无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

基于多功能网的最短路径查询算法

在单一网络功能下节点间最短路径的研究基础上,提出基于多功能网的最短路径查询问题,给出一种基于贪心策略的查询算法来查询节点间在不同网络功能下的最短路径。利用多功能网对山东半岛城市群进行建模,分别查询城市群网络实现经济和信息两种不同功能时城市间的最短路径,并计算分析。研究结果表明,查询节点间在不同网络功能下的最短路径对于挖掘复杂系统不同功能间的潜在联系具有一定的现实意义。     

LC-检索在城市公交线路查询中的应用研究

分析了城市公共交通网络的特点,利用数据库存储公交线路信息,给出了相应的数据表结构,并结合最小成本检索-LC检索,提出了一种以交叉路口为结点的改进最短路径算法,并引入备忘录存储求得的最短路径信息,以提高查询的效率及灵活性．     

基于代理的web服务发现系统的设计

随着网络规模的快速增长,如何高效地找到符合用户需求的web服务是影响网络应用发展的重要因素。本文提出了一种基于代理机制的web服务发现系统的实现方案,该方案以web服务发现技术的研究现状为基础,给出了用户代理、服务器代理和目录代理三者之间的关系;从分析服务发现系统的使用者入手,设计了收集用户请求和构造查询信息的功能;应用连接池技术实现了转发用户请求到目录代理的功能,设计了以聚类思想为基础的最短路径服务信息请求的转发算法。最后,给出了服务发现系统的部分运行结果、测试了服务发现系统的查准率和查全率,并对转发算法进行了测试,验证了基于聚类的最短路径转发算法的优势。     

大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

最短路算法(dijstra算法)的研究

Dijstra标号算法是求从一点到网络其它各点之间最短路的重要算法,而最小生成树是求网络各点之间相互连接的整体代价最小的算法,两者之间算法过程以及思路都不同。然而,本文对这两个算法进行研究,发现这两种算法的本质是一致的。接着对算法进行推广,一种综合算法,并应用到组播路径构造上,经对许多事例分析,发现该算法不仅很好地解决了无约束组播和有时延约束组播的近似最优解的问题,同时对部分有时延和时延抖动组合约束问题也能进行快速求解,且复杂度不超过O(kmn2)。     

应用最小生成树构造最优通信网

信息社会中，通信网络建设在快速发展，建设费用昂贵，如何使建设线路最短，从而降低建设成本成为国家关注的重点。该文针对建设路径最短的问题，应用数据结构中的最小生成树理论引入了与最小生成树相关的基本概念与定理，分析了通信网络线路与最小生成树的关系，最后，应用最小生成树算法解决了通信网络线路最短的实际问题。     

无标度网络中的拥塞转变动态分析

把局部流量信息与最短路径路由策略相结合,提出了一种具有感知流量信息的路由策略算法.在该算法中,存在一个调节最短等待时间和最短传输路径之间权重的控制参数,通过调节这个控制参数可以使网络的传输能力达到最优.在具有不同聚类系数的无标度网络模型中进行仿真,仿真结果表明,拥塞转变被两种不同的相变曲线所描述,并且网络容量的大小取决于网络结构的基本属性和路由策略.与最短路径算法相比,采用该路由算法无论无标度网络的聚类系数如何,网络的吞吐量均得到较大提高,但就该路由算法本身而言,吞吐量随着聚类系数的增加而减小.     

交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.     

基于成本约束的智能节点洗钱效用与路径分析

在分析了洗钱过程的3个阶段之后,认为传统网络理论已经不适合于解决复杂金融网络中洗钱路径问题。依据行为金融学理论和复杂网络理论,提出了在复杂金融网络中基于成本约束的效用最大化条件下智能节点洗钱路径的两种计算方法,分别考虑了洗钱交易次数和交易次数的可能性。通过仿真实验得出了3条结论:在交易费用较高的条件下,洗钱者以较少次数结束转账过程;在交易费用递减的条件下,洗钱者会在效用最大化或交易费用极限的情况下终止交易;在交纳第一次的交易费用之后,即使后续交易费用为0,洗钱者还会在效用极大化的原则下进行交易,而不会无限制进行交易。     

