基于平均传递概率的容迟网络路由算法的设计

本文简要总结了容迟网络(DTN)的特点及其体系结构,分析了目前比较常用的容迟网络路由算法,并比较它们的优劣。为了实现提高传递率、降低传输延迟、对节点缓存区进行更加有效地管理的目的,采用ONE模拟器对设计的路由算法和已有的几种常见的DTN路由算法进行了基于特定场景的比较。仿真结果表明,该算法在节点的缓存区大小不同以及网络中节点的数目不同两种情况下,传递率和路由开销比率的性能均优于本文中用于比较的其它路由算法。     

基于平均传递概率的容迟网络路由算法的设计

为了提高容迟网络的传递率、降低传输延迟、对节点缓存进行更有效的管理, 结合已有的PROPHET和Spray and Wait算法, 提出了一种基于平均传递概率的容迟网络路由算法RAB-ADP。在该算法中设置了一个与时间有关的平均传递预测概率参数进行消息转发的决策, 解决了PROPHET算法容易产生路由抖动的缺点。算法综合利用了复制和知识两个属性, 采用{MOPR; FIFO}队列策略组, 通过消息传送完毕的ACK确认信息进行缓存管理和网络中冗余消息副本的删除。仿真实验表明, 该算法在节点缓存大小不同以及网络中节点数目不同的两种情况下, 传递率和路由开销比率的性能均优于其他经典路由算法。     

一种基于蚁群算法的容迟网络路由策略

延迟容忍网络(容迟网络)涵盖了星际网络、移动Ad Hoc网络以及偏远地区网络等许多除因特网以外的通信网络.网络的频繁断裂和间歇连接使容迟网络路由问题成为最具挑战的问题之一.蚁群优化算法作为一种在图中寻找优化路径的机率型技术,已广泛应用于许多领域,它具有正反馈、分布式计算和智能型优化等特点.为提高路由算法对网络拓扑变化的适应能力,研究基于蚁群算法的路由策略,并通过其智能自适应优化减少容迟网络传输延迟.首先模型化容迟网络的数据传输问题;其次设计基于蚁群算法的路由策略(ant-colony-based routing,ACR),包括转发和复制两种数据分配方式;最终基于容迟网络公共数据集Infocom Trace和RollerNet Trace进行仿真验证,并与MED,SimBet,Spray和Wait以及EBR等经典算法比较.仿真结果表明:基于转发方式的ACR算法比其他同类型算法至少缩短25.8%的传输延迟,基于复制方式的ACR算法至少降低22.5%的传输延迟.     

容迟网络中基于节点间相遇概率的路由算法

容迟网络DTN(Delay Tolerant Network)是物联网中的一种新型的计算机网络,该网络中的源节点和目的节点之间可能并不总是存在完整的端到端的通信链路.DTN间歇连接的特点对设计有效路由算法是巨大的挑战.文章在原有Epidemic和Prophet路由算法的基础上,提出了一种改进的基于节点间相遇概率的路由算法RAEPBN(Routing Algorithm Based on Encounter Probability Between Nodes),并详细介绍了该算法的路由建立过程.仿真结果表明,与现有的Epidemic和Prophet路由算法相比,RAEPBN在投递率、平均时延和网络开销上的性能均最优.     

容迟网络路由算法

容迟网络泛指那些由于节点移动、能量管理、调度等原因而出现频繁中断、甚至长时间处于中断状态的一类网络.它涵盖了由于节点调度而处于间歇式连通的无线传感网络、移动Ad hoc网络、周期性连通的卫星网络、乡村网络、野生动物追踪网络以及个人设备交换网络等等.具有十分广阔的应用前景,引起了广泛的关注.与传统网络相比,容迟网络没有稳定的端到端传输路径,因而其路由问题更为复杂.已有的研究工作也主要集中于这一问题.并提出了许多的容迟网络路由算法.对这些算法的最新进展进行了综述.首先,介绍了容迟网络路由算法的性能评价标准.其次.给出了容迟网络路由算法的分类方法.按照路由策略来分.客迟网络路由算法可以分为基于复制策略的算法和基于转发策略的算法.按照网络模型来分,容迟网络路由算法又可以分为面向主动移动模型的算法和面向被动移动模型的算法.然后,针对每一分类.重点综述了其中具有代表性的一些容迟网络路由算法,并总结了各算法的优缺点.最后,讨论了未来的研究方向.     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题。该文介绍了一种新的基于蚁群优化的路由算法。解决了无线传感器网络路由过程中节点能量消耗和拥塞控制问题,能够达到更好的负载平衡能力和延长网络生命周期。新算法结合了多蚁群的信息素释放机制和节能策略,还引进多蚁群之间的竞争机制以避免算法的单一收敛,在控制网络拥塞和平衡能量消耗上非常有效。实验结果表明,该新算法和基本的蚁群算法比较有更好的性能。     

一种基于蚁群算法的高效网络路由决策技术

针对网络路由优化问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的网络路由决策技术。结合蚁群活动规则和网络路由规则的共同之处,引入相邻次数间信息素差值的概念,利用路由选择的存储功能,提高了网络的利用率和路由选择的准确度。     

一种基于区域访问概率的容迟网络路由算法

延迟容忍网络泛指没有稳定端到端传输路径的无线网络,广泛应用于太空网络、乡村网络、移动传感网络、Ad hoc网络等等,具有重要的研究意义.其路由问题极具挑战性,是当前的一个研究热点.本文针对基于区域单元(Cell)移动模型的延迟容忍网络,提出一个基于区域访问概率的路由算法--PROAREA算法.已有的算法主要通过节点间的相遇概率来指导路由决策,而PROAREA算法则通过各节点访问区域单元的概率估算出了节点间数据传输的期望延迟,从而能够直接使用期望延迟来指导路由决策,具有更好的效果.实验结果表明,与延迟容忍网络中的Epidemic算法和PROHET算法相比,PROAREA算法的传输成功率平均提高了15%和6.95%,而平均传输延迟平均降低了46.7%和40.2%.     

