基于移动Agent的分组k-Anycast路由协议

针对k-Anycast通信方法中泛洪和集中式路由协议系统开销大、时延长和扩展性差的缺点,提出基于移动Agent的分组k-Anycast路由协议。该协议创建并维护多个分组,每个分组管理至少k个k-Anycast成员,因此可将k-Anycast路由问题分散至各分组处,从而使协议具有分布式管理和多路径路由的特点;采用适合分布式管理的移动Agent技术实现分组和路由管理。仿真实验表明,该协议的扩展性、高负载下的系统开销和时延优于泛洪和集中式路由协议。     

改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题

在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题可行有效.     

一种新的无线传感器网络半动态分簇路由协议

在LEACH分簇算法的基础上,提出一种半动态无线传感器网络分簇路由算法。在半动态分簇算法中,新簇形成之后,不需要更换簇内节点信息而仅改变簇头信息,直至簇内节点死亡率超过30%,再重新进行新一轮簇的形成。仿真结果表明,这种分簇算法在很大程度上提高了整个无线传感器网络的寿命。     

基于流量预报的无线传感器网络自适应拥塞控制路由协议

基于按需距离向量路由协议,提出了一种针对无线传感器网络的自适应拥塞控制路由协议,所提出的协议根据时间序列预报算法获得未来时刻的网络流量预报值,并由此判断节点的拥塞程度以便预先采取分流措施,实现对路由的自适应控制. NS2仿真实验表明,该协议有效地提高了网络性能,特别是对网络拥塞和流量均衡的改善较大.     

Kademlia协议中的路由表自适应调节机制

为提高DHT网络在抖动条件下的性能,该文研究Kademlia协议及其路由表自适应调节机制,提出一种k 桶容积参数K 值的自适应调节算法,根据路由数据的可用概率判断网络的抖动状况,通过调节K 值来实现路由表的规模对抖动强度的自适应. 仿真实验结果表明,该算法能有效缩短抖动情况下的查询延迟,将网络的崩溃点提高了近10%,使网络在抖动强度波动时仍能保持较高性能.     

基于簇首负载均衡的无线传感器网络分层路由协议

针对分层无线传感器网络的簇首选择开销大,靠近汇聚节点(Sink)的簇首容易负载过重,且路由需经多跳才能至Sink而导致时延大等问题,提出充分考虑簇首负载均衡的路由协议;采用多Sink节点来构建网络,运用接收信号强度指示对网络进行梯度分簇,使用移动传感节点在簇首和Sink之间转发数据;仿真实验验证了上述方案能有效地均衡无线传感器网络中的簇首负载,从而降低网络传输时延与能耗,提高网络生存周期;对于解决无线传感器网络单点失效及网络能耗高等问题有重要的价值。     

基于配载约束的配送优化问题及其求解算法

车辆配载与配送是两个相互联系与相互影响的子问题,考虑了货物的易损性、装载的稳定性、物品不可倒置、车辆平衡性、先下后装等配载约束,构建了车辆配载与配送联合优化的混合整数规划模型,基于问题自身的特点开发了由配载启发式算法和基于节约值的蚁群算法有机结合的交互式混合算法,采用基准实验问题(benchmarkproblems)进行了一系列对比试验,结果显示了所提出的模型及算法的有效性与实用性.     

带时间窗的开放式满载车辆路径问题建模及其求解算法

为满足某些企业的满载运输需求, 针对运输任务对车辆具有独占性的特点, 分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车运行费用, 在此基础上, 将带时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带时间窗的多车场开放式车辆路径问题, 建立了相应的数学模型, 并设计了改进的自适应遗传算法进行开环路径求解, 并把算法应用于某木材厂的周运输计划的制定, 算法在很短时间内求得了运输方案, 比木材厂原运输方案减少了车辆数, 并节省了运输费用. 实验证明, 算法是可行和有效的.     

求解双层CARP优化问题的演化学习型遗传算法

双层有能力约束的弧路径优化问题(capacitated arc routing problem, CARP)的研究对象通常是某个城市或地区,首先聚焦于该地物流系统的宏观配置,然后考虑相关服务的完成问题。针对双层CARP优化问题,提出了一种演化学习型遗传算法(learnable genetic algorithm, LGA)。建立了LGA的基本框架,设计了构件知识和算子知识等知识形式。在LGA中,采用扩展启发式方法辅助生成初始种群,使用算子知识为选择、交叉和变异选择操作算子,应用构件知识为交叉和变异操作选择断点位置,同时借助局部替换程序不断地向当前种群中注入新个体。LGA的框架为现有优化方法改进提供了一种有益借鉴。     

网构软件信任机制的系统动力学模型研究

结合人际信任关系建立的基本原理,采用定性分析与定量分析相结合的方法,提出了网构软件信任机制的系统动力学模型,并基于系统动力学思想分析了影响网构软件信任水平的相关因素,建立了知识积累与信任评估的动力学方程。Vensim PLE仿真实验表明,网构软件信任系统动力学模型的建立有利于网络信任环境的分析,为系统仿真提供了有价值的新思路。