一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

基于熵权系数法的无线传感器网络自适应QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量（QoS）指标的不同要求,以及QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点,提出一种基于熵权系数法的自适应QoS路由（EAQR）算法。算法将路由建立过程抽象成多指标加权评分的问题,选取节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS评价指标,采用熵权系数法自适应地确定指标的权重,选择最优节点转发数据。仿真实验显示,与有序分配路由(SAR)、能量感知QoS路由(EQR)算法相比,EAQR算法可以有效降低网络平均端到端延迟,减少丢包率,延长网络寿命。     

一种基于改进蚁群的QoS组播路由算法

QoS路由的任务是在网络中寻找一个路径,使其能满足带宽、时延、时延抖动、丢包率和费用的限制。本文给出了一种FALP算法,算法先由蚁群算法创建备选路径集最终得到较优路由选择。     

面向安全应用消息传输的异构网络选择算法

为了实现异构车联网中安全应用消息的低时延高可靠传输,针对基于DSRC/LTE的异构车联网,设计了一种面向安全应用消息传输的网络选择算法。该算法从安全应用消息传输服务质量(quality of service,QoS)需求出发,综合考虑了安全应用消息传输QoS的多项参数指标,包括端到端时延、丢包率、传输速率。算法首先利用层次分析法计算出安全应用消息传输QoS各个参数的权重值,然后分析了各个候选网络支持安全应用消息传输QoS的能力,最后确定了安全应用消息传输QoS的满意度。采用双向耦合、实时交互的车联网仿真平台Veins LTE对面向安全应用消息传输QoS的网络选择算法进行了仿真实现和性能验证。仿真结果表明,面向安全应用消息传输的网络选择算法可以根据安全应用消息传输的不同QoS需求,合理地分配网络资源。一方面,与仅使用已经实现的QoS-oriented TDMA协议相比,同时使用QoS-oriented TDMA协议和面向安全应用消息传输的网络选择算法的异构车联网,在高速场景和市区场景中安全应用消息的接收概率分别提高了13.7%和10.4%,传输时延分别减少了8.6%和11.5%。另一方面,面向安全应用消息传输的网络选择算法在高速场景和市区场景中,与匹配博弈网络选择算法相比,安全应用消息的接收概率分别提高了11.6%和7.5%,传输时延分别减少了13.2%和15.3%。     

无线Mesh网络中VOIP的QoS性能分析

针对VoIP(Voice over IP)业务在无线Mesh网上进行传输时存在服务质量(QoS)需求难以保证、带宽利用率低的问题,介绍了VoIP的QoS影响因素,分析了端到端时延、时延抖动和丢包率等几个重要参数,并对VoIP在无线Mesh网中的传输性能进行了论述。提出了基于无线Mesh网络的QoS保证机制,可以为端到端的数据传输公平的分配带宽,并能在保证QoS下实现大规模的实时任务的多跳转发。仿真试验表明能有效降低端到端时延,有着更好的QoS性能。     

基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由

无线传感器网络QoS路由寻优问题是NP类问题,在寻找最优路径时,除了要满足时延、抖动、丢包率等约束条件,还要考虑路径的能量均衡。采用优化的蚁群算法求解该问题,将这些约束条件综合为适应度函数的参数,通过计算适应度值,找到最优路径。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够搜索到时延最小和能量较均衡的路径,并尽量避免陷入局部最优解。     

基于蚁群优化的ZigBee传感器网络QoS路由算法

针对ZigBee无线多媒体传感器网络(WMSNs)资源受限的特点,提出一种改进的基于蚁群优化的QoS路由算法AZ-WMSN-QR.其核心思想是通过加权法将通信时延、时延抖动及能量均衡性等QoS指标组合成一个主目标,进而评估链路的QoS主目标值,寻找符合QoS需求的目标值最大的路径,实现服务质量最优.仿真显示,AZ-WMSN-QR算法在多约束QoS路由问题上能实现网络资源优化组合,与基本蚁群路由算法相比,不仅能够减少网络总能耗,还能有效延长网络寿命,更适用于基于ZigBee的WMSNs.     