基于蚁群算法的网络安全路由算法研究

通过研究蚂蚁寻食的轨迹,分析推理出一种得到最优路径的并行算法,由于其灵感来源于蚂蚁,所以起名为蚁群算法。蚁群算法是近年才发展起来的,成功应用于很多领域,如车辆调度问题、分布式人工智能研究、负载平衡、大规模集成电路设计、工厂生产计划制定方面、图像着色和路由算法方面等等。本文主要是运用蚁群算法,寻找Ad Hoc网络中最优路由路径,使整个Ad Hoc网络成为一个稳定可靠的网络系统。     

一种基于簇的容迟网络的路由算法CB-NIMF

在"ferry"概念的基础上,提出容迟网络中一种新的路由算法CB-NIMF(Cluster-Based NodeInitiated Message Ferrying),在该算法下,利用普通节点之间的网络拓扑结构和通信能力,缩短了数据采集网络中普通节点向"ferry"移动的非正常工作时间,降低了隐性的数据丢失,增加了节点的工作时间以及采集的数据量。     

DTN中考虑连接时间的概率路由算法

鉴于连接时间对报文能否成功传输有重要影响,提出考虑连接时间的概率路由算法。该算法基于连接时间和历史相遇频率两个因素来估计递交概率,从而大大提高了报文成功递交的概率,减少了报文传输中断的发生。仿真结果表明,与传统的概率路由相比该路由算法具有较高的报文递交概率和较低的网络开销率。     

一种新的效用冗余混合DTN路由算法

针对容迟网络(DTN)的高延迟、间歇性连接和资源受限等特点,提出一种新的效用冗余混合DTN路由算法NHRA。根据节点的相遇频率和连通时长等信息估算消息转发效用,指定消息在网络中的最大拷贝数,根据消息转发效用结合基于二叉树的方法来分配消息拷贝任务,实现消息的多路径并行传输,在提高传输性能的同时,有效地控制了网络开销。仿真实验结果表明,与现有相关算法相比,该算法可获得更高的消息传达率,并且花费的通信开销更低。     

基于蚁群算法的Ad Hoc网组播路由算法

网络拓扑结构动态变化、带宽和能源受限等特点使得Ad Hoc组播路由问题成为当前研究的热点问题.现有的Ad Hoc网组播协议多为确定性路由,对Ad Hoc网网络环境的变化适应性较差.在深入研究蚁群算法的基础上,对其进行了改进,将其应用在Ad Hoc网组播路由的建立和维护过程中,提出了一种不确定性的组播路由算法,称为基于蚁群算法的Ad Hoc组播路由算法.NS-2仿真结果证明,蚁群算法在Ad Hoc组播路由中的应用使组播路由算法具有较高的稳定性和良好的传输有效性,受网络环境的影响较小.     

改进的蚁群算法在飞行路径模型中的应用

为了保障飞机安全地运行,FAA规定每架飞机在飞行一定时间后都要进行周期性检修。通常考虑到检修成本,任一种检修都要在指定的机场完成,因此要求飞机每飞行一定的小时数后都要返回到指定的维护基地进行定期检修。如何合理地进行飞机飞行路径的调度以使飞机周期性地返回指定检修机场进行检修是本文研究的关键。为了问题简化,本文主要针对单检修基地、单机型的检修路径调度问题进行研究。本文结合经典蚁群算法,对现有算法参数的设置及信息的更新等方面进行改进后应用到飞行路径模型中,并运用Matlab对该算法编程,运用具体数据进行计算实现,确保了飞机周期性返回检修机场,实现周期性检修。     

蚁群算法在WSN路由协议中的应用

针对无线传感网络节点能量有限的特点,提出一种改进的蚁群算法,将蚂蚁信息素、网络节点能量和节点间的时延相结合,形成算法控制因子。仿真结果表明,该算法可以均衡网络中各个节点的能量消耗,延长整个网络的生命周期,缓解网络拥塞并降低平均传输时延。     

基于社会性的DTN网络路由算法研究

针对DTN网络中的消息传输问题,结合概率路由算法PROPHET和社会性路由算法SimBet的基本思想,提出一种DTN网络路由算法——ProSimbet。在选择转发节点时,综合考虑基于历史相遇记录的概率估计和节点的社会性这2个指标,从而降低消息转发次数。实验结果表明,在密集数据集INFOCOM06上,ProSimBet、SimBet、PROPHET和ER这4种路由算法的消息成功转发数目比较接近。在稀疏数据集MIT上,ProSimBet在消息转发次数上比SimBet降低26.1%,在消息成功转发数目上比PROPHET提高7.83%。     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

基于蚁群算法的QoS组播路由问题研究

提出一种基于蚁群算法的服务质量(QoS)多约束的组播路由算法,算法通过引入模拟退火思想和多行为蚂蚁,解决了常规蚁群算法搜索能力差,容易陷入局部最优的缺点.给出一个网络路由模型,给定相关参数进行仿真实验,实验结果表明,基于模拟退火思想的逆向蚂蚁算法性能优于常规蚁群算法,能更好地搜寻到全局最优解.