一种基于连接性的VANETs地理机会路由协议

针对车载自组织网络(VANETs)中道路拓扑的限制和车辆的高速移动导致VANETs路由协议面临频繁的连接中断问题而效率低下的问题,综合考虑车辆行驶轨迹和该轨迹上的车流分布信息,动态地选择转发机会最大、预期时延最小的节点作为下一跳,提出了基于道路连接性的地理机会路由协议(CGOP)。仿真结果显示,相比GeOpps和GPSR,提出的CGOP具有更低的平均端到端时延,更高的分组投递率,在连接频繁中断的VANETs中具有良好的鲁棒性。     

一种新的三角模糊数型多属性决策方法

针对模糊群体多属性决策问题,提出一种模糊群体多属性决策方法．首先,定义了任意专家的中心决策矩阵;其次,利用任意2个规范化决策矩阵之间的相似度获得专家的综合重要性程度;再次,通过专家的综合重要性程度得到方案的平均可信度,进而得到方案的排序结果;最后,实例分析表明了所提出方法的可行性和有效性．     

三角模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法。首先,基于TFNIFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了三角模糊数直觉模糊BM算子和TFNIFWBM算子;然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。     

三角模糊数型多属性决策的灰色关联法

针对包含语言评价信息的三角模糊数型多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法。该方法定义各方案与理想点的三角模糊数灰关联系数,通过求解最小最大偏差优化模型客观地确定了属性的权重,根据方案的灰关联度给出方案排序结果。应用实例验证了算法的有效性和实用性。     

三角模糊数在多属性决策中的建模

为了获得三角模糊数的多属性决策数学模型,将语言变量和三角模糊数引入到多属性决策中,用语言变量或三角模糊数表示多属性决策中的属性值和各属性的权重,采用加权和法求得每个备选方案的三角模糊数最终评价值,并应用三角模糊数的减法运算定义任意两个三角模糊数的优越度,在方案两两对比求得优越度后建立方案的互补判断矩阵,采用最小平方法求得方案排序向量,根据排序向量元素的大小进行方案排序。     

三角模糊数多属性决策在软件项目风险评估中应用

风险评估是软件项目风险管理的基础。基于软件项目风险评估目标及相关文献分析,构建了风险评估的准则体系,并将三角模糊数多属性决策方法应用于软件项目风险评估中。通过实例说明了该方法运用于软件项目风险评估的具体过程,并验证了其合理性和可操作性。     

基于模糊群体多属性的项目融资决策模型*

针对城市群基础设施项目融资决策过程中参与决策主体过多、决策意见模糊复杂而量化困难或决策意见量化结果失真等问题,构建了一个全新的项目融资模糊多属性群体决策模型。该模型综合影响融资决策的各方面因素,采用三角模糊语言变量量化专家群体意见,运用计算机语言来实现专家群体意见的集结与模糊变换。整个过程充分考虑专家意见的权威性与群体意见的一致性,保持决策过程高度客观真实。模型最后运用三角模糊隶属函数期望值概念,对备选方案进行自动排序决策。实例验证表明,该模型能取得较好的决策效果,可为城市群基础设施项目融资提供决策参考。     

一种基于区域朋友关系的机会路由算法

基于社会的机会网络中,节点趋向于和自己关系亲密的节点进行接触,因此可以通过评价节点之间的亲密程度来帮助预测节点之间的接触概率。由于节点亲密性的时间相关性和区域相关性,利用节点的历史接触信息构造节点亲密程度的评价模型时,考虑节点接触区域和节点接触时间对亲密程度的影响,从而得到节点在相应区域的亲密节点——区域朋友(Regional Friends,RF)。最后结合节点当前位置和区域朋友关系提出一种基于区域朋友关系的机会路由算法(Opportunistic Routing algorithm based on Regional Friendship,ORRF)。实验数据表明,在节点分布密度以及数据可容忍时延变化的网络环境下,该算法得到较高的数据送达率和较低的转发能耗。     

基于时延期望的车载自组织网络机会路由算法

针对车载自组织网络中,车辆随机运动的环境下源节点、目的节点均为运动中的车辆时数据传输效率低下的问题,提出了一种基于时延期望的机会路由算法.算法融合了概率论和统计学知识,综合考虑目的节点轨迹预测和数据时效性两方面需求,得到时延期望参数,以该参数作为整个数据传输过程中每一次数据转发中继节点选择标准,保证数据能够及时、有效地由移动中的源节点转发至移动中的目的节点.     

