机会网络中基于博弈论的可信路由模型

针对机会网络中的自私节点会威胁路由安全并影响机会路由的传输性能问题,提出一种基于博弈论的可信路由模型.在定价-竞价交易模式下,源节点根据消息的重要程度定价,中间节点依据自身转发能力竞价获得转发机会,使用博弈理论分析节点不同决策行为下的博弈收益.仿真实验结果和博弈分析表明:可信路由模型通过区别节点价值有效规避了自私节点,增强了路由的安全性和可靠性,并在传输成功率、传输时延和路由开销等方面表现出较好的性能.     

协作意愿感知的机会网络路由算法

机会网络中的节点由于受理性实体所控制表现出不同的协作意愿,从而对网络性能产生显著影响,针对这种情况,提出了一种协作意愿感知的机会网络路由算法,该算法利用消息的平均转发时间来衡量节点间的协作意愿,根据联系概率为消息合理地选取转发节点,采用消息优先级机制来提高缓存和带宽的利用率.仿真结果表明,该算法能有效地改善网络性能.     

基于联盟形成博弈的异构机会网络路由算法

异构机会网络中节点组之间存在自私性,节点只会帮助组内的节点转发消息,而不转发组间的节点消息?如何实现节点组间消息的转发成为亟待解决的问题?针对该问题,提出了一种基于联盟形成博弈的机会网络路由(base on coalitional game routing,BCGR)算法?BCGR算法充分考虑了节点间的接触特性?联盟形成博弈的优超特性以及联盟的合成与切分操作,算法由轮询阶段和稳定阶段组成?通过仿真实验验证了BCGR算法的合理性与有效性,仿真结果表明,BCGR算法不但实现了异构机会网络中节点组间消息的转发,而且从整体上提高了网络性能,有效地降低了网络开销,提高了交付率?     

基于博弈的无线Mesh网络高效可靠路由算法

由于无线网络节点自身资源有限,末端节点往往会表现出自私行为以保证其生存时间和工作效率.针对这些特点提出了一种基于博弈的能量容忍策略(ETS)模型,该模型在经典针锋相对(TFT)策略的基础上,加入合作度及能量容忍因子,宽容节点一定程度的自私行为,并给予自私节点改过自新的机会,使其能够恢复合作.同时,基于ETS设计一种路由激励机制,通过奖惩激励自私节点放弃自私行为,并对能量相对较低的节点进行保护,在一定程度上避免个别繁忙节点过度消耗,均衡网络能量,延长了网络的运行时间.实验表明ETS激励机制在防止节点自私行为、优化网络吞吐率和网络生存时间方面等表现出较好的性能优势.     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

基于移动agent的机坪机会传输控制方法

针对民航机坪设备监控网络中存在过量数据分组而造成的数据拥塞和网络时延等问题,提出基于机会转发的路由算法.结合机坪与特种车辆的工况运行特点,建立了基于机会网络的机坪设备监控系统和节点移动模型;详述了基于移动agent的机坪机会网络路由算法机制,即依据消息权重计算消息副本的产生数量,将节点移动方向和自由度考虑进消息副本的产生与二叉发送中,再根据消息分组的优先级和缓存时长确定数据的缓存与释放顺序;在ONE环境下进行了试验验证.仿真结果表明:优化后的算法能有效减缓消息副本数量过多造成的数据冗余,降低路由开销和通信时延,将消息投递率提升27.78%;在路由资源有限的情况下,保障机坪设备工况数据在传输时具有稳定性和时效性.     

基于信用的重复博弈模型在节点转发中的应用

机会网络信息转发决策中,由于节点的自私性可能出现通过欺诈表现而故意导致转发决策失败的问题,并由此带来损益表的明显变化。针对这一现象,提出了基于信用合作和重复博弈的欺诈行为解决方案。在引入信用合作机制的基础上,将单次阶段博弈行为转变为其生命周期和全局网络内的重复博弈过程。通过惩罚机制和信用机制,将欺诈节点单次欺诈行为收益与惩罚周期的巨大损失相比较,迫使博弈节点在博弈过程中仔细权衡其欺诈行为可能带来的损益比,从而减少欺诈行为的可能,提高机会网络中信息转发过程的成功率。仿真实验结果表明,该方法可显著提高节点博弈过程中的诚信度和合作率。     

一种基于社区的机会网络路由算法

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在时延过长、冗余转发的问题,提出一种基于社区的机会网络路由算法Routing algorithm for Opportunistic Networks based on Community(RONC),通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:RONC算法在平均端到端时延、转发效率和平均存储时间等方面均优于经典的Epidemic routing算法、Prophet routing算法及其改进算法Community-driven Hierarchical Message Transmission Scheme(CHMTS)。     

基于社交效用向量的机会网络路由算法

针对传统机会网络路由协议未考虑到节点社会性的问题,根据机会社会网络中节点呈现出周期稳定性和规律性,利用节点累计的历史信息组成"社交效用向量"来预测网络拓扑结构的变化,提出了基于社交效用向量的机会网络路由算法.该算法中每个节点都携带各自的社交效用向量,根据节点与目标节点是否属于同一社区及节点的社交延迟度控制消息的转发次数,同时将连通时长、社交有效性用于决策消息转发,避免消息的碎片化.在真实数据集PMTR上进行仿真实验,从转发消息数、数据包平均延迟及投递成功率三方面将该算法与Epidemic、Prophet经典算法对比,分析了消息生存时间和节点缓存空间对路由性能的影响.仿真实验表明,该算法与Epidemic、Prophet算法相比,减小了延迟率和误码率,提高了投递成功率,同时在转发消息数方面略优于两种经典算法.     

