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.     

通过切换算法提高AODV协议的性能

在A d Hoc网络中,节点的频繁移动导致链路经常失效,AODV路由协议对失效链路反应速度过慢,使网络中报文丢失率增加以及端到端平均传递时延增长。为了解决这个问题,文章提出了一种路由切换的算法。使活动路由中的每个节点收到数据报文时估算链路的状态,如果发现正在使用的链路即将失效,则节点在链路失效前将相关路由信息切换到合适的节点上。通过ns-2对增加切换算法的AODV协议进行仿真,结果表明,在节点移动的情况下,改进后的算法明显提高了AODV协议的报文投递率,降低了端到端平均传递时延,而路由开销仅有少量的增加。     

QoS多约束单播路由算法的研究与实现

介绍了蚂蚁算法基本原理，将蚂蚁算法应用于解决QoS多约束单播路由问题，针对QoS路由中的带宽、丢包率和时延3大约束问题对原有算法模型进行改进。在改进后的算法中，对于同一路径的不同路段给予不同的信息素更新量，而且用时变函数来代替原算法中的信息素更新常量，最后用OPNET网络仿真工具验证了该算法的有效性和正确性，并以图形比较了改进前后算法的优越性。     

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。     

基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。结合机器人路径规划的特点,将确定性选择和蚁群算法的随机性选择相结合进行节点转移,每次循环后只对较优蚂蚁路径进行信息素更新,提高了算法收敛的速度;在寻找路径过程中蚂蚁无后继转移节点时,采用蚂蚁回退策略,增强了算法在复杂障碍物环境中寻找路径的健壮性。仿真试验表明,该算法能在障碍物较复杂的情况下迅速规划出较优的全局路径。     

基于负载均衡与时延约束的AODV协议

为了降低无线网格网(Wireless mesh network,WMN)中节点间的端到端传输时延,该文提出了一种改进的基于负载均衡与时延约束的自组织网络按需距离矢量路由协议(Enhancedrouting protocol on ad hoc on-demand distance vector(AODV)with load balance and delay restriction,BD_AODV)。BD_AODV要求源节点在进行路由请求时,包含对传输时延的要求和节点的负载信息,选择满足传输时延要求的节点转发路由请求至目的节点,目的节点搜集并将每条链路的平均负载反馈给源节点,使其能够据此选择合适的传输路由。网络模拟软件仿真实验表明,BD_AODV有助于保持网络的负载均衡,缩短端到端的传输时延,减少数据包丢失,提高无线网格网的服务质量。     

Ad Hoc网络中一种针对黑洞攻击的研究

针对被黑洞攻击后网络中的包投递率降低和平均端到端时延增大等问题,提出基于信用机制的AODV路由协议改进协议,即在AODV路由协议的路由寻找过程中增加判断节点信用值的环节,源节点根据发送信息的节点的信用值来决定使用该条路由与否。实验结果表明,改进后AODV路由协议的包投递率和平均端到端时延都有所改善。     

改进的贪婪算法在无人机组网中的研究与应用

针对小型军用无人机平台小、速度快、能量有限导致的集群组网中节点生存时间受限、投递率低等问题,借鉴贪婪算法,提出一种复合权值的无线自组网路由算法。为减小边缘节点和低能节点对路径的影响,在算法中添加了边界评价因子和能量均衡2个优化参数对节点进行筛选,再利用Dijkstra算法的思想寻找网络中能量-拥塞复合权值最小的转发路径进行数据传输。仿真结果表明,与AODV算法和AOMDV算法相比,该算法在投递成功率、端到端时延、网络生存周期、路由开销方面均有良好性能。     

基于OMNeT＋＋的AODV—UU、DSR—UU和DYMOUM路由协议性能仿真与分析

针对被动式单播路由协议AODV—UU、DSR-UU和DYMOUM,使用OMNeT＋＋（Obective Modular Network Testbedin C＋＋）仿真软件,选取分组投递率、平均端到端时延和路由发现频率3个指标对AODV—UU、DSR．UU和DYMOUM路由协议进行了性能仿真,通过改变节点数目和节点移动速度分析比较了这些参数对3个协议性能的影响,仿真结果表明：DYMOUM协议在平均端到端时延和路由发现频率上优于AODV—UU和DSR-UU,但在分组投递率上低于AODV—UU和DSR—UU．最后提出了对DYMOUM协议的改进．     

Ad hoc网络中AODV路由算法的改进

AODV路由协议只保存单一路径,当路径中断后,原节点不得不使用路径发现去寻找新的路径,而路径发现的开销对拓扑结构呈动态变化的Ad Hoc网络来说是相当巨大的.针对这一问题,提出一种基于备用路径的改进AODV路由协议,并在OMNET 平台上对该协议进行了仿真实验和分析.仿真结果表明,改进的AODV路由协议有效地增加了Ad Hoc网络的吞吐率并降低了时延,从而有效地提高了网络性能.     

