移动AdHoc网络基于蚁群需求的分群路由算法研究

针对移动AdHoc网络因受带宽和电量等因素影响而造成封包遗失机率较高的现象,提出了一种移动AdHoc网络基于蚂蚁算法的需求式群集路由算法.该路由算法利用弱连接支配集群概念,从每个群集广播给其它群集节点,算法中网络上的状态信息通过前行的蚂蚁获得,回退的蚂蚁采用伪随机比例选择策略并根据节点剩余电量、网络平均剩余电量以及路径平均剩余电量来评估从源节点到目的地节点的最佳路径.仿真结果表明:随着网络信息流量的增加,AOCR路由算法在封包抵达率、延迟时间均比AODV和AntSence算法有较大改善,因此,基于蚁群需求的群集路由算法在网络效能上比基于距离矢量路由AODV算法及传统的蚁群路由算法效率更高.     

基于蚁群算法改进的 AODV 路由协议研究

AODV协议是Ad hoc无线自组网中经典路由协议之一;针对AODV协议的缺点,提出一种基于蚁群算法改进的AODV路由协议;结合蚁群算法与Ad Hoc网络的特点,将蚁群算法应用于AODV协议,考虑节点负载、路径跳数、路径时延等因素,对AODV的路由组建和路由维护策略进行改进;通过在NS2平台中设置不同的网络负载和不同的节点移动速度,对改进后的AODV协议进行模拟,仿真结果表明,该路由协议在分组投递率、平均端到端延时和归一化路由开销等性能上比AODV协议具有一定的优势,网络的健壮性和抗毁性得到增强.     

蚁群优化的多Agent路由算法及其应用

针对移动Agent在WSN的路由建模的TSP问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动Agent路由算法——MARA-AS。采用伪随机概率选择下一节点,对选择的路径进行局部更新,并在最后一轮循环结束时对最优最差路径进行全局更新。引入一个与节点位置相关的参数w,通过w值移动Agent采用改进蚁群算法访问那些剩余能量高、处理能力强、相邻节点之间距离较大的节点。Matlab仿真结果表明,改进蚁群算法有更好的搜索能力,且与LCF等路由算法相比能减少网络能量消耗和延迟。     

基于多信息素蚁群优化的WSN节能路由方案

针对当前无线传感器网络节能路由算法中出现的计算效率低和节能效果不佳等问题,本文提出一种基于多信息素蚁群优化的节能路由方案.该方案通过综合考虑节点剩余能量、相邻节点数和节点间距离等因素,在节点能量利用率较低的情况下,利用多信息素蚁群优化算法寻找传感器节点到基站的最佳路由,以经济的能耗将传感数据传输到基站.实验结果表明:与其他对比算法相比,本文提出的算法具有明显优势,能够有效实现节能路由开销,提高网络寿命的目标.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

基于蚁群算法AODV协议的研究

Ad hoc网络是一种新型的多跳自组织网络,有着广泛的应用。通过对Ad hoc网络技术的分析,在Ad hoc网络中,针对AODV协议的路由表仅维护一条到指定的目的节点的路由,当源节点移动而造成某条路由失效时,源节点只能重新发起路由请求的问题,提出将蚁群算法融入AODV算法来解决以上问题。将蚁群的信息素的多少作为路径的选择标准,以一定概率选择次佳路径,解决了节点的拥塞和时延时问题。     

移动自组织网络Q学习和改进蚁群QoS路由算法

针对移动自组织网络的QoS路由问题,提出一种结合Q学习和改进蚁群算法的QoS路由算法,该算法综合Q学习和蚁群算法的优点,把Q学习算法的Q值作为蚁群算法的初始信息素,提高了算法初期的收敛速度,同时在路径选择时综合考虑节点的能量和负载.仿真实验表明,该算法在保证QoS需求的前提下,增加了路由的有效性和鲁棒性,降低了能耗,包投递率、网络生存时间等指标均较好.     

基于蚁群优化代理的移动Adhoc网络资源搜索研究

由于移动网络的动态拓扑结构,网络资源搜索过程又需要大量的信令分组和通信链路的支持,移动网络中 的资源搜索变得异常困难.通过分析移动网络中资源搜索的关键问题,提出了一种基于代理的网络架构,并在这种 架构上运用改进蚁群算法解决这些问题.该方法首先在移动网络中引入代理节点以确定网络拓扑,然后在这种引 入代理节点的网络架构中使用改进蚁群算法,同时利用全局和本地信息素来寻找资源.仿真比较了传统蚁群算法 和改进蚁群算法的资源搜索性能,仿真结果显示相对于传统蚁群算法,这种新算法在基于代理的移动网络中可以 大大提高移动网络资源搜索的效率.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致出现节点分布不均匀、路由平衡度较差、整体开销成本较大、能耗高等问题.为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法.构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络...     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。     

