基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究

摘要：

随机优化的粒子群算法（PSO）在解决待优化问题时，仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断，缺乏对种群总体状态的评估，导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分，并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作，从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明，改进算法能够增加种群多样性，提高优化精度，较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题，从而验证了所提算法的可行性和有效性。

关键词：粒子群优化(PSO)算法、早熟收敛、向后传播(BP)神经网络、QoS路由

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金No.201211013-1。

在线出版日期：2015-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：98-102