梁杰平

摘 要 蟻群算法是根據(jù)自然界螞蟻尋路的方式模擬出的一種仿生算法，但是實際進行大規(guī)模求解的過程中往往會需要應(yīng)用較長的時間，文章從這一點出發(fā)分析了領(lǐng)域分區(qū)法劃分大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的方法。

關(guān)鍵詞 蟻群算法;有線接入網(wǎng);拓撲設(shè)計

前言

應(yīng)用蟻群算法進行大規(guī)模計算的過程中，可以先用領(lǐng)域分區(qū)法將較大的系統(tǒng)劃分為較小的一些子系統(tǒng)，隨后對每個子系統(tǒng)應(yīng)用蟻群算法中的蟻周系統(tǒng)進行分別求解，獲取子系統(tǒng)到中間節(jié)點的最佳路徑，隨后獲取整體系統(tǒng)路由。

1拓撲設(shè)計

接入平臺網(wǎng)絡(luò)拓撲中要解決的問題之一是如何集中超集中通信的終端設(shè)備并將它們連接到更高級別的通信網(wǎng)絡(luò)VLAN。接入網(wǎng)拓撲的詳細設(shè)計非常復(fù)雜和多樣。以有線電視（銅纜或銅纜）直接訪問為例，它可以在校園中實現(xiàn)計算機技術(shù)訪問系統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。必須在校園內(nèi)設(shè)計多棟科技大樓、辦公樓、專業(yè)教學(xué)樓、閱覽室、學(xué)生宿舍等場所。通過集中器，然后將現(xiàn)有的用戶計算機與110命令中心進行比較，然后將集中器連接到園區(qū)網(wǎng)絡(luò)中心?，F(xiàn)有用戶的條件概率分布包括計算機位置一，如何建立一個過集中器，如何將計算機與智能電能表連接，是接入平臺網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中最困難的問題。在總成本最低的基本原則下，如何設(shè)置比較集中器，如何將電子計算機連接到采集終端，是一個難以理解的組合問題。即使解決了問題，所得到的解也可能是實用的。傳統(tǒng)上，啟發(fā)式方法被用來徹底解決實際操作。近年來，一些人文學(xué)者嘗試用遺傳算法等常用方法來解決當(dāng)前的問題。雖然沒有贏得問題最佳解決方案的基本保證，但當(dāng)核心問題較大時，可以在可行的時間內(nèi)找到滿意的解決方案。在遺傳機器學(xué)習(xí)算法中，很難正確地選擇交叉矩陣向量。特別是當(dāng)管束處理復(fù)雜時，在水平方向上的各種操作將非常復(fù)雜。此外，遺傳優(yōu)化算法也存在著家族基因漂移的現(xiàn)象，這使得該算法很容易實現(xiàn)。深部局部最優(yōu)組合。蟻群人工智能算法是近年來不斷發(fā)展起來的一種仿生原理算法實現(xiàn)。它完全吸收了各個昆蟲王國中小昆蟲的行為特征。通過內(nèi)部可搜索的關(guān)聯(lián)機制，它游走于問題之中，喜歡最佳的組合，在良好的環(huán)境下不斷優(yōu)化難度等級的性能。蟻群人工智能算法解決了充分空間的所有參數(shù)化可能性。主要分布建模生成候選演講，使用不久前生成的解決方案更新了模型的參數(shù)，以便可以將新模型方法的可搜索性相對集中在足夠的空間中，以找到高質(zhì)量的解決方案。與家族遺傳機器學(xué)習(xí)算法和進化計算相比，畜群機器學(xué)習(xí)算法具有一個獨特的缺點，即易于直接處理，并且易于使用其自身的核心問題來指導(dǎo)各種類型的信息，有著良好應(yīng)用的未來前景[1-3]。

