具有路由性能和蚁群优化的移动P2P路由策略*

目前的移动P2P网络路由策略不能较好适应网络拓扑结构的动态多变、网络和移动设备的资源有限等特点,以及不能较好解决路由建立和维护所带来的网络拥塞和资源消耗。针对上述问题,采用有限洪泛路由查询和移动agent路由查询相结合的策略,为每个移动节点提供丰富可靠、及时高效的路由信息。同时,使用改进的蚁群算法,综合考虑网络带宽、时延等多个路由性能指标,作为路由策略中路由选择机制。仿真研究证明,将所提出的理论与方法应用于移动P2P的路由选择和维护等问题,本算法在控制消息的开销、平均响应效率等方面具有良好的性能,对于网络     

P2P计算网格路由和负载均衡算法

路由和负载均衡是P2P计算网格的两个技术难题,由于P2P网络的分布性和动态性,以及缺乏统一的中心控制,使得传统的路由和负载均衡算法不能应用于P2P网络。提出了一种源自蚁群智能的混合路由和负载均衡算法,通过移动代理,即人工蚂蚁在节点间移动时所释放的信息素来作为路由和任务调度的依据。仿真结果表明该算法是有效的,且适用于具有分散和自组织特性的P2P网络。     

基于蚁群算法的P2P路由策略

目前P2P网络面临的两大难题:消息泛洪和free-rider,为了更好地解决这两个问题,提出了一种基于蚁群策略的路由策略,在每个节点建立了路由信息素表和请求应答数表,对等点可以根据信息素的值来选择成功率高的路径,只发送消息给部分节点,有效控制了消息的泛洪和拥塞的产生,通过奖励机制,有效减少了free-rider.     

TRABPT:一种移动P2P网络可信路由选择算法*

针对移动P2P网络中源节点与目标节点之间如何从多条可选路径中选择可信路由的问题,基于前景理论（PT）提出了一种新的移动P2P网络可信路由选择算法TRABPT（trusted mobile P2P network routing algorithm based on prospect theory）。利用PT中的权重函数对路由过程中下一跳节点进行选择,提高了路由选择的灵活度和可信度。理论分析和仿真实验表明,本算法与DSR和Flooding算法相比在任务完成效率、平均查找时间及抵制恶意节点等方面有一定程度的改     

融合蚁群算法和路由侦听的移动P2P搜索

提出融合蚁群算法和节约带宽的路由侦听技术的移动P2P搜索算法,它计算响应和节点语义相似度以更新节点路由表的信息素,依据表中的信息素来决定节点查询转发的方向;通过缓存路由经过节点的查询消息,侦听路径节点的响应消息,并据此顺带应答缓存的查询消息.实验结果表明,与其他同类算法相比,本文的移动P2P搜索算法在较低的带宽消耗下获得较高搜索成功率,有效地提高了搜索性能.     

一种适合P2P MMOG的移动代理迁移策略

目前的移动代理迁移策略不能满足P2P MMOG的实时性需求。该文提出了适合P2P MMOG的代理迁移策略,包括迁移时机计算和一种改进的蚁群算法。该策略根据P2P MMOG中的网络流量、代理服务需求度和目的主机负载状况动态决定迁移目的地。实验证明,该方案满足游戏实时性要求,降低了移动代理迁移时间和系统延迟,解决了P2P MMOG中玩家节点的负载均衡问题。     

移动P2P网络的协作缓存优化策略

移动P2P网络具有拓扑动态多变、节点资源有限、网络资源短缺的特点.如何合理地、高效地使用移动节点提供的协作缓存资源、增加移动节点间的协作来减少移动P2P的网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.深入研究了有限协作缓存--Cache资源的替换策略、重要数据的及时缓存和Cache资源的充分使用问题.并根据蚁群算法的思路,提出了一种基于信息素的Cache替换算法,建立了选取适当存储空间作为Cache的数学模型和推导.理论分析和仿真数据表明该算法能有效提高协作Cache资源的使用率,促进了移动节点间的协作,提高了移动节点从邻居节点获得资源的成功率,并减少了协作Cache资源请求的平均响应时间.     

