认知无线电网络遗传-蚁群联合优化路由算法

• 作者: 张佳佳 朱江 郑文静 陈善学
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 时延 吞吐量 遗传算法 蚁群算法 自适应搜索方式
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 886-891
• 页数: 6页
• 分类号: TN915.04
• 字数: 4533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.04.009

摘要

为保证信息的实时性，改善网络的拥塞现象，对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究，对蚁群算法（AC）收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析，提出一种遗传-蚁群联合优化算法（GACA）。遗传算法（GA）与 AC 算法相结合，利用 GA 算法求出较优的初始信息素，提高 GACA 算法的收敛速度，提出一种自适应搜索方式有效避免局部收敛，提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明，GACA 算法的实时性以及网络吞吐量均优于 AC 算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	119	427	11.0	16.0
2	陈善学	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	84	380	9.0	13.0
3	张佳佳	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	4	6	2.0	2.0
4	郑文静	重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室	2	6	2.0	2.0