引入梯度下降的蚁群算法求解多约束服务质量路由

来源：计算机应用杂志2017年第3期北京时间：

作者：梁本来, 杨忠明, 秦勇, 蔡昭权

单位：1. 中山职业技术学院 信息工程学院, 广东 中山 528404;2. 广东科学技术职业学院 计算机工程技术学院, 广东 珠海 519090;3. 东莞理工大学 计算机学院, 广东 东莞 523808;4. 惠州学院 教育技术中心, 广东 惠州 516007

摘要：针对目前多数改进蚁群算法求解多约束服务质量路由（QoSR）存在收敛速度慢、易陷入局部最优从而效率不高的问题，提出一种引入梯度下降的蚁群算法（ACAGD）。该算法将梯度下降法引入到蚁群的局部搜索中，结合残余信息素，综合决定蚂蚁的下一跳选择策略。蚁群不仅以一定概率按照信息素浓度搜索下一跳，还将以一定概率按照梯度下降法搜索下一跳，从而降低传统蚁群算法容易陷入局部最优的可能性。利用Waxman网络模型随机生成不同路由节点数量的网络拓扑进行仿真实验。实验结果表明，ACAGD相比其他改进蚁群算法，能够在收敛速度不受影响的情况下，取得综合代价相对较低的路由，且算法的稳定性较好。

关键词：服务质量路由,蚁群算法,梯度下降法,信息素浓度,收敛速度,收敛结果,算法稳定性

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61170193）；广东省工业高新技术领域科技计划项目（2013B010401036）；广东省自然科学基金资助项目（s2013010013432）；中山市社会公益科技研究项目（2016B2142）。