2蟻群算法

蟻群優(yōu)化算法的靈感來自對實際蟻群行為的實現(xiàn)的深入研究。他們可以找到從巢到食物來源的最短主要路徑，而無須任何形式的明顯提醒，并且可以搜索新的路徑選擇，并在環(huán)境發(fā)生重大變化時自適應(yīng)地生成新的非選擇路徑。當(dāng)一群螞蟻尋找肉的來源時，它們會在途中釋放一種獨特的腺體分泌激素，螞蟻可以感覺到這種物質(zhì)，運動過程中強度很高。并且為了科學(xué)地指導(dǎo)它們的運動方向，使螞蟻f向所有具有高強度比的物質(zhì)的方向運動。但是，由更多螞蟻成員組成的士兵螞蟻的整體行為實施通常顯示出相關(guān)信息反饋的積極結(jié)果。這種現(xiàn)象：在特定的基本路徑上行走的小錯誤越多，選擇特定路徑的時間就越晚，可能性更大。它是通過一群螞蟻個體之間交換所有物質(zhì)信息內(nèi)容而超出尋找食物的目的。

3基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

根據(jù)CATV接入系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點，可以根據(jù)計算機技術(shù)終端設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)的總數(shù)來設(shè)置集線器的數(shù)量。在對實際數(shù)據(jù)進行獨特的設(shè)計經(jīng)驗過程中，也可以將網(wǎng)絡(luò)管理中心I（光纖傳輸或鋁線連接）作為基本出發(fā)點，并根據(jù)自然地理位置I和集線器位置的實際情況，選擇可以進一步制定長期計劃的特定方案（即生成過程樹）。從起點開始計算第一模式鼠標(biāo)組機器學(xué)習(xí)算法，并且僅一次計算所有m個集線器一次最小成本。經(jīng)過時間記錄后，再次調(diào)整中長期規(guī)劃的最佳方案，并執(zhí)行蟻群算法一次計算一次所有m個樞紐的最小成本。然后利用士兵螞蟻算法進行調(diào)整和再驗證。反復(fù)反復(fù)，很多方式也是成本最低的，可以得到成本較低，更全面的樞紐不設(shè)新的解決方案。使用soldier-ant算法找出如何將電子計算機分配到不同的集線器，可以將成本降到最低。根據(jù)上述計算機技術(shù)所連接的集線器的顯著特點，對鼠標(biāo)群的優(yōu)化算法進行了改進：將解集分解為與集線器個數(shù)相等的真子集;將選擇規(guī)則的實現(xiàn)路徑從計算機劃分到網(wǎng)絡(luò)行標(biāo)題的主路徑可以選擇特定的規(guī)則，而計算機到計算機的實現(xiàn)路徑將選擇規(guī)則。例如，從計算機到集線器的基本路徑選擇不僅與關(guān)鍵節(jié)點之間的距離密切相關(guān)，而且與連接到集線器的計算機數(shù)量密切相關(guān)。包括從計算機到電子計算機的特定路徑來選擇要實施的隨機策略，您可以選擇特定策略。信息的內(nèi)容內(nèi)容基于傳統(tǒng)的情況，大多數(shù)功率因數(shù)更新和局部區(qū)域更新內(nèi)容的更新內(nèi)容的基本規(guī)則。小錯誤人工智能算法人工智能算法是一種齊頭并進的人工智能算法。尋找小螞蟻的時間過程是相互獨立的。螞蟻只與簡單的內(nèi)容元素通信。并行計算方法也可以大大縮短計算時間。而且，小缺陷機器學(xué)習(xí)算法也是一種正反饋算法。所以搜查很快就放松了。它的許多最大特點使得其螞蟻算法的實現(xiàn)在無線網(wǎng)絡(luò)拓撲設(shè)計和新興領(lǐng)域具有廣闊的商業(yè)前景[4-6]。

4結(jié)束語

螞蟻算法本質(zhì)上來說屬于并行算法，螞蟻搜索過程彼此獨立，之間的交流通信僅僅通過信息素進行，對其進行并行計算可以顯著縮短計算的時間，搜索可以快速收斂，這也是其在有線網(wǎng)絡(luò)拓撲設(shè)計領(lǐng)域中的應(yīng)用所在。

參考文獻

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