题目：群智能优化算法在QoS网络路由优化中的应用

随着计算机通信技术的迅速发展，用户对网络传输的实时性要求与日俱增。Internet网采用TCP/IP协议在网络层进行会话，成功解决了各种不同网络之间的互联问题。但是它所提供的服务仅适用于数据传输，对传输多媒体业务存在不足。
QoS(Quality of Service)技术是解决多媒体业务传输的有效途径。目前IP网的服务质量(IP QoS)已经被列为下一代Internet网的重要研究课题。网络路由成为目前的研究热点。QoS网络路由是一个多约束的组合优化问题，被证明是NP-难问题。
QoS网络路由问题一般是指在同时满足多个约束限制的条件下，搜索从业务要求的路由源节点到目的节点的最佳路径。QoS网络路由选择的优劣，直接影响着计算机网络的传输速度及用户获取网络信息的实时性。因此，对QoS网络路由的研究成为了有关领域的研究重点。群智能优化算法是模拟群居生物的生活习性而提出的一系列搜索寻优算法，近年来，相继提出的群智能优化算法有蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。该类算法由于其思想简单，易于实现，且对优化函数没有特殊的要求而得到国内外有关专家的普遍关注。本文正是基于QoS网络路由优化问题的特征及研究的必要性和智能优化算法解决组合优化问题的可行性，重点研究了智能优化算法在QoS网络路由优化中的应用。
本文首先分析了课题的研究意义及其国内外的研究现状，介绍了目前解决QoS网络路由问题中出现的不足以及群智能优化算法的发展现状，然后分别介绍了三种智能优化算法在TSP问题及QoS网络路由问题中的解决方法：
其次分别使用三种算法进行仿真实验来解决TSP问题。文中采用标准测试库中的数据，做了大量的仿真实验，分析了实验结果。并且使用了混沌蚁群算法及改进信息素更新规则的蚁群算法、人工鱼群算法和新颖的智能水滴算法，其中详细设计了算法的编码、目标函数、解空间的构造，还有多次改变蚁群算法中的参数进行对比实验。
最后在三种智能优化算法已成功解决TSP的基础，重点设计了该类算法在QoS网络路由优化选择中的应用。文中对计算机网络使用无向图进行建模，分别介绍了三种智能优化算法的应用设计方法，包括编码的设计，目标函数的确定，解空间的构造及仿真实验的实现及其结果分析，同时还使用了两种改进的蚁群算法，对参数做合理的选择调整后进行对比实验，均得到了较为理想的结果。