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移动社会网络是一种由大量具有社会特征的节点组成的机会网络.已有的基于社区的路由算法大多选用社会性最优的节点参与转发,而没有考虑到社区分布对节点移动的影响,将这些算法直接用于移动社会网络中会导致网络资源消耗高、传输成功率低等问题.针对这些问题,提出一种基于社区的消息机会传输算法,在社区间根据节点到目标社区的传输概率选择社区间的最优传输路径,在社区内选择与目标节点相遇概率较高的节点完成社区内传输.仿真实验结果表明,在移动社会网络中,该算法与 Prophet,Spray and Wait 等经典算法相比,提高了消息传输成功率,降低了网络开销. 相似文献
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针对移动社会网络中节点移动形成的成簇特性和节点参与活动表现的周期特点,提出了一种基于活动的消息机会转发算法(activity-based message opportunistic forwarding,简称AMOF).算法思想是:当消息携带节点与目的节点存在相同活动时,选择消息交付概率高的中继节点转发消息;当消息携带节点与目的节点不存在相同活动时,选择消息间接交付概率高的链路来转发消息.仿真结果表明,与经典路由算法(如Epidemic,PRoPHET,CMOT和CMTS)比较,所提出的路由算法不仅能够提高消息的传输成功率,还能有效地降低传输时延和网络负载. 相似文献
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异常数据检测一直是无线传感器网络安全的重要防护手段.针对现有方案计算复杂度高和检测精度低等问题,提出一种离散二进制粒子群优化孤立森林算法(BPSO-iForest).依据选择性集成思想,利用离散二进制粒子群算法改进由孤立森林算法生成的初始森林,选取初始森林中精度高、差异性大的隔离树,构建最优孤立森林,提升异常数据的检测精度和算法的执行效率.在无线传感器网络数据集上,与传统孤立森林、随机森林算法及其改进算法进行对比实验,结果表明本算法的检测精度和执行效率有明显的提升. 相似文献
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