WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

B-ISDN实时动态路由优化的神经网络方法

提出了一种Ｂ－ＩＳＤＮ实时动态路由优化的神经网络方法。应用人工神经网络对Ｂ－ＩＳＤＮ网络的虚通路连接需求进行全局实时动态路由优化,协调全网的平均阻塞率和平均路由距离,提高网络资源利用率,降低网络费用,缩短呼叫建立时间。通过计算机模拟证明这种方法是非常有效的。     

计算机网络中路由选择的优化研究

为了改进计算机网络的性能，提出了一种改进的并行遗传算法，采用多群体并行进化与自适应地改变遗传参数，对计算机网络中路由选择问题进行了优化，比较了不同算法所得到的链路利用率及网络的平均时延。计算机仿真实验结果表明，该算法能较迅速地求出全局近似最优解，并且与传统的方法相比较，解的质量能大幅度地提高，证明此改进的并行遗传算法是行之有效的。     

HAPS网络的多尺度感知路由算法

针对高纬度平台站(HAPS)网络在提供航空通信服务时所出现的节点计算能力和存储能力较弱等问题,提出了一种多尺度感知的蚁群路由算法.该算法能在高纬度平台站网络中找到源节点与目的节点之间的最短路径,并能满足航空通信服务的性能要求.通过设置不同的仿真实验对算法的性能进行评估,结果表明,该算法能有效降低呼叫阻塞率,提高链路利用率,达到整个网络的负载均衡.     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

无线传感器网络中基于机会策略的蚁群路由协议

针对无线传感器网络节点能量受限的局限性,以设计高能效路由协议为目标,提出了一种基于机会策略的蚁群分簇路由协议.在分簇算法中引入能量估计的概念,优化网络分簇;融合能量等级及路由跳数,改进蚁群多跳路由的信息素更新规则,设计机会路由策略,降低额外网络控制开销.仿真实验结果表明,基于机会策略的蚁群路由协议能够提高网络使用效率,...     

基于遗传算法的WSID网络路由建模与优化

基于路由优化在RFID和WSN结合组成的WSID网络中的重要性,提出了基于遗传算法的不同编码的两种路由优化方法,分别建立了相应的算法和模型,实现了两种路由优化方法在WSID网络中的应用.仿真实验表明,基于实数编码的路由优化方法更适合在WSID网络中应用.     

光网络中基于路径计算单元的路由机制研究

针对大规模多层多域光网络群故障发生时的网络受损情况,提出基于路径计算单元(PCE)架构的跨域路由算法进行快速恢复,并基于OMNet平台对多层多域路由方案进行了性能仿真分析。结果表明,基于PCE架构的路由策略在群故障发生时能够大大减少网络中的路径计算请求泛洪信息,降低路由计算收敛时间,可以提高全网剩余资源的资源利用率,为业务的快速恢复提供了路由基础。     

自组网负载平衡路由协议

负载分配问题影响网络路由性能.为了解决网络负载平衡,文章提出一个负载平衡路由协议(RABLB).该文分析了路由耦合度、节点移动速度和分组队列长度等3种因素对多径路由性能的影响,根据分布式理论和信息熵概念,提出了基于负载平衡路由选择模型及负载加权分配模型,并调节路由结构,使之既提高路由的恢复能力又保持负载平衡.因此,基于负载平衡的多路径路由算法(RABLB)、能够降低传输时延,减少发生网络吞吐量饱和的概率,更有效提高了路由可靠性.文中对RABLB与动态源路由(DSR)和快速切换路由算法(RABA)进行了分析比较.由于RABLB考虑了多因素对路由的影响,因此RABLB的路由性能比DSR和RABA有所提高.     

基于时延和能耗的Ad hoc网络路由选择算法

为了减少网络能量消耗,优化网络性能,在网络节点MAC层发射功率可控条件下,提出了一种基于平均分组时延与分组能量消耗乘积最小的路由路径选择算法.该算法根据链路平均分组时延和分组能量消耗情况来进行路由路径选择.仿真表明,该算法可以动态调整网络路由路径,使所选路径的平均分组时延与分组能量消耗乘积达到最小,从而达到减少网络能量消耗及降低网络分组时延目的.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

面向信息快速回传的卫星网络多路径路由算法

为实现网络流量均衡和网络性能优化,借鉴多路径路由算法分流传输的思想,在单路径快照聚合路由(SIR)算法基础上提出了多路径快照聚合路由(SIMR)算法.针对基于卫星网络的空间信息快速回传的场景,分析星座的可见性,在机会网络仿真环境ONE中进行仿真实验,对比延迟可容忍卫星网络路由算法(CGR)、基于多协议标签技术(MPLS)的SWP算法和SIR算法,统计分析成功交付率、节点存储占用率、链路利用率等6项指标.结果表明:SIMR算法能更有效地实现流量均衡,从而实现信息快速回传.     