城市车联网中基于路径权值的路由算法

有效的数据传输是车联网(vehicular Ad Hoc networks,VANETs)应用的基本要求,为此,针对VANETs城市场景,提出基于路径权值的路由算法PWRA(path weight based routing algorithm)。从可用路径中选择最可靠的路径,利用网关车辆辅助不同路段间的连通;利用路径连通寿命、平均邻居数以及路径跳数3个参数估计路径权值,选择权值最大的路径传输数据包。仿真结果表明,相比基于贪婪边界转发路由GPSR(greedy perimeter stateless routing)和按需距离矢量路由(Ad Hoc on demand distance vector routing,AODV),PWRA算法的数据包传输率、端到端传输时延性能得到了有效提高。     

社会感知多副本车载自组织网络机会路由协议

为提高车载自组织网络(vehicular Ad hoc networks, VANETs)中消息投递的效率, 提出了一种社会感知多副本车载自组织网络机会路由协议(SAMOR)。协议结合了车载自组织网络中节点的社会性特点和多副本路由方案的优势, 采用携带—存储—转发的机会路由方式进行消息投递。利用节点间的相遇历史区分社区节点和全局节点, 并使用所提出的节点社区中心性和网络中心性的度量方法, 得到了节点的效用。在路由过程的扩散阶段, 节点间按效用分配副本, 在转发阶段, 副本继续向效用高的节点转发。仿真结果表明, SAMOR实现了较高的消息投递成功率和较低的延迟。     

改进的三角模糊数互反判断矩阵排序算法研究

研究了模糊层次分析法中以三角模糊数为元素的互反判断矩阵排序方法问题,提出一种改进模糊概率算法。采用改进的满意一致性判断指标对互反判断矩阵判断与修正;用模糊概率算法将判断矩阵特征向量中的三角模糊数转换成准确值,最终得出排序向量。实例分析结果表明,排序向量更加趋近理想判断,算法更具准确性。     

机会网络的RSSI-PROPHET路由算法研究

针对机会型网络提出一种改进的机会网络路由算法RSSI-PROPHET。该算法结合节点接触频率和接收信号强度指示值RSS(IReceived Signal Strength Indication)信息进行设计,并加入一种消息到达通告机制来抑制已达消息副本的扩散。算法不需额外设备支持,不依赖于既存的网络拓扑。仿真结果表明,该算法明显减小了设备缓存空间的消耗,提高了系统效率。     

基于FVIKOR的三角模糊数型多准则决策方法

针对准则值和准则权重均为三角模糊数的多准则决策问题, 提出一种三角模糊数型VIKOR(FVIKOR) 方法. 首先, 分析FVIKOR方法中直接运用三角模糊数运算规则计算群体效用值、个体遗憾值和妥协解可能违反三角模糊数左中右端点值逐渐增加的基本特性, 提出实施三角模糊数去模糊化的解决策略; 然后, 设计去模糊化参数优化模型, 并给出FVIKOR应用的具体步骤; 最后, 通过具体算例表明了所提出方法的实施过程和有效性.

     

机会网络中基于定向数据传输的地理路由算法

机会网络基于方向的地理路由(DIG)算法存在数据分组传输时延偏大以及成功率偏低的问题,这是由于DIG算法使数据在缓存中的等待时间过长且不能有效保证携带数据的节点向目的节点方向移动,针对该问题,提出了基于定向数据传输的地理路由(GRDDT)算法。该算法采用了一种新的数据转发机制并且更加有效地利用邻居表信息,有效避免了以上情形的出现,从而达到降低数据分组传输时延并提高成功率的目的。OPNET仿真实验结表明,与DIG算法相比,GRDDT算法在传输时延和数据传输成功率等方面的性能均得到提高。     

方案偏好已知的三角模糊数型多属性决策方法

研究决策者对方案偏好已知、属性值以三角模糊数形式给出且属性权重信息不能完全确知的多属性决策问题.提出了基于模糊比例值的决策方法和基于模糊偏差度的决策方法,这两种方法首先建立一个线性规划模型,通过求解该模型获得属性权重;然后,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及三角模糊数排序公式,对决策方案进行排序和择优;最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性.