无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(lowearthorbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出了一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用了LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明,和传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

基于ACO的LEO卫星网络路由研究

为了解决低轨卫星网络动态拓扑路由问题,通过更改蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法结构以及信息素更新策略进行调整,提出一种适合LEO卫星网络的具有多QoS约束条件的ACO路由算法.这种路由算法能够根据LEO卫星网络中业务流量分布的变化对网络最优路径做出调整、均衡网络负载、避免拥塞,实现多种QoS指标的联合最优.仿真结果表明:在网络接近满负荷的情况下,路由算法在保证业务QoS需求的同时,使网络资源得到了充分利用.     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(low earth orbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明:与传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

基于VRNET的卫星路由算法研究与仿真

分析了目前已有卫星路由算法,讨论了其中具有代表性的多层卫星网络路由算法MLSR,在此基础上提出并设计了一种适合LEO&MEO&GE0多层卫星网络的路由算法DTMLSR,该算法充分利用了卫星通信网络的规律性和可预知性,利用地面网关来传输部分链路信息,有效地减少了路由计算开销,缩短建路时间.另外通过增加卫星网络流量监测及接入卫星的选取机制,平衡了网络流量分布,降低了网络的丢包率,并在一定程度上减少了通信业务的端到端时延.     

基于蚁群算法的Qo S路由模型的设计与优化

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

ns2中的基于移动Agent卫星网路由算法仿真

为了解决基于移动Agent的卫星网路由算法的仿真,提出了一种新型的基于ns2的单层卫星网路由算法仿真平台构建方案.详细阐述了ns2中卫星网络星座定义、切换管理、路由模块、通信模块、星间链路、星地链路和移动Agent的设计方案,最后用新的仿真平台实现了基于移动Agent的卫星网路由算法SNRA-MA在Iridium网络模型下的仿真.仿真结果表明:新的仿真平台完全可以满足SNRA-MA算法的仿真,且SNRA-MA算法丢包率低、端到端传输时延满足ITU-T的通信指标.     

无线传感器网络中一种基于地理位置信息的路由算法

无线传感器网络(WSN)能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象的信息,有着广泛的应用前景。设计有效的路由算法来降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络研究的核心问题。对现有的基于簇类的路由协议中最具代表性的一种--LEACH协议进行了研究,并基于LEACH协议提出了适用于大规模网络的、基于地理位置信息的路由算法(GBCA--Geographical-Based Clustering Algorithm),但仍需进一步完善和改进。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

无线传感器网络的路由算法研究

无线传感器网络能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象信息,有着广泛的应用前景。设计有效的路由算法来提高通信连接性、降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题。本文对无线传感器网络的各种典型路由算法进行分类,分析了各类算法的特点。通过结合各类路由算法的设计特点,提出一种适合于大规模网络的路由算法的设计,但仍需进一步改进和完善。仿真证明了该算法的有效性。     

一种Ad Hoc网络混合式分簇路由算法

提出了一种Ad Hoc网络混合式分簇路由算法。在分簇的基础上,簇内使用先验式路由,簇间使用反应式路由,充分利用了分簇结构的特点和优势,将分簇算法与路由算法有机结合,有效地提高了网络的路由发现效率。与AODV,DSR的仿真结果进行比较表明,该算法路由控制开销小,路由速度快,占用带宽少,健壮性好。     

基三网络中一种最短路径路由算法

Min-DDRA在DDRA路由算法的基础上结合中转节点的设计思想,实现了一种最短路径路由算法.该算法兼有传统基于路由表算法和DDRA路由算法的优点.基于真实网络负载的实验结果表明,与DDRA路由算法相比,Min-DDRA路由算法性能提高了2%～3%,功耗降低了3%～6%.     

无标度网络局部路由算法优化与设计

针对无标度网络路由算法设计与优化缺乏指导方法的问题,研究了经典局部路由算法与网络拓扑结构、节点处理速度三者之间的关联关系.首先提出了几个关联关系式,并通过理论证明和仿真实验验证了它们的正确性及有效性.然后利用这些关联关系式分析了参数设置对路由算法性能的影响,进而提出了BA无标度网络动态路由算法设计与优化的若干原则.仿真实验表明,相对于经典算法,根据这些原则设计的动态局部路由算法能有效提高BA无标度网络的性能.