DTNs中一种基于节点有效交互度和效用的节能路由算法

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型.由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点.但是目前从节省能量消耗角度提出的路由算法较少.文章提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略.首先,从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整.其次,从节点效用出发设置消息携带者转发概率,选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本.再次,仿真实验结果显示,与其他路由算法相比,该文提出的算法在保障网络消息传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

一种双种群进化集成QoS组播路由算法

设计了一种IP/DWDM光Internet中的非NP类QoS组播路由算法,采用树形编码方式,基于双种群进化,寻找一棵带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限的费用优化组播路由树,集成解决路由与波长分配问题.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且性能优于基于经典遗传算法设计的QoS组播路由算法,克服了算法易早熟、收敛慢等缺点,有效地解决了IP/DWDM光Internet中的QoS组播路由问题.     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

自适应的无线融断网络路由算法研究

无线融断网络具有长延时、高动态拓扑、链路不稳定等特点,伴随着网络联接缺乏源端到目的端的持续性,为解决网络通信困难的问题,将多头绒泡菌的智能性和自适应性引入,提出一种自适应的无线融断网络路由算法。搭建无线融断网络模型,推导出链路容量的数学表达;设计下一跳节点的选择策略和最佳路由选择策略,实现在融断网络环境下的数据尽力投递。仿真实验表明,该算法能够在网络开销率较低的情况下,达到良好的数据投递,且平均延迟小。     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

k-冗余结构无线自组网广播算法研究

针对k-冗余连接路由算法的特点,对最优广播树的生成算法进行了研究。首先根据最优广播树的数学模型,证明了它是一个NP难题(NP-Complete)。然后针对网络拓扑的特点提出了启发式广播树生成算法。针对算法的特点,分析了算法复杂度和算法的效率。结合GlomoSim仿真平台,在无线网络环境下对算法的效率进行了仿真,将协议的性能与简单广播算法进行了比较。仿真结果表明,启发式广播算法能够减小网络开销和节点的转发次数,提高网络的传输效率。     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.