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首页> 外文期刊>International Journal of Hybrid Intelligent Systems >Online parameter tuning using Particle Swarm Optimization for ant-based QoS routing in mobile ad-hoc networks
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Online parameter tuning using Particle Swarm Optimization for ant-based QoS routing in mobile ad-hoc networks

机译：使用粒子群算法进行在线参数调整，用于移动自组织网络中基于蚂蚁的QoS路由

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Parameter tuning of metaheuristic is the process of finding and controlling correct combination and values of an algorithm's parameters for each individual problem. Since the performance of Ant Colony Optimization (ACO) is influenced by its parameter values, many techniques were proposed in the literature to tune the parameters in ACO. This is because parameters can implicitly determine the amplification and diversification of the search process. ACO is applied to a variety of optimization problems and, unfortunately, there are no universal parameter values which can be used in ACO to solve all kinds of real-world optimization problems efficiently and effectively due to the differences in size and type of these real-world applications. In this paper, we present a mechanism using Particle Swarm Optimization (PSO) to adaptively tune the parameters of ACO using different ranges for each parameter. The parameter-tuned ACO is applied to provide Quality of Service routing in mobile ad-hoc network (MANET). The performance of the parameter-tuned ACO is compared with a non-adaptive ACO version.
机译：元启发法的参数调整是为每个单个问题找到和控制算法参数的正确组合和值的过程。由于蚁群优化（ACO）的性能受其参数值的影响，因此在文献中提出了许多技术来调整ACO中的参数。这是因为参数可以隐式确定搜索过程的放大和多样化。 ACO适用于各种优化问题，但不幸的是，由于这些ACO的大小和类型不同，因此没有可用的通用参数值可以有效地解决各种现实世界中的优化问题。世界应用。在本文中，我们提出了一种使用粒子群优化（PSO）对每个参数使用不同范围来自适应调整ACO参数的机制。参数调整的ACO用于在移动自组网（MANET）中提供服务质量路由。将参数调整的ACO的性能与非自适应ACO的版本进行比较。

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