基于速率调整和区分服务的WSN QoS机制

基于排队论对多跳线性拓扑结构的无线传感器网络QoS进行了建模和分析,提出了非端到端的集体数据丢包率CDL和时延CDD的QoS指标的具体公式.进而提出了从Sink节点开始逐级减少的速率调整算法来保证网络QoS.又引入 "区分服务"到本文模型,提出了基于抢先优先制的PPS调度算法以实现不同的业务有不同的QoS参数.仿真表明,速率调整算法能明显提高网络的QoS性能,CDL下降达23.0%～100%,CDD最多减小89.6%,而PPS算法在重要数据的时延CDD和网络抖动等QoS参数上明显优于SATS算法,从而更好地实现了"区分服务"的QoS机制.     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

基于蚁群算法的无线传感器网络节点可信安全路由

针对无线传感器网络内部恶意节点可能产生的攻击,提出一种基于蚁群算法的节点可信安全路由协议,将节点信任评估模型引入到蚁群路由算法中,提高无线传感器网络的节点可信度,以节点可信度为依据隔离恶意节点,增强网络安全性。仿真结果显示,算法在网络丢包率、端到端时延、吞吐量和全网能耗等评价指标上都得到了显著的改善,对黑洞攻击具有较好的抵抗性能。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

基于改进蚁群算法的拥塞规避QoS路由算法

服务质量(QoS)路由算法缺少拥塞规避机制,会影响业务QoS。为此,提出一种基于Ant-Pub&Enco的信息素模型,根据蚂蚁行进方向,利用相反的信息素引导模式以及不同的信息素更新策略进行路由搜索。基于改进蚁群算法设计一种规避拥塞算法求解QoS单播路 由问题。仿真结果表明,该算法能够有效规避网络中的拥塞链路,均衡网络负载。     

融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由

针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种基于免疫蚁群算法的QoS多播路由发现算法。利用人工免疫算法的快速全局搜索能力寻找较优解,生成初始信息素的分布,加快收敛速度;通过蚁群算法的正反馈收敛机制求得精解,借鉴抗体排斥度的思想避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性和寻优能力,适应于Ad Hoc网络环境的变化。     

一个Ad Hoc网络中的组合QoS路由协议

本文提出了一种新型的组合QoS路由协议:Hi-ACQoS-TORA。给出了分簇策略下的簇间簇内路由协议。在提案方式中,作者将蚁群算法应用于簇间路由,解决了满足时延、延迟抖动、线路带宽、分组丢失率和费用多个指标的簇内QoS路由,与DSDV、DSR、ZRP、TORA等协议比较分析了Hi-ACQoS-TORA的性能。     

基于MPLmS的反馈式轮转调度算法

为进一步提高实时话音和视频数据业务传输的服务质量,结合多协议波长标签交换网络的基本原理,通过对标签分配策略进行分析,提出一种改进的反馈式轮转调度算法,在优先为高优先级分组进行调度的同时,可以防止低优先级的分组因长期得不到调度而超时被丢弃。实验结果证明,该算法能够合理分配链路带宽,保证良好的时延性能。     

群智能在Ad Hoc网络QoS组播路由中应用的研究

通过对Ad Hoc网络QoS组播路由问题的深入研究,提出了一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的群智能混合算法(QPSOACO算法)。该算法融合QPSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度,进一步提高算法对网络节点移动性的适应能力。仿真实验表明,该算法对Ad Hoc网络环境的适应性良好。     

基于QCI优先级的分组调度算法

长期演进(LTE)系统对用户同时获得的多种业务配置了服务质量(QoS)等级标识(QCI)优先级参数,从而优化了移动通信系统QoS评价体系。为此,结合M-LWDF算法,提出一种基于QCI优先级的分组调度算法。将QCI参数引入资源分配和分组调度判决机制,在用户与申请的多项业务间建立优先级关联性,实现多用户之间、单用户的多类型业务之间的联合优化调度。仿真结果表明,该算法能有效提高系统平均吞吐量,降低平均时延。     

一种业务驱动的多媒体传感器网络路由算法

针对多媒体传感器网络承载业务（视频图像业务、音频业务以及数据业务）的差异性和不同业务对QoS的差异性,基于蚁群算法和混沌理论,抽象业务驱动的QoS路由模型,提出了一种业务驱动的路由算法SDR（Service-Driver Routing）。依据各类业务对QoS的差异性选择相应路由策略,达到充分利用网络资源、提高网络承载业务性能的目标。采用NS2对该算法进行实验仿真,实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可提供区分业务的QoS保障。     

基于量子蚁群算法的带约束QoS多播路由

针对带约束服务质量多播路由在带宽、延迟等方面的需求,提出一种基于量子蚁群算法的多播路由优化方法。该方法结合量子计算和蚁群算法的特性,采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,设计一种动态调整旋转角策略对蚂蚁信息素进行更新,使蚂蚁能够快速寻找到满足约束的可行路径,并避免陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法在寻优能力和收敛速度上表现较好。