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基于状态信息的动态更新蚁群优化算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.85 MB | 2021-04-29

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　　针对传统多点中继（MPR）机制因使用贪心算法而导致求解集合冗余的问题，通过将蚁群优化算法与MPR机制相结合，提出一种基于状态信息的动态更新蚁群优化（ DUACO）算法。与传统状态更新机制相比，该算法添加信息素的动态更新机制和补偿-惩罚规则，考虑到节点移动性将会影响求解集合的精确度，重新定义蚁群算法中的路径选择函数，并将节点移动状态信息加入计算过程。实验结果表明， DUACO算法不仅能够有效降低MPR集合冗余以及提高网络性能，而且还可解决启发式蚁群算法易陷入局部最优解的问题。

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