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Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath以及置定节点集Gp；Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。

路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。 路由算法往往具有下列一种或多种目标: 最佳性、简单性、稳定性、快速收敛性及适应性等。

今日的网络环境，无论是局域网还是广域网，冗余已经成为一个重要的因素。这次的主题涉及一个广域网的冗余——数条广域网链路终结于一个路由器。

目前满足系统保护通信网络的路由算法是在综合时延和可靠性的要求下，计算一条快速且可靠传输的路径，而没有考虑到当电网发生故障或网络中通信量过大时，通信网络中许多节点的排队时延会极大地增加，忽略排队时延对路径传输总时延的影响会导致路径的错误选择，从而影响系统保护的实时性。针对此问题，提出了一种考虑排队时延的路由选择算法，用于计算信息传输总时延最小的最优路径，以提高系统保护通信的实时性。实验结果表明，通过本文提出的路由选择算法计算得到的路径在满足系统保护可靠性要求的基础上信息传输总时延最小。

本程序实现了路由选择算法

软考 网络工程师 路由选择协议知识汇总.pdf

matlab 编程选择运行仿真代码UWSNs 中的能量效率路由算法 水下无线传感器网络是一个快速成长和发展的领域。 这是因为世界上 70% 的面积都在水中，而且仍未被探索。 UWSN 与普通的地面网络有很大不同。 这是因为环境不同，挑战也随之增加。 这项研究的重点是降低 UWSN 的能耗。 该 UWSN 中的通信是通过使用电池供电的传感器节点完成的，并且难以在水下为这些电池充电。 另外一个困难的挑战是在网络中存在的各个节点之间确定簇头。 该项目研究了有效路由的算法实现，以便有效利用能量来提高效率。 它还使分析方法具有有效的聚类方法，以最大限度地减少能源的使用。 该项目的主要目的是通过减少每次传输和接收数据包期间使用的能源成本来延长水下无线传感器网络的使用寿命。 仿真在Matlab中完成，所附代码可用于未来在水下无线传感器网络领域进行越来越多的优化。 该项目于 2020 年 6 月 17 日在大诺伊达的贝内特大学进行。

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