基于改进GA的移动代理路由算法

针对移动代理在网络节点间迁移时的最优路径计算问题,提出一种改进的遗传算法,通过改进算子参数,达到算法性能优化的目的。针对求解的准确性和收敛速度进行了多组仿真实验,结果表明,与传统遗传算法的计算结果相比,该算法在保证了求解准确性的同时,具有更快的收敛速度,提高了应用系统的运行效率。     

基于移动Agent的路由问题研究

传统的路由算法在低流量环境中能满足一般的需求,但在复杂多变的网络环境中,它往往表现出流量波动大,不够稳定的特点,该文在分析了传统路由算法所存在的缺陷的基础上,提出了一种基于移动Agent的路由算法。通过仿真实验该算法表现出了良好的性能和健壮性。     

基于移动代理的动态路由算法的研究

文章在分析了当今几种路由算法的不足和研究了移动代理优越性的基础上,提出了一种基于移动代理的动态路由协议算法的设计方案．该算法用移动代理去发现网络的短期状态,并用服务代理保存网络的长期运行状况．该文还用JAVA和IBM公司的Aglets移动代理开发平台构造了一个简单网络模型,对此算法进行了验证,证明了它的有效性．     

一种基于移动Agent的最短路径算法

路由算法是决定网络整体性能的重要因素,传统的最短路径算法在低流量环境中能满足一般的需求,但在复杂多变的网络环境中,它往往表现出流量波动大,不够稳定的特点,论文提出了一种基于移动Agent的路由算法,起源于仿生学中著名的蚁群算法。我们通过一个数据报网络,在不同的网络条件下将其与传统的OSPF算法作对比实验分析。与OSPF相比,在各种条件下,该算法表现出了良好的性能和健壮性。     

新型安全移动代理的路由算法设计

研究了安全移动路由算法设计的问题.针对目前代理在网络中进行漫游时,数据安全存在极大威胁,而现有的一些使用移动代理的路由算法或是没有考虑到代理的安全,或安全保护负担过重.为此,提出了一种基于安全移动代理的路由算法的设计思想,使用概率值来构造路由表,通过移动代理在网络节点间的迁移来发现网络状态,更新节点路由表.同时在网络节点处建立信任表,定期生成测试代理在虚拟空间中运行,并对其属性和关键数据进行检测以保证网络节点的可靠性,实现代理在网络中的安全.提出的算法还借助rasshopper 移动代理开发平台构造了一个简单网络模型,对其进行了仿真验证.算法提高了路由算法的效率,节约了网络的系统开销,有良好的运用前景.     

遗传蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

针对常用路由优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等难题,提出了一种遗传蚁群算法的WSN移动代理路由方法(GA-ACA)。首先利用遗传算法的全局搜索能力快速找到较优解,然后将较优解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法收敛速度快的优点,找到移动代理路由全局最优解。仿真结果表明,相对于其他移动代理路由算法,GA-ACA加快了收敛速度,能在更短的时间内找到最优移动代理路由,减少了平均能量消耗和网络延时,提高了WSN整体性能。     

基于改进蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络移动代理路由算法;在改进算法中引入了传感节点的剩余能量值、数据处理能力等新的启发因素;从而均衡了网络负载;降低了网络能耗和延时;状态转换规则的改进和自适应全局信息素更新策略的采用克服了基本蚁群算法的不足。仿真实验表明;提出的算法在全局性和收敛速度上均优于其他传统算法。     

移动代理在动态路由中的应用

简要介绍了动态路由,分析了当今动态路由的机制和不足。在介绍了移动代理后,文章主要讨论了将移动代理这种新技术运用到路由算法中去,并提出了一种全新的基于移动代理的动态路由算法。     

基于APIT的三维移动代理路由算法研究*

针对现有的移动代理路由算法都是基于二维环境的不足,提出了一种能应用于三维环境中的移动代理路由算法。首先,使用APIT定位法来获取三维空间中的传感器坐标;在获取传感器节点坐标后,引入蚁群算法对移动代理访问传感器节点的路径进行优化,由此,得到了一种全新的基于APIT的三维移动代理路由算法。仿真实验表明,新移动代理路由算法能较好地适应无线传感器网络的实际应用环境,且路径优化效果明显。     

一种基于改进蚁群算法的网络路由优化方法

随着网络日趋复杂,网络路由优化问题成为一个难点。本文针对在不同网络如何保证服务质量的问题,提出基于蚁群算法的网络优链路搜索算法。利用蚁群的正反馈性,依据信息素浓度随机且有效选取下一个节点,快速选出最短路径。仿真结果表明,提出方法与原始蚁群算法相比,在路径求解速度中提高了约40%,最优解的精度提高了约30%,改善了网络的传输效率。     

多约束QoS路由的一种启发式算法

本文提出一种求解QoS路由问题的新启发式算法,该算法求解基于带宽、时延、丢失率的多约束优化路问题,通过构造评价函数调用最短路算法迭代求解,具有较小的时间复杂度。最后给出的仿真结果证明了算法的有效性。     

一种基于仿生算法的传感器网络协议研究

为了降低无线传感器网络的能耗提出了将仿生算法应用于网络路由决策,生成节点之间的最优化路由.给出了仿生算法的基本原理与计算最小路径树的主要步骤.实验结果显示,该算法相对于PVCHI等协议来说,有较好的降低网络节点工作能耗的效果.     

