蚂蚁路由算法中agent分析

就蚂蚁路由算法的agent数量和跳跃步数的行为提出简要分析,并在节点agent数量的期望,agent跳跃步数的期望方面给出结论.提出如何设计k值(对每个请求产生的agent的数目)和agent最大跳跃数以减少对网络流量和主机计算能力的影响.     

蚂蚁路由算法中agent分析

就蚂蚁路由算法的agent数量和跳跃步数的行为提出简要分析 ,并在节点agent数量的期望 ,a gent跳跃步数的期望方面给出结论。提出如何设计k值 (对每个请求产生的agent的数目 )和agent最大跳跃数以减少对网络流量和主机计算能力的影响     

基于历史行为的agent联盟策略

协商是多agent系统中联盟形成的重要手段,很少有对协商初始提议的讨论.提出了一种基于个体历史行为确定协商起点的方法,根据agent在历史任务中的各维能力贡献率,计算其在当前任务中的期望获利因子,并据此给出协商时的初始提议,在此基础上设计了一种联盟形成策略,试验表明了该方法的有效性.     

WSANs中基于跳步数自适应的路由算法

无线传感反应网络是由大量传感节点和少量（可移动）资源丰富的反应节点构成.传感节点 负责收集外部环境信息,而反应节点对外部环境实施相应的操作.本文分析节点能量消耗模 型,求解出理想条件下单条路径上总能耗最小时的最优跳步数.在此基础上,提出了一种跳 步数自适应的路由算法HAR,用来实现数据收集的实时需求与能量消耗之间的平衡.仿真实验 表明：HAR算法在平衡能量消耗与时间延迟的性能上优于HBMECT算法,而且能较好地适用于 反应节点移动的情形.     

基于组合指标的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由安全与可靠性的问题,提出了一种基于组合指标的安全路由算法.评估节点通过观测被评估节点的数据包转发行为,计算直接信任值,然后与第三节点推荐的信任值进行加权求和,得到一个综合信任值.为了提高信任的准确性,避免出现合谋攻击,对第三方推荐的信任值进行了信任相似度检测.通过对期望传输次数和信任值进行加权组合,形成一个用于选择下一跳节点的组合路由指标.最后,对所提出的算法进行了仿真验证.结果表明,所提出的算法能够有效地避免恶意节点的攻击,在传递率和总的传输次数方面明显优于其他算法.     

一种自适应快速SSCL极化码译码算法

极化码的简化串行抵消列表(Simplified Successive Cancellation List,SSCL)译码提出了R1(Rate-1)、R0(Rate-0)等多种特殊节点的快速译码算法,一定程度改善了SCL译码复杂度高和时延大的问题,但当节点信息比特数量较大时仍存在大量的冗余计算.针对R1等信息比特较多的节点,提出了一种基于路径度量(Path Metric,PM)的自适应路径选择策略,无需先验信息设置阈值,在不降低SSCL译码性能的条件下能有效降低排序复杂度,减少所需时间步数,提升Polar码译码效率.仿真和实验结果表明,在保证纠错性能的前提下,该算法针对R1节点译码所需的时间步数相对传统SCL译码降低了约83％,相对SSCL降低了约47％,相对快速SSCL降低了约18％.同时,相对基于搜索集和决策函数的SCL译码算法译码效率也有较大提高,其所需时间步数受码字结构及信道环境自适应改变,但不大于快速SSCL译码算法所需时间步数.     

基于主动网络层次的多播体系结构

研究了多播路由协议及多播源分发数据报文的机制,提出一种新型的基于主动网络层次的多播体系结构,在自治系统AS中的分枝节点,亦可以根据该策略,构造以分枝节点为根的动态管理方式,从而可以动态地构造层次多播体系结构,在动态层次多播路由的具体实现中引入了agent和主动网络的概念,从而可以动态的加载多播路由,使得网络体系结构灵活与可编程.     

多并发流无线网状网中的机会路由算法

现有机会路由选择未考虑数据流的分布,可能使候选节点空闲或过载,导致网络吞吐量提升有限.本文将多并发流的机会路由描述成一个凸优化问题,基于对偶和子梯度方法,提出分布式联合候选节点选择和速率分配的多流机会路由算法(Opportunistic Routing for Multi-Flow,ORMF).该算法迭代进行流速率分配,并在速率分配过程中完成候选节点选择.实验结果表明,与基于期望传输次数和期望任意传输次数指标的机会路由相比,ORMF平均可提高33.4%和27.9%的汇聚吞吐量.     

无线网络编码增益感知的低时延路由协议

降低无线网络数据包传递时延对实时应用有重要的意义.该文提出了一种编码增益的计算方法和编码图的简化方法,并基于此提出了编码增益感知的路由协议CGAR(Coding Gain Aware Routing).CGAR利用网络编码增益和无线链路的期望传输次数ETX(Expected Transmission Count)计算传递一个来自新流的数据包所需要的时间,并以此为选路度量,旨在降低数据传递时延.仿真试验表明,CGAR的时延优于COPE和DCAR协议.     

