交叉熵优化的多约束QoS组播路由蚁群算法研究

"基于交叉熵的多约束QoS组播路由蚂蚁算法 (2010年) - 山东大学学报(理学版)，作者：葛连升、周加强、秦丰林" 在当前的互联网环境中，多媒体传输服务对服务质量（QoS）的要求日益增长，包括带宽、延迟和丢包率等关键性能指标。多约束QoS组播路由问题旨在寻找一条能够同时满足这些QoS需求的最优数据传输路径，然而这是一个被证明为NP完全问题的复杂任务。传统的解决方案，如局部搜索算法和集中式搜索算法，往往在处理这类问题时难以找到全局最优解，因为它们容易陷入局部最优。 本文提出的是一种创新的解决策略，即基于交叉熵的蚁群优化算法。交叉熵方法是一种优化技术，它利用概率分布的学习过程来改进搜索算法的性能，尤其适用于复杂优化问题。蚁群优化算法则是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径行为的分布式搜索算法，它通过信息素的扩散和蒸发来逐步优化解决方案。 在多约束QoS组播路由问题中，每条可能的路由可以看作是蚂蚁寻找食物的路径，而信息素的强度则对应于路径的QoS性能。通过交叉熵方法，算法可以更有效地学习和适应环境，调整信息素更新策略，使得搜索过程更倾向于发现全局最优解。 在NS2网络仿真环境下，该算法得到了验证。实验结果表明，基于交叉熵的蚁群优化算法能够快速地寻找到接近最优的组播路由，有效地解决了多约束QoS组播路由问题，为实际网络应用提供了更为高效的服务质量保障。 关键词的设置进一步突出了研究的重点：“交叉熵”强调了优化策略，“蚂蚁算法”揭示了解决问题的方法，“组播路由”指明了问题领域，“服务质量”是优化目标。中国分类号τ回93.09和文献标志码A分别代表了论文的学科领域和学术级别。 这项工作为解决复杂网络环境中的QoS组播路由问题提供了新的思路，通过结合交叉熵和蚁群优化，实现了在大规模网络中快速寻找满足多种QoS约束的近似最优组播路径，对于提升多媒体服务的用户体验和网络资源的高效利用具有重要意义。