TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑AU - Ni Weichuan盟——徐——盟——邹Jiajun AU - Wan,挚萍盟——赵,一位PY - 2021 DA - 2021/07/13 TI -神经网络最优路由算法基于遗传蚁群在IPv6环境下SP - 3115704六世- 2021 AB -传统的IPv6路由算法具有网络拥塞等问题,过度的节点能量消耗,缩短了网络的生命周期。针对这一现象,我们提出了一个基于遗传蚁群IPv6的路由优化算法的环境。算法分析和研究系统的遗传算法和蚁群算法。我们用神经网络来建立初始模型,并结合QoS路由的约束。我们有效整合的遗传算法和蚁群算法最大化各自优势,将它们应用到IPv6网络。与此同时,为了避免积累很多的蚁群算法信息素的后期网络,我们引入了一种anticongestion奖励和惩罚机制。通过比较最优路径的搜索路径,奖励和惩罚是基于网络路径是否顺利。最后,判断结果是否满足条件,获得的最优解是通过BP神经网络进行训练;否则,需要反复迭代,直到满足最优解决方案。实验结果表明,该算法可以有效地适应IPv6路由需求并能切实有效地解决用户的网络服务质量的需求,网络性能和其他方面。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3115704 DO - 10.1155/2021/3115704 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -