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MR-OLSR:多天线多信道无线Mesh网络中一种链路状态路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2014,(8)
对Ad Hoc网络下的OLSR算法进行改进,提出多天线多信道无线网状网下一种优化的链路状态路由算法MR-OLSR,使得数据流可以在多路径上并行传输,实现拥塞避免和提高信道利用率的目的。利用改进的IWCETT测量尺度算法对多路径链路质量予以测量,同时根据路径质量提出的信道分配策略和多路径策略选择算法使得整体网络具有负载均衡的特性。在OPNET模拟器上实现了算法,结果表明该算法在保持原算法鲁棒性和可扩展性的同时,进一步增强了单链路失效时的稳定性和可靠性,提高了网络的吞吐率。 相似文献
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基于蚁群算法的Ad Hoc网组播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
网络拓扑结构动态变化、带宽和能源受限等特点使得Ad Hoc组播路由问题成为当前研究的热点问题.现有的Ad Hoc网组播协议多为确定性路由,对Ad Hoc网网络环境的变化适应性较差.在深入研究蚁群算法的基础上,对其进行了改进,将其应用在Ad Hoc网组播路由的建立和维护过程中,提出了一种不确定性的组播路由算法,称为基于蚁群算法的Ad Hoc组播路由算法.NS-2仿真结果证明,蚁群算法在Ad Hoc组播路由中的应用使组播路由算法具有较高的稳定性和良好的传输有效性,受网络环境的影响较小. 相似文献
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Ad Hoc网络多路径需求路由及路径熵选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
无线移动Ad Hoc网络是一种不依赖任何固定基础设施的移动无线多跳网络.由于其动态性和资源的限制,在Ad Hoc网络中提供多路径路由是一个重要的研究课题.描述了一种Ad Hoc网络中基于信息熵选择的稳定多路径路由算法(stability multipath on-demand routing,简称SMDR),提出了路径熵的度量参数,并利用路径熵来选择稳定的、长寿命的多路径,减少了重构路由的次数,从而在网络拓扑频繁变化的Ad Hoc网络环境中较好地提供QoS保证和提高数据传输率.仿真结果表明,SMDR协议改进了分组传输率、端到端时延和路由负载率.SMDR协议为解决动态的Ad Hoc网络多路径传输提供了一种新的有效途径. 相似文献
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由于传统的Ad Hoc网络路由算法不考虑能量因素,为了改善其能量约束问题,根据自然界蚁群的觅食行为[1]提出了一种能量有效的路由算法.在路由选择过程中综合考虑了路径长度和节点的剩余能量,并且利用蚁群优化的特点形成多路径的数据传输,有效地延长了节点有限能量的使用时间,进而延长网络的生存期.在仿真实验中与现有相关协议进行了对比,结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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针对Ad Hoc网络拓扑结构易变,带宽受限和节点能量受限的特征,将优化的蚁群算法引入简单相关多路路由算法,提出一种基于蚁群优化的简单相关多路径路由算法(ACO-SNDMR)。该算法结合了蚁群算法的分布性、并行性、正反馈以及简单相关多路径节能和可靠性强的优点,能提供带有网络约束条件下的路由,经仿真表明了算法的有效性,且在性能上优于简单相关多路径算法。 相似文献
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利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的正反馈收敛机制,把蚁群算法和遗传算法融合起来,提出了一种遗传蚁群算法(GAAC)来解决Ad Hoc网络中QoS路由问题。首先利用遗传算法生成信息素分布,然后用蚁群算法求精解,优势互补,期望获得优化性能和时间性能的双赢。并针对算法应用于Ad Hoc网络QoS路由普遍产生的拥塞问题,采用拥塞回避的策略,从而实现网络业务流负载均衡。仿真表明该算法比其它单一采用蚁群算法进行路由选择更适合于动态Ad Hoc网络环境。 相似文献
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Ad Hoc网络中基于蚁群的多路径路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Ad Hoc网络是由一组移动节点在没有任何现存网络基础设施或是集中管理的情况下形成的动态网络.针时Ad Hoc网络的动态网络环境和负载不均等不利因素,提出了一种基于蚁群的Ad Hoc多路径路由算法(AMRBA),算法具有良好的分布式特性,能为网络提供大量的冗余路径,增强了网络的抗毁性.同时通过对蚂蚁收集到的网络信息所对应的参数赋予不同加权值的方法对路由表进行控制,有效地缓解了Ad Hoc网络的拥塞问题和路由开销过大的问题.仿真结果表明,AMRBA在分组投递率、端到端平均时延等方面有优良性能,改善了网络性能. 相似文献
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无线AdHoc网络是一个多跳、临时性的对等移动自治系统,它由一组带有无线收发装置的移动节点组成。而路由协议是AdHoc网络体系结构中不可或缺的重要组成部分,因此路由协议的研究成为当前AdHoc网络研究的重点。针对AdHoc网络节点能量有限的特性,提出了一种基于分簇及蚁群的组合路由算法(CRBAC)。给出了分簇策略下的簇内簇间路由机制,簇内采用按需路由策略,将改进的蚁群算法应用到簇内路由机制中,通过扩散信息素选择能量高的邻节点均衡网络节点能量,而簇间采用尽可能简单的表驱动路由策略。仿真结果表明,该算法是合理的,不仅有效地减少了端到端时延,而且提高了网络的生存时间。 相似文献
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通过对Ad Hoc网络QoS组播路由问题的深入研究,提出了一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的群智能混合算法(QPSOACO算法)。该算法融合QPSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度,进一步提高算法对网络节点移动性的适应能力。仿真实验表明,该算法对Ad Hoc网络环境的适应性良好。 相似文献
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通过研究蚂蚁寻食的轨迹,分析推理出一种得到最优路径的并行算法,由于其灵感来源于蚂蚁,所以起名为蚁群算法。蚁群算法是近年才发展起来的,成功应用于很多领域,如车辆调度问题、分布式人工智能研究、负载平衡、大规模集成电路设计、工厂生产计划制定方面、图像着色和路由算法方面等等。本文主要是运用蚁群算法,寻找Ad Hoc网络中最优路由路径,使整个Ad Hoc网络成为一个稳定可靠的网络系统。 相似文献
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针对Ad Hoc网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,本文借鉴萤火虫群优化算法的思想,提出了一种基于萤火虫群优化的Ad Hoc网络路由协议。路由协议用萤火虫优化算法的荧光素强度的更新规则与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量及节点间的距离等因素相互映射,改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成Ad Hoc网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现Ad Hoc网络的稳定。仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由协议在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能。 相似文献
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