无线Mesh网络中基于分簇的多约束QoS路由协议

多媒体应用的发展使得在无线Mesh网络(WMN)中提供服务质量（QoS）保证具有重要意义。结合WMN的特点,设计了一种路由度量的计算方法,提出了一种分簇的多约束QoS路由(CMQR)协议,各根节点并行计算簇内路由,并由网关链路进行连接,降低了路由计算量,提高了协议的可扩展性。仿真实验表明,CMQR协议在保持高交付率的情况下,具有较低的路由建立时间和协议开销。     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.     

多媒体传感器网络实时分簇路由协议

在无线多媒体传感器网络路由协议设计中,针对如何满足QoS传输需求并尽可能提高能量效率的问题,提出一种分簇结构的实时路由协议CBRP。将地理位置路由和非均匀的虚拟网格分簇技术有效地结合,动态调整数据包在簇头组成的骨干网络中的传输速率。仿真实验结果表明,该路由协议满足实时性、可靠性等质量域的QoS需求,能有效延长网络的生命周期。     

移动自组网基于动态簇的MAC协议与QoS路由

论文针对移动自组网提出了一种基于动态簇的MAC协议和QoS路由算法,使用全分布式动态簇生成算法实现了对网络拓扑的分簇与维护;利用正交编码原理和蜂窝小区技术实现了基于动态簇的MAC协议;融合资源预留、移动预测和后备路径技术实现了具有QoS保障的路由算法。仿真结果对比表明:在满足QoS条件下,它提高了路由效率。     

移动预测下一种基于QoS保障的组播协议

基于QoS路由及保障路由实施是支持MANET应用的关键.为解决MANET中QoS问题,在移动预测机制下提出了一种基于QoS保障的组播协议.该协议通过簇头选举,移动预测和QoS控制策略在组播源与含目的节点的组播簇头间确定最稳传输路径,并采用基于动态资源管理的QoS路由模型来保障路由实施.仿真结果显示该方案可获得较高传输成功率和较低控制开销,能有效支持MANET中具有QoS需求的组播传输.     

无线传感器网络CMR路由协议的设计与实现

在基于簇的路由算法基础上，结合多跳路由的设计思想，提出了一种基于簇的多跳路由协议（CMR），着重对路由协议的设计思想,簇组织算法和簇间路由算法的工作过程进行了分析和论述，包括簇首选举与簇建立、簇重组与自愈机制,以及簇间路由建立与维护等，并给出了协议的实现，最后对协议进行了测试。     

基于蚁群的AdHoc网络分簇路由算法

无线AdHoc网络是一个多跳、临时性的对等移动自治系统,它由一组带有无线收发装置的移动节点组成。而路由协议是AdHoc网络体系结构中不可或缺的重要组成部分,因此路由协议的研究成为当前AdHoc网络研究的重点。针对AdHoc网络节点能量有限的特性,提出了一种基于分簇及蚁群的组合路由算法（CRBAC）。给出了分簇策略下的簇内簇间路由机制,簇内采用按需路由策略,将改进的蚁群算法应用到簇内路由机制中,通过扩散信息素选择能量高的邻节点均衡网络节点能量,而簇间采用尽可能简单的表驱动路由策略。仿真结果表明,该算法是合理的,不仅有效地减少了端到端时延,而且提高了网络的生存时间。     

无线传感器网络簇间路由算法研究

基于簇的无线传感器网络路由协议,是目前国际上研究的重点之一。在目前研究中,往往假设簇首之间可以直接通信,忽略了簇间路由的建立过程。在讨论簇间路由问题域及其形式化描述的基础上,提出了一种簇间路由算法,着重对算法的设计思想和工作过程,包括簇间连通性、簇间路由建立与维护,以及簇间路由链路质量评估等问题进行了分析和论述。算法充分考虑了簇首选举和簇重组对簇间路由建立造成的影响,对动态簇组织协议有很好的支持能力,符合当前基于动态簇的无线传感器网络协议设计方向。     

移动自组织网络服务质量控制机制综述

综述了移动Ad Hoc网络的QoS机制,将其划分为链路层、网络层、传输层、跨层优化和网络间QoS机制,并加以比较和分析。链路层QoS机制主要在于提供QoS控制的MAC协议。学者在网络层设计了各种服务质量感知路由,包括原有路由协议的QoS控制扩展和全新的支持QoS控制的路由协议。为了区分传输失败的原因以及降低资源竞争,传输层提供适合移动Ad Hoc网络的TCP协议。为了全面解决链路层触发、路由选择和负载平衡的问题,学者提出跨层构建QoS体系结构。网络间QoS机制主要在于提供移动Ad Hoc网络和固定结构网络之间的QoS保证。最后进行对比总结,指出了各种技术的特点和适用范围,并展望了该领域的未来发展方向。     

一种负载均衡的分簇路由协议

在分簇路由协议中,簇首负责管理簇内的成员,收集和融合簇内的数据以及转发簇间数据.大量的任务由簇首处理将导致簇首耗费过多的能量,从而影响网络的生存时间.因此,本文提出一种负载均衡的分簇路由协议.通过设立网关,使簇间数据转发任务从簇首中分离.簇首负责簇内的数据收集和融合,网关负责簇间数据传输.实验结果表明,改进后的协议能有效地均衡网络中的负载,并显著地延长网络的生存时间.     

蚁群算法在QoS组播路由问题中的应用

研究了该算法在QoS组播路由问题中的应用,描述了QoS路由优化问题。基于多个不相关可加度量的QoS路由问题是NP完全问题,目前采用的方法多为启发式算法。由于蚁群算法是一种基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的、新型的启发式优化算法,利用其能够寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理,用于解决时延和时延抖动约束问题的组播路由问题的QoS组播路由算法。该算法改进了路径选择策略,优化了信息素更新公式。仿真结果表明,该算法能够迅速、准确地找到最优解。     

基于蚂蚁算法的QoS分布式多播路由选择

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的分布式多播路由问题,基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理,并在分析QoS分布式多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的QoS分布式多播路由算法,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法

多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

分布式蚁群QoS组播路由算法

为寻找满足带宽、延迟等约束的最小代价组播路由树的QoS组播路由,提出一种分布式蚁群优化算法。在蚂蚁行动过程中形成组播树的森林。若在某步结束时森林中仅剩1棵树,则蚂蚁达到目标,停止行动。仿真实验结果表明,该算法在结果和收敛速度方面都有良好的表现。     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法*

面向QoS路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoS routing algorithm according to the combination of the genetic algorithm and ant colony algorithm,GAACO_QoS).利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解.设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机.通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由优化研究

本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。     

具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。比一般蚁群算法具有更强的鲁棒性和全局优化能力。理论分析和仿真实验表明,该算法是有效的网络QoS路由算法。