一种新的最小期望端到端时延路由算法

文章针对最小期望端到端延迟路由算法(the minimum Expected End-to-end Delay,EED)的不足,提出一种新的最小期望端到端时延路由算法(a Novel routing algorithm for End-to-End Delay,NEED)。新算法主要针对EED算法中存在的链路质量评估不合理和MAC传输延迟计算不准确这两个问题提出的,通过仿真验证了NEED路由算法的优越性。     

基于OFDM认知无线电网络的最优路径算法

针对基于正交频分复用的分布式认知无线电网络,在考虑频谱移动特性的同时,为保证认知用户数据传输的可靠性,提出一种最优路径的基于OFDM认知无线电网络路由算法.该算法首先通过建立认知无线电网络的模型计算信道的期望传输时间和信道干扰,结合类似于按需路由的基本流程得到所有可能的路径.最后,根据最小累积期望传输时间和路径平均吞吐量的指标来选择最优路径.仿真的结果表明,OROCR算法可以明显地减少平均端到端时延,大大地提高平均端到端吞吐量.     

基于矢量映射的多约束服务质量路由计算

针对多维矢量计算多约束服务质量路由出现实际传输路径与源节点期望路径并非一致问题,研究提出矢量映射方式的多约束服务质量路由计算方法。通过数学方法和物理概念相结合的方式,从原理上阐述了新算法矢量映射的合理性,并通过算例和仿真实验方式验证,新算法只需一次性计算就可以获得源节点到各节点保持路径一致的路由。     

基于信任机制的协作系统形成与演化机制

通过借鉴人际关系信任模型,利用Bayesian方法对agent的可信度进行评估,提出了一种基于信任机制的多agent协作系统的形成方案。通过agent间基于信任关系的链接更新形成稳定的多agent协作系统,并通过随机图模型分析了提出的协作系统的演化特征。仿真结果证实,提出的协作方案不仅能有效地促进agent间的协作效率,提高共同完成任务的成功率,还能提高整个网络系统的交互性能,使agent聚集在服务能力较强的可信agent周围,保证协作对象选取的可靠性。     

多移动代理系统的路由安全管理方案的研究

随着电子商务与网管技术的发展,多移动代理系统得到了广泛应用,同时也使得该系统的路由安全管理更具复杂性与灵活性。该文针对多移动代理系统,提出了一种新的路由安全管理方案。该方案基于保护任务代理的警卫Agent(Proxy agent)的思想,引入了委托信任机制和可信任验证服务器,且对传统的路由表结构进行了改造。方案充分利用了多移动代理协作和交互的优越性,有效提高了路由选择的效率和安全性,同时也保证了最优化。     

基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由

水下无线传感网络UWSNs被认为是监测海洋最有前景的技术。然而,声信道特性给UWSNs的数据采集提出了挑战。提高UWSNs数据采集效率的有效方式就是融合水下声通信和高动态网络拓扑的特性,设计高性能的路由协议。为此,提出基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由,记为GOHR。在GOHR协议中,源节点先计算候选转发节点集,并计算集内每个节点的归一化权重值,再依据归一化权重值对集内节点进行排序,并形成转发节点簇。然后,计算每个簇的期望权重值,最后,选择期望权重值最大的簇内节点作为数据包转发节点。为了避免簇内节点转发数据包时发生碰撞,设置定时延时转发机制。仿真结果表明,提出的GOHR协议提高了数据包传递率,降低了数据包的传输时延。     

Agent移动查询

移动查询是基于无线和有线的异类网络环境,其通信链路误码率较高、易受干扰和中断.移动查询具有实时性、高可用性的要求.通过对现有算法的对比分析,在之前对定向扩散算法研究工作的基础上,结合agent技术提出了一种定向选择agent节点查询的算法DSMA.最后试验表明,DSMA算法的网络延迟在低负载下高于传统移动agent算法,但在高负载情况下的延迟更低.而且,采用DSMA算法的查询,其完成任务的速度更快.同时,DS-MA在查询过程中,可以平衡WSN节点间的能耗差异,提高网络的整体使用寿命.     

DDSS中Agent协作群的构建与算法分析

文章通过对DDSS中的多agent协作关系的分析，提出了agent协作群的概念，对如何构建agent协作群作了分析和说明，并通过举例和公式化描述，给出了agent协作群的构成与算法；就算法的工作原理和实现步骤作了简单的描述，引入了一些设定的函数和向量。     

基于CARBA具备认知能力的规则引擎自搜索模型的实现

本文通过介绍规则引擎和Rete匹配算法提出了自搜索的重要性和必要性,随后介绍了具备认知功能的自搜索方案,然后提出了一种分布式环境下基于公共agent请求代理体系结构(CARBA)的具备认知能力的规则引擎自搜索模型以及自搜索模型中基于agent协作的二次自学习算法,最后对该机器学习算法进行实验分析并提出了改进方法.     

基于移动代理的油气田虚拟数据云集成模型研究与应用

针对气田信息分散、异构和跨平台的特点,传统的C/S模式不能满足信息集成和共享的需要,提出了集中和分布信息相结合的虚拟集成云计算模型,并把移动agent技术引入到气田虚拟信息中心,提出了基于移动agent分层模型,并引入了缓冲代理机制和XML交换技术,详细分析了各层涉及的各agent功能和agent的工作流程,利用MVC Struts 2框架结合aglet实现了该模型。该虚拟集成云平台在气田中的应用表明,系统灵活性高、可靠性强,具有较强的适应性,为相关类似行业虚拟云集成提供了新的方案.     

效用驱动的多agent合作机制

提出了一种多agent合作机制,以效用为基础,利用效用函数计算agent在不同任务下与其他agent合作而产生的效用值,以此为依据得到agent对不同合作方式的偏好序列,并选择最大偏好参与合作。通过这种方法, agent 可以主动选择最适合自己的合作方式来完成任务,与此同时,以效用为驱动可以使群体的任务收益达到最优,提高了agent群体的合作效率。最后给出了用于方法验证的多agent原型系统,同时在该系统下证明了合作机制的有效性。