粒子群優(yōu)化算法及其在Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）是一種新型的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出。粒子群優(yōu)化算法（PSO）已經(jīng)被證明是一種有效的全局優(yōu)化方法，并且廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等領(lǐng)域。目前對(duì)粒子群優(yōu)化算法的研究尚處于初期，還有許多工作需要不斷充實(shí)提高。因此以粒子群優(yōu)化算法為主要研究對(duì)象，尋找求解實(shí)際問題的更加有效的改進(jìn)算法是很有意義的。
　　本文的工作可

2、分為兩個(gè)主題。第一個(gè)主題是在分析Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中QoS路由問題的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)模型到數(shù)學(xué)模型的轉(zhuǎn)換,進(jìn)行基本的PSO算法仿真驗(yàn)證，證明該算法在實(shí)現(xiàn)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)QoS路由優(yōu)化上具有很好可行性和有效性，這部分的內(nèi)容主要體現(xiàn)在第2、3、4章。第二個(gè)主題是提出自適應(yīng)非對(duì)稱互聯(lián)型PSO算法，并將該算法運(yùn)用到Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化中，這部分內(nèi)容體現(xiàn)在正文的第5、6章。
　　文章首先對(duì)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了概述，總結(jié)了該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和

3、難點(diǎn)，由此引出本文的研究問題。為了便于對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試評(píng)估，提出了一個(gè)仿真和評(píng)估方案，闡述了仿真模型及其適應(yīng)性等問題。
　　從粒子群的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提出改進(jìn)是算法本身研究的熱點(diǎn)，也是難點(diǎn)，本文針對(duì)非對(duì)稱互聯(lián)型粒子群算法（AFIPSO）的權(quán)重值固定的缺點(diǎn)，從粒子之慣性權(quán)重自適應(yīng)變化的角度提出了自適應(yīng)非對(duì)稱互聯(lián)型粒子群算法（AAFIPSO）。該方法重新構(gòu)造了自適應(yīng)慣性權(quán)重函數(shù)，體現(xiàn)了粒子群優(yōu)化過程中的兩個(gè)特性，即粒子勘探和開發(fā)性能。并將AAF