移动P2P网络基于博弈论方法的协作激励机制

在移动P2P网络中,部分自私的移动节点只是大量地消耗已有网络资源而不提供自己的资源。考虑到移动P2P网络的资源有限性以及部分节点具有自私行为的特点,提出了一种基于博弈论的协作激励机制。该机制根据移动节点的不同贡献大小来提供不同网络服务质量,最大限度地鼓励了每个移动节点参与协作和共享。同时,详细描述和分析了协作激励机制中的网络资源分配策略,并且证明了该协作激励机制的博弈存在一个稳定的纳什（Nash）均衡。通过仿真实验发现,该激励机制有效地激发了移动节点间的协作,优化了整个网络的性能。同现有的协作激励策略相比,提高了数据包转发率等。     

移动P2P网络路由策略中模糊知识处理的研究

由于移动P2P网络的动态多变以及移动用户的频繁移动,以合作为基础的移动agent所携带的路由信息是不确定的,非实时的、模糊的.同时,这种交互得到的间接路由信息,更加具有不完整性甚至欺骗性,通过进行移动agent合作模型的设计和移动agent所携带路由信息的模糊知识处理的研究,并利用模糊知识处理方法学的支持,提出了一种从移动agent所携带的模糊知识中分析和过滤出较准确和有价值路由数据的算法,在模糊的路由知识中找到能如实反映网络的路由信息,以此提供移动节点以及移动agent使用,通过实验仿真证明,该算法有效减小了平均端到端时延和路由开销,增加了分组投递率和建立连接的移动节点数目,同时,可以较好处理移动agent中模糊的路由信息,对路由策略性能有较大的提高.     

基于蚁群算法的理性自适应路由研究

动态路由是随着网络动态拓扑结构和通信流量的变化而自动调整的过程，其性能的优劣对整个网络的性能至关重要。本文介绍了基于蚁群算法对动态路由问题进行优化的理性研究，采用蚁群优化算法搜集网络最新信息， 通过改进选择策略，动态更新路由表项和节点状态信息，解决网络的负载均衡问题，提高网络性能。     

一种基于分区的移动P2P网络路由算法

校园内无线网络的普遍使用与移动设备性能的快速发展,使移动P2P技术得到了更多的关注。但当前对移动对等网络的研究还缺乏统一而明确的定义,还存在很多未能很好地解决的问题。文中的研究目的是如何有效组织移动节点,进行资源交换。针对校园无线网络环境,提出了一种基于分区模型的移动P2P网络结构。对节点历史行为统计,计算节点性能值。并利用分区网络模型和机会路由的思想提出了一种改进路由算法,实现区域内和区域间路由转发,降低了路由开销,提高了网络性能。     

一种新的移动自组网的数据传输策略*

为了提供移动自组网端到端的健壮的数据传输策略,对基于地理信息的路由协议进行优化,重点解决由于骨干节点停止工作后容易导致的整个网络快速崩溃问题,实现了能量的均衡。同时,根据排队理论,提出了一种移动节点的数据传输等候队列的调度策略,增加了移动自组网的端到端可靠的数据传输。基于NS的仿真实验,从路由协议选择、路由协议优化、数据传输等候队列调度策略方面展示提出的传输策略的优势。实验结果表明,该传输策略提高了节点能量利用率和节点生存时间,增加了数据传输的成功率,提高了网络的稳定性。     

自组网中基于移动代理的具有移动和能量感知的AODV路由协议

自组网是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个能够支持多跳的临时性的计算机通信网络．通过引入移动代理，结合本地移动和能量感知策略，该文提出了一种基于移动代理的AODV节能路由协议．仿真结果表明，该方案通过移动代理的漫游来更新途径节点路由表，大大减少路由请求报文发起数，降低了端到端的平均数据传输时延，并延长了网络的生存时间．     

