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基于TSP蚁群算法的网络路由协议优化设计方法 　　摘要：通过分析无线网络传输的基本原理及蚁群算法的运算过程，提出了基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议优化设计方法。该优化设计将TSP基本蚁群算法的基本原理和通信路由选择相结合，依据蚂蚁信息素含量及距离竞争机制为通信节点选择最优的通信路径。同时，通过在OPNET Modeler通信仿真软件中建立仿真场景及完成优化方法模型构建，对基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议进行测试验证，并与其它典型无线路由协议进行对比分析。仿真结果表明，在传输延时方面，提出的优化路由协议较AODV协议、DSR协议分别减少了7.5%和9.8%；在吞吐量方面，提出的优化路由协议较AODV协议、DSR协议分别提高了8.4%和7.8%。 　　关键词：蚁群算法；无线网络；路由协议；路径选择；性能优化 　　DOIDOI：10.11907/rjdk.161913 　　中图分类号：TP393 　　文献标识码：A文章编号2016）010017604 　　0引言 　　由于社会发展的需要，传统有线网络无法满足用户更多类型的应用需求，公众对无线通信领域的应用标准不断提高，面向无线通信网络的应用加剧了提升通信效率方面的开发幅度和性能要求，受限的无线媒介与实际应用的需求矛盾逐渐凸显[12]。路由协议是运行于网络层的信息转发策略，性能优越的路由协议能够使消息的传递过程更加顺畅，使通信客户端可以通过最优的路径将信息传递给其它客户端，有效提升了网络的整体性能。无线通信协议的路径选择示意如图1所示，目前针对路由协议的开发仅仅局限在网络层本身，并没有将其与实际的数据应用相结合，通过信息手段将当前网络状况与实际协议开发相结合是目前行业发展的新趋势[34]。 　　目前，很多专家学者针对无线环境下的路由协议进行了研究。为了解决分布式编码感知路由协议中可能出现的吞吐量降低的问题，王春雨等[5]设计了一个能够进行网络编码的无线通信路由协议，达到了提升系统吞吐量的目的。IP数据包广泛应用于分布式通信网络，迫切需要网络具有自组织能力。由于单通道单一接口模型不满足复杂系统的需求，Jin等[6]建立了一个面向军事应用的分布式网络拓扑结构，并实现了基于ZRP 的多渠道M-ZRP路由协议。仿真结果表明，M-ZRP具有更好的性能。 　　蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是根据蚂蚁群落采集食物的原理被提出和模拟而来，已被应用于诸多领域。与基于梯度的性能优化算法原理不同，蚁群算法通过概率有哪些信誉好的足球投注网站算法来完成[78]。虽然概率有哪些信誉好的足球投注网站算法一般需要采用价函数，但是与传统的梯度演化算法相比，其有诸多比较显著的性能，集中表现在以下方面[911]：①无集中控制约束，不会因个别个体的故障影响整个系统问题的求解，确保了系统更强更稳定的鲁棒性；②以非直接通信形式保证系统的可扩展性；③采用并行分布算法模型和多处理器运行模式；④定义问题的连续性没有限制；⑤算法实现相对比较简单。 　　OPNET Modeler中的WLAN 、MANET等无线通信节点模型提供了多种成熟的路由协议，包括按需距离向量路由（Ad hoc On Demand Distance Vector，AODV）、动态源路由（Dynamic Source Routing，DSR）、地理路由（Geographic Routing Protocol，GRP）等[1213]。 　　针对无线网络中存在的问题，本文提出了基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议优化设计方法，此优化设计将TSP基本蚁群算法的基本原理和通信路由选择相结合，通过建立系统模型，依靠蚂蚁信息素含量及距离竞争机制为节点选择最优通信路径。同时，本文通过在OPNET Modeler通信仿真软件中建立仿真场景及完成模型构建，对基于TSP蚁群算法的无线通信路由协议进行测试验证，并与其它典型无线路由协议进行对比分析，主要分析指标是传输延时及吞吐量。 　　1基于TSP蚁群算法的路由协议优化设计 　　1.1TSP蚁群算法模型 　　式中，Q为常数，表示蚂蚁寻找路径过程中所释放信息素总量，它在一定程度上影响算法的收敛速度，本文中的Q值通过仿真获得。本文采用的AntCycle模型，其利用的是系统全局信息，此信息更新策略能够使较短路径上对应的信息素逐步增大，保证了算法中整体范围下较短路径的生存能力，提升了信息正反馈性能，加快了系统有哪些信誉好的足球投注网站路径的效率。同时，AntCycle模型的更新规则能够保证残留信息不造成无限积累，如果某条路径没有被选中，则对应节点的信息素含量会随着时间的推移渐渐消失，使节点具备逐步淘汰劣质路径的能力，即使某条路径经常被访问也不至于因为τij（t）的积累，而出现τij≥ηij的情况，使得期望值的作用无法