999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

包交換網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化路徑技術(shù)

2015-05-30 19:04:33余平
軟件工程 2015年7期

余平

摘 要:互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中尋找最優(yōu)路由是最廣泛研究的一個(gè)課題,如何找到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑卻一直是包交換互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)難題。本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)尋找最優(yōu)路徑的方法,通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元權(quán)值解決尋找最優(yōu)路徑問(wèn)題,經(jīng)過(guò)反向傳播算法求解最優(yōu)路徑。通過(guò)運(yùn)用本文算法測(cè)試表明,本文提出的算法計(jì)算簡(jiǎn)單,收斂速度快,適合在以包交換作為路由算法獲得最優(yōu)路徑的研究中使用。可以盡管目前已經(jīng)建立了最短路徑算法,技術(shù)人員仍然在不斷研究其他更優(yōu)的路徑選擇方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正是其中可選方法之一。

關(guān)鍵詞:最短路徑;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);多層前向反饋網(wǎng)絡(luò)(MLFN);激活函數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào):TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

1 引言(Introduction)

現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)廣泛使用TCP/IP網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),在TCP/IP網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中,網(wǎng)際層是很重要的網(wǎng)絡(luò)層次,網(wǎng)際層的主要功能就是為數(shù)據(jù)包(網(wǎng)際層的數(shù)據(jù)信息單元)尋找路徑并轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為路由選擇,路由選擇是網(wǎng)際層最重要的功能,特別是在包交換網(wǎng)絡(luò)中。路由選擇技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能有很大的影響,最理想的路由算法就是為源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)尋找最短路徑并高速轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),并且能夠避免數(shù)據(jù)包的丟失。不過(guò)要尋找兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑是眾所周知的難題,目前廣泛研究的最短路徑算法都具有許多約束條件[1]。

在包交換網(wǎng)絡(luò)中,兩個(gè)主機(jī)之間的數(shù)據(jù)包通信一般通過(guò)如下方式:發(fā)送主機(jī)將數(shù)據(jù)組織成數(shù)據(jù)塊,一般稱(chēng)為包,包中封裝有目標(biāo)主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)地址(一般稱(chēng)為IP地址),網(wǎng)絡(luò)中的路由設(shè)備根據(jù)包中攜帶的目標(biāo)地址為數(shù)據(jù)包尋找路徑并轉(zhuǎn)發(fā),最終到達(dá)目標(biāo)主機(jī)。一個(gè)路由策略的主要目標(biāo)就是盡量減少I(mǎi)P數(shù)據(jù)包的傳輸延遲,盡最大可能傳輸數(shù)據(jù)包。影響數(shù)據(jù)包平均傳輸延遲時(shí)間的主要因素有網(wǎng)絡(luò)的可靠性以及網(wǎng)絡(luò)帶寬容量和網(wǎng)絡(luò)路由等因素的影響,其中路由對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響非常重大。因此一個(gè)理想的路由算法[2]應(yīng)該盡量在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)路徑來(lái)滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)。

目前的最短路徑搜索算法主要有:

(1)Bellman-Ford的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,這種算法主要用于求含負(fù)權(quán)值的單源點(diǎn)最短路徑算法。

(2)與Bellman算法類(lèi)似的Dijkstra標(biāo)記算法(也稱(chēng)迪杰斯特拉算法),其按路徑長(zhǎng)度遞增依次產(chǎn)生最短路徑。

當(dāng)前在大多數(shù)的包交換網(wǎng)絡(luò)中,最短路徑計(jì)算都應(yīng)用于網(wǎng)際層路由算法中,特別是網(wǎng)絡(luò)連接的鏈路具有權(quán)值,權(quán)值反映的是每條傳輸鏈路的傳輸代價(jià),包括傳輸容量、網(wǎng)絡(luò)擁塞、傳輸狀態(tài)(如包隊(duì)列頭分組延遲以及網(wǎng)絡(luò)故障等)。最短路徑問(wèn)題可以歸結(jié)為在源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間尋找成本最小路徑問(wèn)題,換句話說(shuō),最短路徑路由問(wèn)題其實(shí)是在許多設(shè)計(jì)和規(guī)劃中都需要的經(jīng)典組合優(yōu)化問(wèn)題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[3]就可以解決這個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。

2 多層前向反饋網(wǎng)絡(luò)(MultiLayer forward feedback

network)

多層次網(wǎng)絡(luò),顧名思義由多個(gè)功能層次組成的網(wǎng)絡(luò),這種結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),除了數(shù)據(jù)輸出層和數(shù)據(jù)輸入層意外,還包括隱藏層(或者隱藏單元),每個(gè)層次各司其職。多層前向反饋網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種典型的分層結(jié)構(gòu),輸入層神經(jīng)元信息從輸入層進(jìn)入隱藏層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)后逐層向前傳遞直至輸出層,神經(jīng)元與神經(jīng)元之間的連接的權(quán)值稱(chēng)為鏈接權(quán)值。現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)一般都是分層次的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),其中最著名的有ISO七層體系結(jié)構(gòu)與Internet實(shí)際使用的TCP/IP體系結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)都是分層次的,都是多層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通信網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元,節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間有鏈接鏈路,每條鏈路具有相應(yīng)的鏈路權(quán)重,對(duì)應(yīng)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)之間的鏈接鏈路也具有鏈接權(quán)重值,兩者之間關(guān)系如圖1所示。