一种基于监听邻居信息的AODV本地修复算法

AODV在路由维护阶段,引起较大的端到端延迟和路由开销,针对这一问题提出了一种基于监听邻居信息的快速修复机制—AODV-ONI.通过监听邻居节点的信息,发现断路的上游节点向其下两跳或下一跳节点发送单播路由请求,完成查找和快速修复任务.如果发现断路的上游节点不满足快速修复和本地修复条件,则由其前驱节点根据自身邻居信息发起补充路由修复.通过理论分析和仿真实验证明,改进后的修复机制能够有效地降低数据延迟、减少路由开销,同时使得分组投递率有所提高.     

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。     

一种基于能量控制并支持实时业务传输的AODV路由协议

AODV协议在建立路径时没有考虑节点能量,会导致网络中某些节点能量消耗过快而失效。本文提出一种改进的路由协议ERT-AODV,选择平均能量最大且节点最小残余能量高于门限值的路径进行通信,以平衡网络中的节点能量消耗、降低节点失效率,延长网络的生存时间;同时考虑到实时业务对延时的敏感性,通过设置定时器和扩大传输半径,可以有效的降低延时,仿真结果表明ERT-AODV在节点失效率和平均端到端延时方面比AODV更具优势。     

MANET中基于能量的改进型AODV协议

针对移动Ad Hoc网络(MANET)中数据传输的稳定性问题,提出一种基于能量的改进型按需距离矢量(AODV)路由协议(AODV-E).在源节点广播的请求路由报文(RREQ)和回复报文(RREP)中增加了节点能量信息,使源节点能够掌握路径中各中间节点的能量,选择一条综合考虑路径长度和能量均衡的最优路径来传输数据,避免节点由于能量消耗过大导致链路断裂,从而影响数据传输的稳定性和时延.通过仿真实验,在不同节点数量和不同节点移动速度场景下,通过投递率(PRD)和整体时延来评估AODV-E和传统AODV协议的性能     

Ad hoc网络AODV协议的形式化分析与仿真

基于形式化建模的思想,分别建立源节点、中间节点和目的节点的有限状态机(FSM)模型,描述AODV协议的路由行为及算法思想,分析影响AODV协议性能的可能性因素后,利用NS2对AODV协议进行仿真,以指导对协议算法的改进及其下一步研究方向,使其更好地适应Ad hoc网络特点。     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

Ad Hoc DYMO路由协议性能研究

 讨论了AdHocDYMO路由协议的演进和其路由协议的工作原理,采用ns2仿真实验的方法,对暂停时间变化下的DYMO路由协议和相关的AODV,DSR路由协议进行了平均时延、平均跳数、包传递率和路由负荷分析,结果表明DYMO路由协议在平均时延和平均跳数上性能优于AODV和DSR路由协议,但在包传递率和路由负荷上其性能参数低于AODV和DSR路由协议.     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.     

面向航空集群网络的改进型AODV路由协议

航空集群作战是未来空战重要作战模式,作战的场景、对象、态势更加复杂多变,经典的AODV(ad hoc on-demand distance vector routing)路由协议由于存在网络节点资源耗费不均以及无法适应网络拓扑结构快速变化等问题,不能很好地适应航空集群网络.提出一种基于资源可用模型和断裂链路快速修复模型的改进型AODV路由协议.协议通过设计资源可用模型改善航空集群网络中节点存储资源、计算资源、带宽资源耗费不均的问题,提高节点生存时间,并且通过设计断裂链路快速修复模型,降低重启路由发现频率,使其能更好地适应网络拓扑快速变化的航空集群网络.仿真表明,与经典的AODV协议相比,该协议在降低网络中死亡节点数目以及重启路由发现频率方面都有显著提升,对航空集群网络具有较强的适应能力.