波长可变光网络中的动态路由和波长分配算法研究

研究了光网络中的路由选择和波长分配问题,并结合分层图模型,提出了一种用于波长可变光网络的动态RWA算法,它一次性地完成了寻找路由和分配波长2个任务.通过计算机模拟证明,算法借助波长转换技术提高了波长资源的利用率.     

基于遗传算法的无线传感器网络路由优化

无线传感器网络节点能量及通信能力有限,建立节能高效的路由路径是延长网络生命周期的关键。针对这一问题,基于遗传算法对无线传感器网络进行路由优化,考虑多种约束条件,提出了一种快速构建节能高效信息传输路径的算法。该算法考虑了网络拓扑结构及节点间的通信距离,避免生成无效个体,进一步优化了网络性能,同时将节点剩余能量及节点间的距离作为路由优化的约束条件,保证最佳路由的有效性。仿真结果表明,与Flooding算法相比,所提算法的网络能量消耗减少了约68%,网络寿命延长了约64%。     

基于强化学习的多阶段网络分组路由方法

多阶段网络被广泛应用于机器学习集群,由于多阶段网络中可用路径多,分组的路由是一个组合优化难题。现有基于启发式的路由算法由于缺乏性能保证,严重影响分组传输延迟。提出了基于强化学习的多阶段网络分组路由方法,使用一个新颖的策略迭代算法,通过学习的方式计算出最佳路由策略。算法通过在策略评估步骤中使用价值函数的最大似然估计器,克服了强化学习方法中蒙泰卡罗(MC)或时间差分(TD)价值估计器样本效率低的问题。为了应对组合优化时计算复杂度高的问题,算法在策略改进步骤中将组合动作空间上的优化分解为各组成动作的序列优化,以提高求解效率。基于NS-3网络模拟器的仿真实验结果表明,相较于现有最优的启发式路由策略,该算法学习到的路由策略降低了13.9%的平均分组延迟。     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

一种改进的ZigBee网络能量均衡簇树路由算法

针对ZigBee网络中的簇树路由算法存在网络节点能量消耗不均衡造成网络过早瘫痪的问题,提出一种改进的能量均衡簇树路由算法.该算法综合考虑单个节点生存周期和整个网络能量消耗,定义了节点能量水平以及节点权值,根据节点父子关系和权值建立了一种分簇机制,避免单个节点的不必要能量消耗和死亡,并优化AODVjr算法缩短路由距离,降低簇间通信延迟和路由开销.仿真结果表明,该算法相较于簇树路由算法减小了3.6％的网络整体能量消耗,延长了约15％的网络生命周期.     

并行多流水绿色路由查找架构和算法

现有路由器体系在性能、复杂性和节能等方面存在诸多难以克服的问题.随着网络规模的扩展,如何实现低功耗大容量路由查找是绿色高性能路由器设计面临的重大挑战.提出一种FIB多级映射的并行多流水路由查找架构,建立了FIB多级映射路由查找架构的功耗模型,基于FIB多级映射路由查找架构提出了路由表动态映射算法.设计了一种绿色路由查找步长优化算法.真实网络路由表实验结果表明,这种算法可以降低30%的路由查找功耗.     

校园网多径混合路由算法

针对目前校园网路由算法中最小生成树的计算和最短路径的生成存在速度慢和效率低的问题,提出了一种多径混合路由算法.结合了静态路由算法和动态路由算法的优点,减少了计算最短路径树时的总执行时间,当网络中链路有新的权重变化时,它使用多径信息来创建最短路径树,并且能够根据网络中链路权重变化的位置来决定使用静态路由算法或者是动态路由算法.与现有的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、动态Dijkstra算法和混合最短路径树算法进行了对比实验,结果表明多径混合路由算法降低了最小生成树的计算时间.在校园网中使用多径混合路由算法可以加快了网络路由的收敛,提高了网络的性能.     

一种蚁群策略的双信道传感器网络路由算法

针对高负载无线传感器网络堵塞率比较高的问题,提出了一种基于蚁群策略的双信道传感器网络路由算法(CORA).该算法首先利用双信道通信模式降低了信道竞争过程中的数据碰撞和多播抑制几率;再利用最大感染球策略来压缩蚁群的寻路范围,进而降低网络的寻路能耗;借助分层图模型提出了一种两层网络联合优化的选路策略,该策略可将控制层中被堵塞的寻路业务有条件地下放在数据层中传输,从而降低网络的堵塞率和通信延迟.仿真结果表明,与一种基于蚂蚁策略的能量有效路由算法及一种基于蚁群策略的能量有效路由算法相比,CORA算法能将高负载网络下的堵塞率下调13%,且能有效降低数据包的平均通信时间和网络的通信能耗.