拓扑隐藏的MANET 安全多路径路由协议

分析了移动自组网(mobile ad hoc network,简称MANET)暴露拓扑带来的安全问题,提出了一种拓扑隐藏的安全多路径路由协议.在路由发现过程中,不在路由包中携带任何路径信息,从而有效隐藏网络拓扑.通过按需的邻居发现进行身份认证并建立路由表项,最终采用排除节点的方法实现多路径的选取;在路由维护过程中,设计了专门的错误发现机制以检验所选路径的有效性和安全性.该协议综合考虑时间因素和路径长度因素,实现了安全的最短路径确定.安全分析表明,该方案可以抵御黑洞攻击、虫洞攻击、rushing攻击和sybil等典型攻击,同时对一般类型的攻击也具有抵御能力.仿真结果表明,与SRP(secure routing protocol)这种典型的安全多路径方案相比,该方案能够找到更多节点不相交的多路径;在普通场景中,该方案没有对协议性能带来额外影响;在黑洞攻击场景中,该方案只需付出一定的信令开销即可大幅度提高数据包转发率,可有效抵御黑洞攻击.     

基于路由最短路径树的动态多节点删除算法

提出一种基于路由最短路径树的多节点删除动态算法。算法建立一个最短路径树更新队列,将所有将被删除节点的子孙节点保存到该队列;从原最短路径树中删除需要被删除的节点和其所有子孙节点;从队列中选取与根节点距离最短的节点进行更新,已更新节点不再被插入队列,从而减少节点更新次数。实验结果表明,该算法能有效减少节点的更新冗余。     

基于移动代理的蚂蚁算法在QoS路由选择中的应用研究

随着Internet上广泛的分布式多媒体应用对服务质量（QoS)需求的增长,各种服务应用对网络所能提供的QoS提出了不同的要求,所以高效率的QoS支持越来越显示出其重要性,而路由机制是实现QoS保证的关键之一。首先对一般性的QoS路由选择问题进行了讨论;在分析了自然界中蚂蚁卓越的选路行为后,提出了一种基于智能蚂蚁算法的QoS路由选择算法（QRAP）,接着对QRAP算法进行了修正,使之更加符合应用的需求;然后讨论了该算法基于移动代理（Mobile Agent)的应用框架,并且给出了每个移动代理虚拟上应用模块的实现原理;最后通过实验仿真,验证了该算法应用的可行性和有效性。     

改进的进化算法解最短路问题

最短路问题是组合优化中的经典问题之一,对其设计有效的算法具有广泛的应用价值和重要的理论意义．为了减少对初始种群选取的限制,扩大种群的多样性,本文提出了一种新的杂交方式．根据一对染色体中不同位相同基因对的数目,设计了分类杂交．这种杂交不仅增加了种群的多样性,还避免了不可行解的出现．与杂交算子相对应设计了具有局部搜索功能的收缩—扩张式变异算子,使得本算法效率有了极大提高,并在理论上证明该算法以概率1收敛到全局最优解．最后的数值试验也表明此算法是十分有效的．     

一种高效的最短路径完全动态更新算法

在通信网络中,节点间最短路径的计算是链路状态路由协议计算路由的基础。通过对现有动态最短路径算法的深入研究,提出了一种处理网络拓扑变化的完全动态最短路径算法DSPT-ID。该算法利用已有SPT的信息,建立一个最短路径树的更新队列,当网络拓扑发生变化时,算法针对边的权值增大和减小,分别进行更新,并将更新节点局限在受拓扑变化影响的节点中,从而达到SPT的增量更新。算法复杂度分析和仿真结果显示,DSPT-ID算法具有更少的节点更新次数和更高的时间效率。     

双环网络[+1]边优先最短路径及其寻径策略

双环网络是一种非常重要的互联网络结构 .传统的最优寻径方法没有充分利用这一网络中同一节点到不同节点的最短路径之间的关系 ,所给的算法不是最优的 .定义了双环网络的一种最短路径—— [+ 1]边优先最短路径 ,在此形式下 ,不仅最短路径的形式唯一而且同一源节点到不同目的节点的最短路径之间存在递推关系 .给出了相应的递推公式 ,运用此公式 ,平均不到两次加法运算和一次比较即可找到源节点到所有其它节点的最短路径 .利用所得结果 ,源节点只需存储很少的信息就可以通过简单计算求得到任意其它节点的最短路径 .与传统方法相比 ,本算法提高了系统的寻径效率     

基于栅格模型的机器人路径规划快速算法

机器人路径规划算法通常要求是实时的,遗传算法和蚁群算法应用于机器人路径规划时性能并不突出。论文提出的基于栅格的快速算法,简单实用,且计算速度快、占用存贮空间少。实验结果表明,在同等规模下,该算法求解时间仅为蚁群算法求解时间的大约0.025%,算法在更大的数据集上也取得了成功。同时该算法还是一个高效的迷宫最短路的搜索算法。     

适用于无向网络的动态Dijkstra算法优化

网络拓扑发生变化时,利用静态Dijkstra算法重新计算最短路径树(SPT)会造成冗余计算。动态Dijkstra算法解决了这个问题,但目前动态算法一般是基于有向网络模型进行的研究。在已有的动态Dijkstra算法基础上,提出适用于无向网络的动态Dijkstra算法。算法主要解决了在无向网络中如何确定待更新节点的问题,对网络中的一条边权值增大、减小的处理方法进行了详细描述,并对已有的算法的筛选机制进行了优化。为了验证算法的正确性,用仿真实验实现了该算法并与静态算法进行性能比较。实验结果表明,新算法更能提高节点更新的时间效率。