基于对等技术的移动自组织网络路由研究

由于对等网络(Peer-to-Peer,P2P)与移动自组织网络存在许多相似特性,目前基于P2P的移动自组织网络路由研究已经成为一个热点。但研究成果主要是利用P2P路由算法解决移动自组织网络节点定位问题,普遍存在绕路和效率不高等问题。提出将P2P系统中分布式共享策略拓展到移动自组织网络路由中,有效地建立起基于移动自组织网络架构的完全分布式自组网络路由模型,为开发高效、可用的移动自组织网络路由协议奠定基础。     

A Routing Algorithm for Risk.Scanning Agents Using Ant Colony Algorithm in P2P Network

This paper describes a routing algorithm for risk scanning agents using ant colony algorithm in P2P（peerto peer） network. Every peer in the P2P network is capable of updating its routing table in a real-time way, which enables agents to dynamically and automatically select, according to current traffic condition of the network, the global optimal traversal path. An adjusting mechanism is given to adjust the routing table when peers join or leave. By means of exchanging pheromone intensity of part of paths, the algorithm provides agents with more choices as to which one to move and avoids prematurely reaching local optimal path. And parameters of the algorithm are determined by lots of simulation testing. And we also compare with other routing algorithms in unstructured P2P network in the end.     

容迟网络中基于信任蚁群的自组织路由算法

由于移动节点间的相遇机会的不确定性,容迟网络采用机会转发机制完成分组的转发.这一机制要求节点以自愿合作的方式来完成消息转发.然而,在现实中,绝大多数的节点表现出自私行为.针对节点的自私行为,提出了基于信任蚁群的自组织路由算法TrACO（Trust Ant Clone Optimization）.该算法利用蚁群算法基于群空间的搜索能力和快速的自适应学习特性,能够适应容迟网络动态复杂多变的网络环境.最后对TrACO进行性能仿真分析,仿真结果表明TrACO能够在较低的消息冗余度和丢弃数下获得较高的分组转发率和较低的消息传输时延,表现出较强的挫败节点自私行为的能力.     

Ad Hoc网络中一种基于权值的分簇算法

Ad Hoc网络是一种多跳的自组织网络,网络是由移动的节点组成。Ad Hoc网络的许多应用都依赖层次结构的支持,簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次结构的形成和维护依赖于某种分簇算法。提出了一种新的基于权值的分簇算法(NWBCA),该算法考虑了移动节点的最佳连接度和电池能量两个因素,通过对算法进行分析和仿真测试,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。     

RR-Chord:一个基于Chord的低开销快速查询P2P系统

针对结构化P2P系统高异质性和节点频繁加入或离开带来的系统性能问题,基于Chord设计了一个RR-Chord系统.该系统所有节点被分为路由节点和非路由节点.路由节点具有更多的资源和路由信息,并可根据自身能力的强弱调整其路由表的大小,所有的路由节点形成路由环,所有的路由信息在路由环上路由以提高系统的查询效率.设计的新的加入算法,进一步减少了节点频繁加入与离开造成的维护开销.理论分析和实验结果表明.RR-Chord具有较好的路由性能和非常低的维护开销.     

基于引力场的机会网络路由算法

机会网络通过节点的运动带来相遇机会进行数据传递,结构的拓扑变化给机会网络的路由算法设计带来了挑战.现有的经典路由算法认为节点与节点的关系是独立的,没考虑节点之间的关系,根据"节点的最大介数与网络的传输能力呈近似反比的关系"这一关系,结合引力场理论,将机会网络抽象为一个引力场,网络中的节点视为引力场中的暗能量和星体,节点间的相互作用转化为路径对数据包的吸引力,提出了基于引力场的机会网络路由算法(routing algorithm for opportunistic network based on gravitation field,BGF),通过在ONE上的仿真实验,然后与Epidemic算法、Prophet算法对比,实验结果表明:在节点数与节点缓存比较大时,BGF算法的传输成功率最高,传输延迟与路由开销最小.     

基于信任云的簇化层次式WSN安全路由方法

如何能量高效地保障无线传感网的路由安全一直是一个巨大的挑战。提出一种基于信任云的簇化层次式无线传感网安全路由算法(trusted cloud-based secure routing algorithm,TC-SRA),建立基于信任云的无线传感网安全骨架,通过簇化层次式拓扑实现网络节点的高效管理,从兼顾能效和安全的角度提升无线传感网的路由性能。仿真测试结果表明,所提出的算法不仅为无线传感网的路由安全实现提供了新思路,而且能有效控制网络节点的能耗,保障网络生命周期。