题名 双向反馈蚁群算法在网络负载均衡问题的研究
被引量：4
1
作者
王爱静 郝志峰 黄翰 李学强
机构
广东工业大学计算机学院 华南理工大学软件学院 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第36期112-114,158,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61003066 No.61070033) +7 种基金 教育部博士点基金(No.20090172120035) 中央科研业务费项目(No.2009ZM0052) 广东省自然科学基金重点项目(No.9251009001000005) 广东省科技计划项目(No.2010B050400011 No.2010B080701070 No.2008B080701005) 广东省哲学社会科学规划"十一五"规划项目(No.08O-01) 信息安全国家重点实验室开放课题基金(No.04-01)
文摘
针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种双向反馈蚁群算法,用蚂蚁数量代表网络资源流量,通过蚂蚁间信息素的相互作用和动态控制来实现网络流量分担到多条可用路径。将蚁群算法扩展为双向反馈的蚁群算法,蚂蚁判断各条路径上的信息素浓度的同时,考虑可选链路的负载情况,决定选择要走路径,使得蚂蚁相对均衡地分布在可选链路上。仿真实验结果表明,双向反馈蚁群算法比原蚁群算法在缩短自适应时间,减少丢包率,提高负载均衡效率方面都具有更好的性能。
关键词
双向 反馈 蚁群算法 蚁群算法 网络资源优化 负载均衡
Keywords
two-direction feedback ant colony algorithm Ant Colony Optimization（ACO） network resource optimization load balancing
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一种改进的分布式资源发现算法
2
作者
廖红 周明天
机构
电子科技大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第2期42-44,187,共4页
基金
武器装备预研基金(编号:51415010101DZ02)
文摘
泛洪算法是分布式网络中的传统资源发现算法,但被应用于移动网络中时,该算法并不能保证所有的结点都能发现其他结点的资源,本文将移动agent和改进的泛洪算法结合,使用移动agent完成网络结点间的资源信息交换,提出了一种新的资源发现算法:双向反馈算法(DDF)。通过对DDF的性能分析证明,移动agent的应用和泛洪算法的改进使DDF比传统的泛洪算法收敛得更快,并能较好地适应移动网络环境。
关键词
分布式计算机网络 分布式资源发现算法 移动网络 通信复杂度 双向反馈算法
Keywords
Distributed algorithms .Resource Discovery
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
