Ad Hoc网络AODV路由选择协议的改进

在移动Ad Hoc网络环境中,链路失效和路由改变的事件经常发生.TCP应用在这样的环境中性能是低下的,因为它总是认为数据包的丢失是由于网络拥塞造成的.提出一种改进的AODV路由协议(E-AODV),此协议在选路时会选择一条稳定的路径,进而提高TCP的吞吐量.仿真结果表明E-AODV协议是有效的.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

云计算环境下隐私保护方案

云计算中的用户隐私保护问题是云计算安全应用的挑战之一。现有的隐私保护方案大多面向用户可用数据的保护而忽视了个人身份信息的保护。为了解决这个问题,该文首先针对可用数据保护提出基于二次混淆的隐式分割机制;同时针对用户身份信息的保护提出基于可信服务器的云存储架构,实现数据存储和用户个人信息管理隔离。云服务器利用可信服务器提供的存储认证码判断用户的存储权限,用户的身份信息存储于可信服务器。安全分析表明:该架构能够隐藏存储在云服务器上的数据子块的特征,并且能对用户身份信息进行有效保护。     

基于交叉层设计的能量负载平衡自组网路由技术

针对已有无线自组网能量平衡路由研究缺少对无线链路信道状态考虑的问题,提出了绕过繁忙区域的能量负载平衡路由技术,采用交叉层设计方法,将M AC层提取的物理信道繁忙程度与节点剩余能量、路径跳数相结合,形成路由度量,并基于改进AODV(ad hoc on dem and d istancevector)路由协议基础上实现路由策略。通过N S-2环境中仿真实验,该技术比传统AODV协议对成功递交分组数、分组成功递交率提高10%的同时,很好地控制了分组延迟的增加,在网络负载增加时甚至更低。     

铁路行包配送车辆路径问题模型及算法

铁路行包配送车辆路径问题属于同时具有送货和集货需求的车辆路径问题.结合该问题特点,建立数学优化模型.求解算法中采用基于最近邻居的启发式方法产生尽可能好的初始解,并通过构造合理的邻域结构,引入适合的罚函数评价解的质量,随机选取禁忌长度的禁忌搜索算法优化初始解.以5台车辆、21个配送点的实例进行仿真计算,计算结果表明,模型及算法有效可行.     

C2C电子商务动态信用评价模型

信用问题是制约电子商务发展的主要瓶颈,目前国内C2C电子商务网站所提供的信用评价体系在一定程度上保证了网络交易的安全,但也存在着一些问题.提出了一个C2C电子商务动态信用评价模型.该模型根据交易历史,在综合考虑交易金额、交易时间、评价方信用度、未做评价交易等因素的基础上,采用动态计算的方式,为交易的成功进行提供可靠的依据.该模型可以有效区分恶意用户和诚信用户,从而减少信用欺诈等行为,提高C2C电子商务的安全性.     

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.     

CDN内容路由的负载均衡及网络分割算法的研究

CDN(Content Distribution／Delivery Network)技术的产生，是为了给客户提供最佳的内容服务，CDN的实现需要依赖多种网络技术的支持，其中很重要的一项就是负载均衡技术，在两种实现内容重定向功能算法的基础上，对服务器进行负载均衡，分析均衡前后服务器负载情况，并再次对两种算法进行性能比较，详细讨论了网络树的概念，给出了具体的网络分割的算法。     

一种保障时延能量高效的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络的低能耗要求以及不同的应用需求,提出一种保障时延、能量高效的路由协议(DGEER).节点沿着最短路径发送时延敏感数据到目的节点,从而使其时延尽可能小;非时延敏感数据根据邻居节点的剩余能量、数据队列占空比和梯度关系来选择下一跳节点,能够在网络发生堵塞时避开网络热点以缓解拥塞.仿真结果表明:与传统的PRTR(potential based real-time routing)协议相比,DGEER协议能够在减小时延敏感数据网络延迟的前提下均衡网络能耗,延长网络生存周期.     

一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法的超线性收敛分析

对文[1]提出的一个求解等式约束优化问题的信赖域算法进行超线性收敛分析.