30、蚁群元启发式最短路径树算法与传感器网络网关研究

蚁群元启发式最短路径树算法与传感器网络网关研究

蚁群元启发式最短路径树算法

在解决最短路径树问题时，提出了 ShortestPathTreeACO 算法。在一个示例中，为构建最短路径树并解决单对最短路径问题，ShortestPathACO 算法需激活 5 次。
1. 算法参数设置
- 为研究该算法的运行情况，进行了一系列测试。测试在使用 C# 编程语言构建的模拟环境中进行，每个测试重复 100 次，剔除极端结果后计算平均值。
- 算法参数值与 ShortestPathACO 算法模拟测试时相同。参数 α 设为 1，β 设为 0.6，因为较低值时算法无法准确找到最短路径树的最优解。参数 τ0、τmin 和 τmax 分别设为 0、0 和 200，iteration_limit 设为 25000。由于基于蚁群优化（ACO）的方法具有启发式性质，这些参数值非常重要，不同类型的图需要验证这些值。
2. 实验研究
- 正确解的百分比 ：分析参数 m（蚂蚁数量）和 ρ 对生成解质量的影响。在考虑的图中，即使蚂蚁数量较少，正确解的百分比也在 70% 左右，不同 ρ 值的结果相似。随着蚂蚁数量增加，正确解的百分比增加，标准差减小。当蚂蚁数量达到 14 只或更多时，找到的所有路径都是最短路径，标准差为 0。对于参数 ρ，较高值在蚂蚁数量较少时标准差较大，但从 6 只蚂蚁开始，不同 ρ 值的结果相似。
- 运行时间 ：分析算法运行时间与参数 m 和 ρ 的关系。蚂蚁数量较少时，算法运行时间很长，因为需要更多时间检查尽可能多的边。从