基于遗传算法的时延受限代价最小组播路由选择方法

目前多媒体业务的涌现对网络提出了更高的要求。希望既能满足实时性，又能够高效地利用网络资源。本文提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法，该方法在满足时延限制条件的基础上寻找代价最小的组播树。实验表明，该算法收敛速度快，可靠性高，能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

A new integrated auxiliary graph based routing algorithm in waveband switching optical networks

In this letter, we propose a new routing algorithm based on integrated auxiliary graph (RA-IAG) to reduce switching ports in waveband switching optical networks. The IAG is compared of a single virtual topology layer (VTL) and multiple waveband-plane layers (WPLs). For each demand, RA-IAG first computes a single-hop or multi-hop route on VTL. If the route cannot be found on VTL, RA-IAG then computes a hybrid multi-hop route by jointing VTL and WPLs. Simulation results show that, compared with previous algorithm, RA-IAG can obtain better performance.     

基于CMRA路由协议改进算法

为了延长无线传感网络的生存时间,需要设计满足高效率、低功耗的路由算法。一种CMRA（intercluster head multi-hop routing algorithm）算法被提出来,这种算法通过节点通信能量消耗模型建立最小能量路径树,但CMRA对于簇头选择的能量分配不均衡,造成簇头结点负载过重。提出一种新的路由算法CMRA-EE（CMRA-energy efficient）,在簇头选举阶段引入节点能量参数,同时将簇头节点能量与距离作为代价参数,从而平衡了网络节点能耗。通过仿真对CMRA-EE算法进行性能分析与评价,结果显示,CMRA-EE算法在延长无线传感网有效生存时间方面比CMRA算法有了明显的改善。     

基于主动网络的多约束路由探测算法

本文提出了一种基于主动网络的多约束路由探测算法MAR(Multi-constrained Active Routing).与传统路由算法相比,MAR不仅能灵活地提供多种约束条件的服务质量保证,而且充分发挥了主动网络的可编程和自定制能力,允许用户根据业务要求和网络状况自定制约束条件和相关参数.通过仿真MAR算法在各种网络条件下的性能表明,MAR算法能够提高多约束条件寻路的成功率.     

基于跳数约束的网络动态路由算法

阐述了网络动态负载平衡和跳数约束条件下寻找最小费用路径的算法,算法中引入了网络中边和点的流量因子的概念,然后利用计算出来的流量因子,定义出每条边的动态费用,这种动态费用包含了网络负载流量的信息.通过综合出来的动态费用,利用一种具有跳数约束计算最小路径的启发式算法,找出最优的可行路径.     

基于隐私保护的WSN路由算法

为了提高无线传感器网络(WSN)的隐私安全保护能力,针对当前的动态路由冲突重整隐私保护路由算法的链路开销过大和输出误码较高等问题,提出一种改进的基于隐私保护的WSN路由算法。首先构建WSN的路由链路信道模型,然后采用时隙调度方法进行隐私保护控制协议设计,结合WSN的能量量化均衡控制实现WSN路由算法优化设计。最后进行仿真测试,结果表明,该路由算法能提高WSN的隐私保护能力,网络输出码元的误码能得到有效抑制,提高数据传输的保真性。     

基于博弈的协作路由算法

协作虚拟多输入多输出（VMIMO）传输是一种有效的无线传输性能优化技术。将物理层协作VMIMO技术和网络层路由选择技术相结合,设计跨层VMIMO路由选择方案可以利用VMIMO的分集增益,显著地降低网络传输能耗。如何设计VMIMO协作路由协议抵抗无线网络的自私节点和欺骗行为,保证高数据转发率和低传输能耗成为路由设计中的重大挑战。为了提高自私网络的VMIMO路由性能,提出了一种基于重复路由博弈的VMIMO协作路由算法。该算法将网络划分成多个Group、Group间使用VMIMO传输数据。将Group间路由选择过程建模为重复路由博弈过程。为了提高数据转发的成功率,提出适用度函数评估节点参与数据分组转发的信誉。以此为基础,提出基于适用度的路由选择子算法和路由转发子算法。理论证明所提重复路由博弈可达到帕累托最优。仿真实验结果表明本算法可以促进自私节点相互合作,可获得较高的数据转发率,较好地减少数据传输时延以及能量消耗。     

基于改进遗传算法的多约束QoS路由算法研究

遗传算法良好的全局搜索能力使其被广泛地应用于网络中多约束QoS路由寻址,并取得了较好的成果。然而大部分应用于多约束QoS寻址的改进遗传算法存在无法有效利用网络资源使得网络拥塞、网络过早收敛陷入局部最优解,以及过慢结束的缺点。针对上述问题,对传统遗传算法中的适应度函数和遗传算子做出相应的改进,并通过实验验证提出改进遗传算法。最终,仿真实验表明该算法是可行的,并能在一定程度上克服传统遗传算法的缺点,提高收敛速度,有效避免过早收敛,提高QoS满意率。     

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.     

基于混合蚂蚁算法的QoS多播路由算法研究

在研究了QoS多播路由算法的基础上,提出了一种基于混合蚂蚁算法的QoS多播路由算法--QMRA-GAA算法.QMRA-GAA算法利用混合蚂蚁算法构造多播树,真正做到了协议无关,同时QMPA-GAA算法还具有额外负载低、自适应性强、不产生回路等优点.仿真结果表明,和传统的QOS多播路由算法相比,QMRA-GAA算法在加入成功率、自适应性方面都有了很大的提高,建树代价也控制在很好的范围内.     

