基于改进蚁群算法的网络缓存资源寻址仿真

作     者：蒋成 郭向坤 JIANG Cheng;GUO Xiang-kun

作者机构：湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432000 沈阳理工大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110159 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第3期

页      面：395-398,405页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖北省教育科学规划课题(2021GB072) 

主　　题：蚁群算法 先验知识 云信任度评估准则 信任陡度函数 云信任寻址模型 

摘      要：网络信息呈海量增加,资源数据传输频率逐渐加快,且所有用户在同样的时间占用不同的带宽资源,因此网络资源寻址难度较大。为了提高数据传输的准确度,确保集中访问的安全性,提出基于改进蚁群算法的网络缓存资源寻址方法。利用编码技术设计出编码策略,锁定寻址目标。通过改进蚁群算法制定出约束条件下的路由路径。结合约束条件、云信任度评估准则构建云信任度寻址模型,对路由路径中的节点完成表达、连接、管理和识别等处理,完成网络缓存资源的寻址。仿真结果表明,所提方法应用下网络数据存储开销不超过500MB,网络缓存资源寻址耗时平均为36.07ms,路径长度在10bit之内,测试所得数据均说明与现在方法相比,研究方法具有明显的应用优势。