基于校园环境的移动P2P网络体系研究与设计

由于P2P技术的广泛应用以及无线网络和移动设备的普及,人们提出了基于无线网络的移动P2P网络。文中通过分析移动P2P网络的特点和已有的网络模型,结合校园网络环境的特点,设计出基于校园环境的网络体系结构模型,并对模型的资源查找进行详细的描述。模型被划分成三层结构,底层的网络采用改进后的Kelips路由算法通信,该算法的路由复杂度是一个常数,有效减少资源查找时间,保证节点维护状态信息的实时性和正确性;由超级节点组成的中间层,实行分布式管理,采取泛洪搜索算法来通信;顶层是一些域内中心节点,负责连接外网和解决网络的安全问题。仿真实验表明：该模型能够更好地减少资源查找时间,即使大量节点失效,也可以快速检测到节点间关系变化并进行管理。     

情景感知的P2P移动社交网络构造及发现算法

如何通过情景感知,获得用户的行为特征,从而自动发现潜在的社会关系,是移动社交网络重要的研究内容之一.该文提出了情景感知的移动P2P社交网络系统架构、聚合模型及发现算法,将用户的位置信息、环境特征、运动轨迹等引入到聚合算法中,智能地聚合成潜在的P2P社交网络,根据用户需求自主发现匹配的社会关系,避免了社交活动的盲目性和随意性.最后对该方案和算法进行了理论分析及实验验证,结果表明该文所提出的方案和算法具有较高的响应速度、准确率及用户满意度.     

基于萤火虫群优化的Ad Hoc网络路由协议

针对Ad Hoc网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,本文借鉴萤火虫群优化算法的思想,提出了一种基于萤火虫群优化的Ad Hoc网络路由协议。路由协议用萤火虫优化算法的荧光素强度的更新规则与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量及节点间的距离等因素相互映射,改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成Ad Hoc网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现Ad Hoc网络的稳定。仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由协议在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能。     

Joint optimization method for task scheduling time and energy consumption in mobile cloud computing environment

An unheard of growth in mobile data traffic has drawn attention from academia and industry. Mobile cloud computing is an emerging computing paradigm combining cloud computing and mobile networks to alleviate resource-constrained limitations of mobile devices, which can greatly improve network quality of service and efficiency to make good use of available network resource. Mobile cloud computing not only inherits the advantages of strong computing capacity and massive storage of cloud computing, but also overcomes the time and geographical restrictions, bringing benefits for mobile users to offload complex computation to powerful cloud servers for execution anytime and anywhere. To this end, an optimal task workflow scheduling scheme is proposed for the mobile devices, based on the dynamic voltage and frequency scaling technique and the whale optimization algorithm. Through considering three factors: task execution position, task execution sequence, and operating voltage and frequency of mobile devices, this study makes a tradeoff between performance and energy consumption by solving the joint optimization for task completion time and energy consumption simultaneously. Finally, a series of extensive simulation results has demonstrated and verified the scheme has distinguished performance in terms of efficiency and operational cost, providing feasible solutions to similar optimization problems of mobile cloud computing.     

一种分布式无线传感器网络跨层移动通信技术研究

针对无线多媒体传感器网络对带宽和实时性等的高要求,建立了一种基于能量优化和跨层协同交互的分布式多路径路由技术,并应用于移动通信领域。该技术采用了遗传算法优化节点传输多媒体数据能耗,建立节点剩余能量预测模型,根据感知能量建立跨层协同工作体系,以较小代价在动态无线网络拓扑中选择最优路径。仿真实验和数学分析表明,该技术能够高效地支持实时移动视频通信,适合于计算能力、存储能力和能量等受限的无线多媒体传感器网络。     

单向ad-hoc移动网络优化路由协议OUAOR

ad-hoc移动网络是一种完全由移动主机构成的网络，该文基于作者设计的单向ad-hoc移动网络路由协议UAOR，提出了优化受限查找，双向链路感知和按需维护的单向路由协议OUAOR。和UAOR相比，OUAOR具有路由查找和维护控制开销小，网络扩展性高，路由查找的初始延迟低等特点。该文证明了OUAOR协议的正确性，并给出了模拟实验分析数据。