An object-detection algorithm based on the region-adjacency graph

An object-detection algorithm based on the region adjacency graph of the segmented image is proposed. The new algorithm can detect not only simple, homogeneous objects but also more complex objects consisting of several contiguous subregions. Two examples are presented to demonstrate the usefulness of the algorithm.     

Planar graph routing on geographical clusters

Geographic routing protocols base their forwarding decisions on the location of the current device, its neighbors, and the packets destination. Early proposed heuristic greedy routing algorithms might fail even if there is a path from source to destination. In recent years several recovery strategies have been proposed in order to overcome such greedy routing failures. Planar graph traversal was the first of those strategies that does not require packet duplication and memorizing past routing tasks. This article introduces a novel recovery strategy based on the idea of planar graph traversal but performing routing tasks along geographical clusters instead of individual nodes. The planar graph construction method discovered so far needs one-hop neighbor information only, but may produce disconnection even if there is a path from source to destination. However, simulation results show that the proposed algorithm is a good choice from a practical point of view, since disconnection does only concern sparse networks, while in dense network the proposed algorithm competes with existing solutions and even outperforms planar graph routing methods based on one-hop neighbor information. This paper finally gives an outline of further research directions which show that geographical clusters may be the key to solve some problems that come along with planar graph routing in wireless networks.     

基于博弈论的QoS协作WSNs路由算法

针对无线传感器网络中各个节点之间通信路由单一、无法充分调动合适的路由节点用于下一跳协作通信而浪费不必要的带宽、时延和能耗,提出一种基于博弈论的QoS协作路由算法(QACR),通过研究各个传感器节点的距离、能耗速度与QoS需求量之间的博弈关系,建立基于QoS需求的博弈模型。将协作通信和路由机制相结合,在博弈模型的理论基础上为中心节点选择一个或者多个中继节点,共同协作将数据包发送至目的地址。仿真验证结果表明,这种方法可以减少节点通信的能量消耗和网络延迟,避免网络由于能耗过快、节点死亡率过高而导致的网络断层或瘫痪,保证网络的可靠性QoS需求。     

基于时延限制的分布式组播路由选择算法

本文基于最短路径算法提出了主树的概念,并且利用组播树的代价和时延限制的定义给出了一种分布式组播路由选择算法。可以在时延限制的前提下使组播树的代价接近最优。最后,给出了在ＯＰＮＥＴ环境中的仿真结果,并根据结果说明了本文方法的有效性。     

基于改进LEACH的多簇头分簇路由算法

为了降低无线传感器网络(WSN)的能耗,延长网络的生存周期,提出一种多簇头双工作模式的分簇路由算法.算法对低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议作了以下改进:采用多簇头双工作模式来分担单簇头的负荷,以解决单簇头因能耗较大而过早消亡的问题;选举簇头时充分考虑节点位置和节点剩余能量,并应用粒子群优化(PSO)算法优化簇头的选举,以均衡网络内各节点的能耗;建立簇与簇之间的数据传输路由,以减少簇间通信的能耗.仿真结果表明,算法有效降低了网络的能耗,延长了网络的生存周期.     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

文中首先对传统的蚁群算法进行了简要介绍,并分析了其局限性;其次详细对比了车辆路径优化与TSP的区别,对于蚁群算法从启发式因子和改进参数两个方面对蚁群算法进行了优化;最后结合某三级城市京东仓库和配送点之间的路径优化进行了实例分析,分析结果表明,基于文中优化后的蚁群算法总里程由原来的465. 6km,缩减为改进后的301. 6km,减少164km,优化效果十分明显。     

NS2中扩展新路由算法的研究

NS2是网络研究与设计中广泛使用的一个网络仿真模拟器。讨论了NS2网络仿真软件的结构及其功能扩展原理,着重分析了其中路由模块的功能和实现,提出在NS2中扩展一个新路由算法的方法,并给出了一个具体的模拟实例。     

A genetic algorithm based approach for energy efficient routing in two-tiered sensor networks

Higher power relay nodes can be used as cluster heads in two-tiered sensor networks to achieve improved network lifetime. The relay nodes may form a network among themselves to route data towards the base station. In this model, the lifetime of a network is determined mainly by the lifetimes of these relay nodes. An energy-aware communication strategy can greatly extend the lifetime of such networks. However, integer linear program (ILP) formulations for optimal, energy-aware routing quickly become computationally intractable and are not suitable for practical networks. In this paper, we have proposed an efficient solution, based on a genetic algorithm (GA), for scheduling the data gathering of relay nodes, which can significantly extend the lifetime of a relay node network. For smaller networks, where the global optimum can be determined, our GA based approach is always able to find the optimal solution. Furthermore, our algorithm can easily handle large networks, where it leads to significant improvements compared to traditional routing schemes.     

基于Multi-Agent仿真的动态车辆路径算法研究

针对DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem,动态车辆路径问题)的复杂性和灵活性,考虑到DVRP问题中的客户需求、交通流和车队管理,提出将MATSim(Multi-Agent Transport Simulation,多Agent交通仿真)和DVRP算法相结合的策略,利用MATSim仿真框架构造一个动态的现实世界环境,结合DVRP算法来求解DVRP问题。DVRP算法采用的是结合进化算法和局部搜索策略的模因算法,同时给出了3种不同客户拓扑结构下的测试用例,并比较了DVRP算法与蚁群算法和禁忌搜索算法的结果,表明该算法具有更高的效率。