一类基于模糊图论的费用与时间最优化问题的模型

在寻求工程实施的最小时间和费用等最优化方案时，构造了多因素隶属度PERT图和隶属函数模型；并运用模糊约束量来解决带最小化时间因素的最小费用流问题。     

基于微分进化算法的销齿传动多目标优化设计

为缩短销齿传动的设计周期,降低产品成本,依据弹性流体动力润滑理论和齿轮啮合原理建立销齿传动的冷胶合强度条件。以齿间最小油膜厚度最大(倒数最小)和销齿传动中心距最小作为设计的追求目标,摈弃传统的多目标优化设计方法,利用修正的微分进化多目标优化算法对范例进行分析计算。优化过程及结果表明,修正的微分进化多目标优化算法能够有效地提高产品的综合经济技术指标。     

路网拥塞控制中的多目标路径决策模型研究

智能交通系统领域中的路网拥塞控制是解决路网拥塞问题的主要手段之一,针对该问题,利用自底向上的agent建模方式,构建一种多目标路径决策agent移动模型.在该模型中,车辆agent兼顾最短路径和拥塞避免两个优化目标,通过车辆agent行驶距离最短(最短路径)和途经区域的拥塞程度最低(拥塞避免)两个目标优化来动态进行路径决策.基于多目标路径决策移动模型一方面能够实现对交通拥堵路段的分流控制,另一方面能够挖掘网络拓扑结构中易发生拥塞的路口的共同特征,为路网拥塞控制提供帮助.仿真实验结果表明,该模型能较好地改善路网结构中的拥塞路段.针对不同链路密度及链路分布的网络所进行的仿真实验结果进一步表明,路网结构的链路密度对拥塞路段出现在网络中的地理位置影响不同,而路口节点位置影响其拥塞程度;网络结构的链路分布形态对发生拥塞路段的地理位置和拥塞优化结果具有直接影响.     

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。     

大规模多智能体仿真平台设计方法的研究

大规模多智能体系统是分布式人工智能领域的一个研究热点,由于多智能体间复杂的交互过程受到诸多不确定性因素的影响,实现系统的宏观优化是关键难点.前期研究发现,某一参数的小范围变化可能引起整个多智能体系统性能的大范围的波动;并且多智能体控制协作算法的研究多数仅与非智能的控制方法进行简单对比,缺乏通用的仿真平台来抽象系统环境并模拟复杂的多智能体行为.为此设计了一种通用的大规模多智能体协同控制平台,该平台能够模拟多智能体系统必须完成的协同控制任务,并且通过变换多智能体系统的相关参数模型及加载不同的智能体控制策略,可以模拟和评测系统各项协作性能指标,为未来设计和提升算法性能提供研究基础.     

一个有效的时延约束最小代价多播路由算法

基于时延约束多播路由问题考虑链路代价,提出一种新的时延约束最小代价路径(DCM-CA)算法,作为搜寻节点间最短路径的算法;在此基础上又改进了基于代价-时延比率(CDR)函数的有效中心节点选择算法;基于CBT树,应用上述2种算法提出一种基于中心选择的时延约束最小代价多播路由(CS-DCMCMR)算法,该算法在搜寻路径和中心节点选择的问题上同时考虑路径的时延和代价。仿真证明CS-DCMCMR算法的时间复杂度为O(mlogn),与CSDVC算法和CCLDA算法相比,该算法在没有增加复杂度和满足时延及时延抖动约束的条件下,较大程度地减小了最终多播树的总代价。     

基于Petri网的离散制造过程建模工具

通过分析制造系统发展的需求，基于制造的单元技术向智能化发展的趋势，提出构造分布式多自治体制造系统的思想，并具体阐明了制造环境中自治体的基本结构和多个自治体之间的组织方式．从而提供了一种将制造环境中现有各项单元技术集成起来的分布式途径．     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。