基于协作智能与子梯度优化算法的电力业务差异化QoS路由策略

TM732%TN915.4; 针对不同电力业务提供端到端的、确定性的带宽、时延、丢包率、时延抖动等网络QoS,是未来泛在电力物联网通信网络支撑的关键任务之一.文中提出一种基于协作智能与子梯度优化算法的差异化QoS路由策略,解决电力业务多约束条件下路由选择收敛速度慢、易陷入次优解、解的可行性检验缺失、最优性难以证明等问题.具体而言,利用子梯度方法能够动态调整QoS多约束条件惩罚因子,从而在迭代过程中执行可行性检验,并在获得最终解时评估其最优性;利用基本蚁群算法改进后的协作机制,提高不同质量路径的区分度,达到快速收敛、避免进入局部次优解的目的.实验结果表明文中提出的算法较已有方法能够更快地收敛至最...

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Published in电测与仪表 Vol. 57; no. 10; pp. 50 - 57
Main Authors 徐彬泰, 周洁, 于秋生, 马超, 马良
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国网山东省电力公司信息通信公司,济南250000 25.05.2020
Subjects
子梯度优化
动态路由策略
泛在电力物联网
群智能优化
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2020.10.008

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Summary:TM732%TN915.4; 针对不同电力业务提供端到端的、确定性的带宽、时延、丢包率、时延抖动等网络QoS,是未来泛在电力物联网通信网络支撑的关键任务之一.文中提出一种基于协作智能与子梯度优化算法的差异化QoS路由策略,解决电力业务多约束条件下路由选择收敛速度慢、易陷入次优解、解的可行性检验缺失、最优性难以证明等问题.具体而言,利用子梯度方法能够动态调整QoS多约束条件惩罚因子,从而在迭代过程中执行可行性检验,并在获得最终解时评估其最优性;利用基本蚁群算法改进后的协作机制,提高不同质量路径的区分度,达到快速收敛、避免进入局部次优解的目的.实验结果表明文中提出的算法较已有方法能够更快地收敛至最优值,且提供了验证解的可行性与最优性手段.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.10.008