圖1 多層前向反饋網(wǎng)圖

Fig.1 Multilayer forward feedback

3 反向傳輸網(wǎng)絡(luò)(Back propagation network)

反向傳輸是訓(xùn)練多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種系統(tǒng)方法,它需要具有很好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),并具有廣泛的應(yīng)用潛力。

與生物神經(jīng)元類(lèi)似,人工神經(jīng)元接收代表其他神經(jīng)元輸出的大量數(shù)據(jù),每個(gè)輸入都乘以鏈路鏈接權(quán)值,類(lèi)似于生物神經(jīng)中的突觸強(qiáng)度,匯總后的輸入加權(quán)值通過(guò)激活函數(shù)處理最后確定神經(jīng)元的輸出圖,如圖2所示。

圖2 反向傳輸多層訓(xùn)練網(wǎng)圖

Fig.2 Back propagation training network

其中的凈值輸入:

考慮到線值,相應(yīng)的神經(jīng)元輸入由下面的公式給出:

=

相應(yīng)的輸出(激活值)使用非線性變換函數(shù)f給出。

4 激活函數(shù)(Activation function)

最后的數(shù)據(jù)輸出是通過(guò)稱(chēng)為激活函數(shù)的非線性過(guò)濾函數(shù)產(chǎn)生的(有時(shí)稱(chēng)為變換函數(shù)),常見(jiàn)的選擇是S函數(shù)或邏輯函數(shù)。如圖3所示,其中α是斜率參數(shù),當(dāng)函數(shù)的改變?cè)趦蓚€(gè)漸進(jìn)值之間變化時(shí),用于調(diào)整函數(shù)突發(fā)。

圖3 邏輯函數(shù)

Fig.3 Logistic function

多個(gè)激活函數(shù)稱(chēng)為階躍函數(shù),或Heaviside函數(shù),如圖4所示。

圖4 Heaviside函數(shù)

Fig.4 Heaviside function

5 學(xué)習(xí)速率(Learning rate)

大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在學(xué)習(xí)過(guò)程中都要對(duì)權(quán)值w和v進(jìn)行調(diào)整。學(xué)習(xí)速率系數(shù)的選擇決定了權(quán)重調(diào)整的大小,從而影響每次迭代的收斂速度,差的系數(shù)選擇可能導(dǎo)致收斂失敗。如果學(xué)習(xí)速率系數(shù)過(guò)大,搜索路徑將發(fā)生振蕩,導(dǎo)致后面的收斂速度更慢。而如果系數(shù)過(guò)小,后面的過(guò)程將以很小的步驟進(jìn)行,也會(huì)導(dǎo)致收斂速度減慢。

6 問(wèn)題陳述(Statements)

考慮一個(gè)加權(quán)有向圖G=(V;E),V是有n個(gè)頂點(diǎn)的集合,E是一組有序的m條邊。固定成本Cij與圖G中頂點(diǎn)i到頂點(diǎn)j的邊相關(guān)聯(lián)。在運(yùn)輸系統(tǒng)或機(jī)器人系統(tǒng)中,物理成本可能就是兩個(gè)頂點(diǎn)間的距離,從一個(gè)頂點(diǎn)到另一個(gè)頂點(diǎn)也需要時(shí)間和精力。在一個(gè)通信系統(tǒng)中,成本可以由傳輸時(shí)間,節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)間鏈路容量來(lái)確定。一般來(lái)說(shuō),成本系數(shù)矩陣【Cij】不一定是對(duì)稱(chēng)的,比如,從頂點(diǎn)i到頂點(diǎn)j的成本不一定與從頂點(diǎn)j到頂點(diǎn)i的成本一樣。此外,一些頂點(diǎn)間的邊可能也不存在,也就是m可能小于n2(也就是m學(xué)習(xí)算法如下:

如果輸出是正確的,那就不用做權(quán)重調(diào)整了。

Wij(k+1)=Wijk

如果輸出是1,但是結(jié)果本來(lái)應(yīng)該為0,那么在活動(dòng)輸入鏈路中將降低權(quán)重值。

Wij(k+1)=Wijk-α.xi,其中α是學(xué)習(xí)速率(因子)。

如果輸出是0,但是結(jié)果本來(lái)應(yīng)該為1,那么在活動(dòng)輸入鏈路中將增加權(quán)重值。

Wij(k+1)=Wijk+α.xi

Wij(k+1)是調(diào)整后的權(quán)重值,而Wijk是調(diào)整前的權(quán)重值。

Rosenblatts算法如下:

(1)用(n+1)個(gè)輸入神經(jīng)元X0,X1,X2,…,Xn創(chuàng)建感知器,其中X=1是偏置輸入,O是輸出神經(jīng)元。

(2)初始化隨機(jī)權(quán)重W=(W0,W1…Wn)。

(3)遍歷訓(xùn)練輸入模式X集合,使用權(quán)值為每個(gè)輸入模式j(luò)計(jì)算輸入加權(quán)后的總和。

(4)使用階梯函數(shù)計(jì)算輸出Y。

Y=f(netj)=1 netj>0

=0 其他

(5)對(duì)每個(gè)輸入模式j(luò),用目標(biāo)輸出Yj與計(jì)算得到的Yj進(jìn)行比較,是否對(duì)所有的輸入模式都正確分類(lèi)并都存在且輸出了權(quán)重值。

如果計(jì)算的輸出Yj是1,而結(jié)果本來(lái)為0,用下面給出的公式修改權(quán)值。

Wi=Wi-α.xi

如果計(jì)算的輸出Yj是0,而結(jié)果本來(lái)應(yīng)該為1,就使用如下公式修改權(quán)值。

Wi=Wi+α.xi其中,α是學(xué)習(xí)因子。

(7)回到第(3)步。

7 結(jié)論(Conclusion)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被證明是優(yōu)化分組交換多層網(wǎng)絡(luò)的一種簡(jiǎn)單方法,Rosenblatts算法的初步完成為優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成最短路徑奠定了基礎(chǔ),經(jīng)過(guò)幾次迭代網(wǎng)絡(luò)可以得到優(yōu)化后的路由。

參考文獻(xiàn)(References)

[1] 孫俊逸,雷建鋒.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的最短路徑問(wèn)題求解[J].中 國(guó)科技論文在線,1-7.

[2] 李望超.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的最短路徑問(wèn)題[J].電子科學(xué)學(xué)刊,1996, S1期.

[3] 朱大銘,馬紹漢.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解圖最短路徑問(wèn)題的一種新方法 [J].軟件學(xué)報(bào),1996,A00:191-198.

作者簡(jiǎn)介:

余 平(1969-),女,學(xué)士,副教授.研究領(lǐng)域:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng) 絡(luò)安全.

主站蜘蛛池模板: 成人免费午夜视频| 亚洲an第二区国产精品| a级毛片在线免费观看| 欧美日本在线| 国产 在线视频无码| 国产在线啪| 亚洲一级无毛片无码在线免费视频| 天天色天天操综合网| 久热这里只有精品6| 伊人久久久久久久久久| 欧美精品成人一区二区在线观看| 亚洲制服丝袜第一页| 日本久久久久久免费网络| V一区无码内射国产| 黄色网站不卡无码| 国产网友愉拍精品视频| 毛片在线播放a| 中文成人在线视频| 九色在线观看视频| 福利视频一区| 伊人91在线| 亚洲黄色片免费看| 青青青国产精品国产精品美女| 狠狠五月天中文字幕| 男人天堂伊人网| 亚洲中文字幕手机在线第一页| 久久这里只有精品8| 97国产成人无码精品久久久| 婷婷在线网站| 欧美日韩资源| 九九热视频精品在线| 毛片在线看网站| 人妻少妇久久久久久97人妻| 久久亚洲国产一区二区| 就去色综合| 91福利国产成人精品导航| 中文字幕乱码二三区免费| 久久精品丝袜高跟鞋| 国产日韩精品欧美一区灰| 蜜芽国产尤物av尤物在线看| 成人日韩欧美| 亚洲成在人线av品善网好看| 欧美色综合网站| 欧美精品啪啪| 99视频精品在线观看| 韩日无码在线不卡| 成人在线观看一区| 99人妻碰碰碰久久久久禁片| 天天综合网在线| 中文字幕色在线| 中文国产成人久久精品小说| 国产在线欧美| 日韩黄色在线| 欧美日韩精品综合在线一区| 国产精品亚洲日韩AⅤ在线观看| 亚洲人成电影在线播放| 免费人成网站在线观看欧美| 国产乱子伦视频三区| 精品伊人久久久大香线蕉欧美| 亚洲欧洲一区二区三区| 日韩 欧美 小说 综合网 另类 | 亚洲精品在线观看91| 国产成人综合久久精品下载| 国产成人综合网| 国产成人a在线观看视频| 91久久夜色精品国产网站 | 久久中文电影| 91青青在线视频| 欧美日韩精品在线播放| 久久婷婷六月| 国产精品成人AⅤ在线一二三四| 日本久久久久久免费网络| 在线国产毛片手机小视频| 久久人妻xunleige无码| 国产性爱网站| 尤物国产在线| 国产理论一区| 亚洲国产成人综合精品2020 | 伊人丁香五月天久久综合| 91成人在线观看| 在线无码私拍| 日韩欧美国产区|