網(wǎng)絡(luò)路由BP-CT智能算法研究.pdf

1、近幾年來(lái)，人們對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有了越來(lái)越深入的認(rèn)識(shí)，意識(shí)到用常規(guī)的數(shù)學(xué)方法難以建立復(fù)雜系統(tǒng)的精確模型，如何模擬人的思維來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題成了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。計(jì)算智能的出現(xiàn)為模擬人的思想提供了人工認(rèn)知理論基礎(chǔ)，而多智能體技術(shù)和計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)則為人工認(rèn)知理論提供了實(shí)現(xiàn)的方法和工具。 本文綜述計(jì)算智能的概念，歸納了計(jì)算智能所體現(xiàn)的人工認(rèn)知特征。通過(guò)引進(jìn)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論中的多智能體技術(shù)，綜述了在工程系統(tǒng)中將計(jì)算智能與多智能體技術(shù)相結(jié)合的人工認(rèn)知算

2、法Q-學(xué)習(xí)，以及它在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)路由問(wèn)題上的應(yīng)用的Q-路由算法和螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法。側(cè)重分析了基于Q-學(xué)習(xí)的螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法的特征，指出螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法的兩點(diǎn)不足：一是只體現(xiàn)了計(jì)算智能中的概率推理特征，并沒(méi)有體現(xiàn)算法的互補(bǔ)性；二是螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法中缺少根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測(cè)能力和自適應(yīng)能力。 本文針對(duì)在復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的可計(jì)算模型理論中提出的交叉目標(biāo)算法(CrossTargetCT)，分析了CT算法與Q-學(xué)習(xí)算法在人工認(rèn)知特征體現(xiàn)上的一致性

3、。本文將經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中較好體現(xiàn)人工認(rèn)知特征的CT交叉目標(biāo)算法與螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法相結(jié)合，使用多智能體技術(shù)，使智能體具有了簡(jiǎn)單的人工認(rèn)知，通過(guò)與其他智能體和環(huán)境進(jìn)行交互，構(gòu)造了以計(jì)算智能為智能體核心的人工認(rèn)知模型BP-CT螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法，并在OMNeT++網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)上加以實(shí)現(xiàn)，并與螞蟻網(wǎng)絡(luò)路由算法進(jìn)行了對(duì)比，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。 仿真的結(jié)果表明，本文提出的BP-CT螞蟻算法在吞吐量、平均數(shù)據(jù)包延遲和丟包率等QoS網(wǎng)絡(luò)性能指