，用于解决优化问题。在路由选择中，粒子群算法根据路径信息、QoS参数和流量负载来调整节点的位置，并找到最短的路径进行数据传输。文献[5]中研究者应用粒子群算法进行QoS路由研究，结果表明该算法能够在保证QoS条件下，优化网络性能。
综上所述，无线多跳网络QoS路由的研究是多方面结合计算智能等技术的综合性问题。在实际应用中，应根据不同的场景选择相应的技术进行路由选择和流量调度，以保证网络的质量和速度。随着科技的不断发展，无线多跳网络QoS路由问题的研究还有很大的突破和进一步发展的空间。