混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用

罗芳琼; 侯睿

doi:10.13756/j.gtxyj.2014.03.003

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混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用

光通信系统与网络技术

- 混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用
- Study on optimum ring path search based on hybrid ant colony algorithm in optical networks
- 光通信研究 2014年第3期页码：8-10
- 作者机构：
  
  1. 中南民族大学计算机科学学院
  2. 柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（60841001）;湖北省自然科学基金资助项目（2011CDB412）;国家民委自然科学基金资助项目（12ZNZ010）;武汉市青年科技“晨光计划”项目（201150431076）;武汉市科技攻关项目（2013010501010125）
- DOI：10.13756/j.gtxyj.2014.03.003
  中图分类号： TN929.1
- 纸质出版日期：2014，
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[1]罗芳琼,侯睿.混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用[J].光通信研究,2014(03):8-10+23.

Luo Fangqiong, Hou Rui. Study on optimum ring path search based on hybrid ant colony algorithm in optical networks[J]. 2014,(3):8-10.
[1]罗芳琼,侯睿.混合蚁群算法在光网络最优环路径搜索中的应用[J].光通信研究,2014(03):8-10+23. DOI： 10.13756/j.gtxyj.2014.03.003.

Luo Fangqiong, Hou Rui. Study on optimum ring path search based on hybrid ant colony algorithm in optical networks[J]. 2014,(3):8-10. DOI： 10.13756/j.gtxyj.2014.03.003.

摘要

路径分配问题是光环网络中的核心问题。根据遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法各自的特点

提出了一种融入粒子群算法和遗传算法的混合蚁群算法

用于对光网络的最优环路径的搜索。仿真结果表明

所提出的算法在收敛速度及寻优效果方面均优于基本的蚁群算法和遗传、粒子群的混合算法

证明了所提出算法的有效性。

Abstract

Path assignment is a core issue for optical ring networks.On the basis of the characteristics of the Genetic Algorithm（GA）

Particle Swarm Optimization（PSO）algorithm and Ant Colony Algorithm（ACA）

this paper proposes a novel hybrid ACA algorithm incorporating PSO and ant GA and searches the optimal ring path in optical networks.Simulation results indicate that the proposed algorithm outperforms the basic ACA and the hybrid GA and PSO algorithm in terms of convergence speed and the search results

confirming its effectiveness.

关键词

光网络最优环蚁群算法粒子群优化算法遗传算法

Keywords

optical networkoptimal ringACAPSO algorithmGA

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