不确定行为下的物理层安全博弈

在多窃听节点存在的无线通信中,联盟内的协作中继转发接收到的信号到目的端能够有效地提高物理层安全传输的性能.然而,具有自私行为的中继节点会拒绝为其潜在合作者转发信息,并且自私行为具有动态变化的未知性.基于网络环境的贝叶斯联盟博弈,研究节点自私行为不确定条件下的联盟形成,通过节点与其他节点订制合同,得到贝叶斯核,进而形成纳什稳定的联盟结构.仿真结果表明该算法形成的不完全信息下的联盟结构与完全信息下的联盟结构相同,可以实现联盟节点安全效益最优.     

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。     

高效的遗传蚁群组合算法在QoS路由上的运用

针对现有遗传蚁群算法中算法融合不佳与系统易出现拥塞现象等问题,根据遗传算法与蚁群算法不同时期的优点,提出了一种高效的遗传蚁群组合算法。该算法通过根据遗传算法的群体代价关系,提出了新的融合机制;为缓解系统最优化后所产生的节点负载压力,引入了防拥塞的赏罚机制。实验结果表明,该算法能够在保证系统传输效率的同时有效的防止数据丢包现象,与传统算法相比具有高效率、低耗能以及防丢包等优势。     

A defense model against mobile phone malicious codes based on social computing

With the convergence of mobile communication network and Internet in depth, mobile Internet is penetrating into every field of people’s life. Smart phone bring us great convenience, but it also becomes the breeding ground for the spread of malicious codes. In this paper, we propose a trust transfer algorithm based on the ant colony optimization algorithm to calculate the trust degree between any two nodes in the social network. Afterwards, a defense model based on social computing is presented for mobile phone malware. The simulation results show that our trust transfer algorithm improves the computation accuracy of indirect trust value by 14.65% compared with the TidalTrust algorithm, and the patch transmission speed of our model is faster than that of others.     

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。     

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.     

基于Pareto蚁群算法的MVB周期轮询表优化设计

合理的多功能车辆总线(MVB)周期轮询表有助于均衡网络负荷、提高网络处理偶发信息的能力、保证实时通信的可靠性.为此提出一种有效的轮询表设计方法.将MVB周期轮询表的设计抽象成离散优化问题,根据IEC 61375-1国际标准和可调度性要求建立约束条件,将均匀度和相邻基本周期时间差作为优化目标,利用Pareto蚁群(Pareto ant colony,P-AC)算法求解.每个优化目标对应自己的信息素,信息素采用蚁群系统的规则更新,总信息素由两者加权得到,非劣解基于拥挤距离方法维护.与已有的优化算法相比,Pareto蚁群算法优化得到的轮询表均匀度更好,能够更有效地均衡网络负荷.     

基于蚁群优化算法求解最大团问题的研究

蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁觅食行为而发展而来的新型启发式仿生优化算法,提出至今被研究人员广泛应用于各种组合优化问题.最大团问题是图论中著名的NPC问题,本文对于基本蚁群算法进行了分析与讨论,针对基本蚁群算法的容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题进行了改进,提出了一种新型蚁群优化算法.本文提出的新型蚁群优化算法增加了结点度和历史选择次数表策略影响蚂蚁选点;另外提出了构造独立的局部信息素更新机制.最后通过对比实验验证,数据结果证明新提出的优化算法相对于基本蚁群算法的优越性和可行性.     

Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem

Based on the state transition rule, the localupdating rule and the global updating rule of ant colony algorithm, we propose an improved ant colony algorithm of the least cost quality of service (QoS) unicast routing. The algorithm is used for solving the routing problem with delay, delay jitter, bandwidth, and packet loss-constrained. In the simulation, about 52.33% ants find the successful QoS routing , and converge to the best. It is proved that the algorithm is efficient and effective.     

UPnP服务发现算法性能分析与改进

针对目前可用的U PnP服务发现算法在普适计算环境中存在大量服务时响应消息严重丢失的问题,通过仿真试验分析认为原因在于根设备瞬间发送响应消息和相互独立地随机选择发送延时而产生的响应消息拥塞。进一步地给出了U PnP改进算法,采用根设备断续发送响应消息或(和)综合考虑整个U PnP网络来选择发送延时以减少响应消息拥塞的发生。实验表明改进算法可以明显地降低响应消息的丢失率。同时,改进算法还可以减少控制点对响应消息缓冲区大小的要求。     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.