传感器网络中基于树的最大生命精确数据收集

在节点密集部署的多跳传感器网络中,精确数据收集使得越靠近Sink节点的传感器节点需要承担越多的数据转发量,能量消耗很快,容易造成“热区”,缩短了网络生命周期.为了最大化网络生命周期,需要构造生命周期最大的生成树,但这属于NP完全问题.无须知道节点的位置信息,提出一种算法MAXLAT来解决这个问题.算法以一棵Sink拥有最多孩子的生成树为基础,并根据节点负载的大小将树上节点分别定义为瓶颈节点、次瓶颈节点和富裕节点.然后,通过对所有节点进行着色,不断转移瓶颈节点的子孙,到富裕节点的子树上去.算法结束时,得到一     

无线传感网中最大化生命的延迟优化算法

针对一些实时性要求比较高的应用场景,如地震监测、火警探测等,提出一种限定延迟的最大化网络生命周期算法DCLB(Delay-Constrained and Load-Balance data aggregation algorithm)。DCLB以一棵具有最小跳生成树为基础,在满足限制树高的前提下,迭代的转移树上负载最大节点的子孙到负载小的节点上去。实验表明,与目前已有算法相比,DCLB算法具有更低的时间复杂度,能有效地减少延迟并延长树的生命周期。     

传输受限的异构P2P系统负载平衡算法

提出了一种传输受限的异构P2P负载平衡算法,此算法依赖于局部网络的负载信息,并在局部网络内部进行负载迁移使整个系统达到负载平衡状态。理论分析和实验数据均表明,此算法可在网络传输存在限制的条件下,尽快地使系统到达平衡状态。基于局部负载信息与基于全局负载信息的负载平衡效果几乎相同,而前者的时间复杂度远低于后者,特别是在节点较多的P2P网络中。同时由于在局部网络内进行负载迁移,故能够以较小的网络通信量得到良好的性能。     

基于移动代理具有拥塞控制的AODV路由协议

提出一种基于移动代理的AODV路由协议,来解决Ad Hoc网络的拥塞问题.在网络中引入一定数量的携带拥塞状态的移动代理,移动代理在网络中漫游时选择轻负载的节点为下一跳,并根据节点拥塞状态更新路由表,用较少的信息流量使每个节点及时了解当前网络的拓扑状况.实验结果表明这种路由算法可以有效地平衡网络负载,大大增强了链路的稳定性,降低了端到端的数据传输时延.     

非结构化P2P网络基于马尔科夫链的搜索算法研究

现有的非结构化P2P资源搜索算法并没有将兴趣与负载结合进行考虑,本文不仅考虑节点搜索资源时基于兴趣的查询转发,也综合考虑了各个节点的负载信息。基于此,本文设计提出了基于Markov Chain模型的资源搜索改进算法Bo MC。Bo MC算法利用马尔科夫模型为非结构化P2P网络节点通过随机采样建立状态转移概率矩阵。而转移概率是基于节点的转发因子,其中包含有节点兴趣及负载的综合信息。我们知道,基于马尔科夫链平稳分布的特性可以使整个网络在查询过程中趋于收敛状态,进而达到节点的负载均衡。根据网络负载分布情况,该算法考虑到动态更新转移概率。在Peer Sim的仿真环境下,实现Bo MC算法并将其与传统的P2P资源搜索算法作比较。     

负载均衡集中式能耗树算法的无线传感网路由协议

由于无线传感器网络中每个节点的能量都非常有限,在选择路由协议时需尽可能地延长网络生存时间.从限制能耗最大节点的功耗出发,提出一种新的负载均衡的集中式能耗树(CCT-LB)算法.仿真结果表明,相比分布式的WRT算法,该算法能使网络不同比例节点的存活时间提高10%～500%,同时提高网络节点的负载均衡性,从而有效地延长网络寿命.     

基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法

网络带宽飞速发展,应用并行处理技术可以大幅度提高网络入侵检测系统（NIDS）的性能。并行处理环境下的NIDS要求在对报文进行负载均衡分配时要保持连接的完整性,即相关的报文要分配到同一个处理节点。基于B+树的稳定和均衡特性,提出基于B+树快速调优的反馈式负载平衡算法(BLB)。该算法利用B+树搜索性能高、完全平衡的特性,当负载不均衡时,对B+树结构的流表进行快速调优,重映射流表,达到负载均衡。通过仿真实验,证明了该方案能快速使B+树结构连接密集度达到平衡,有效地均衡负载,降低系统的丢包率。     

自适应阈值参数的无线传感器网络组播路由算法

针对现有协议组播树开销难以达到最低的不足,提出了一种新的基于自适应阈值参数的组播路由算法.在初始化阶段对目的节点进行最佳合并分区,初始化完成后则在当前源节点处计算对应各目的节点路径有效因子α的值,自适应地选择阈值参数P对α进行评估,根据评估结果选择当前源节点的下一跳转发节点,直到数据包发送到所有目的节点.仿真结果表明,该算法降低了构建组播树的通信开销,并具有较低的算法复杂度.     

改进灰狼优化算法在WSN节点部署中的应用

根据无线传感网络节点在随机部署时存在聚集程度高导致覆盖率低的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法,并将其应用于无线传感网络节点的优化覆盖.首先,利用混沌算法进行算法种群的初始化,以提高种群多样性;其次,在灰狼算法的基础上改进其收敛因子,平衡全局和局部搜索能力,提高算法中后期的优化能力;最后,对δ狼进行融合变异以改善局部极值问题.仿真实验表明,将改进后的灰狼优化算法应用于WSN节点部署优化中,与标准灰狼优化算法相比加快了优化速度,网络覆盖率提高了3％.     

无线传感器网络动态负载均衡树路由算法

多源单汇路由是无线传感器网络的关键问题之一,当所有节点都执行感知任务时,网络流量具有漏斗效应。距离Sink远的节点流量小,距离Sink近的节点由于需要转发大量数据,流量较大,容易产生拥塞。从最小生成树与宽度优先搜索树的特点出发,提出基于动态负载均衡树的路由算法。该算法在初始宽度优先搜索树的基础上,通过嫁接与局部调整树结构的方式,使流量在子树间动态均衡。对Sink位于不同位置的网络进行仿真,结果表明基于动态负载均衡树的路由算法在负载均衡度及能耗方面均占优。     

一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法

以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.     

改进A*算法在路径规划中的应用

针对大规模多AGV路径规划的应用场景,为解决多个AGV在路径规划时因抢占节点,导致该节点负载过高,造成局部拥塞,致使整个系统的运行效率降低的问题。提出了一种结合节点负载情况的改进A*算法。各个节点的负载从初始值开始,根据相应的动态负载计算公式,动态更新该节点的负载。在A*算法的启发函数中引入负载,使节点负载影响AGV路径选择,避开高负载节点。通过相应的仿真模拟实验,证明了该算法能够有效地均衡各节点的负载,提高系统运行效率。     

基于WSN均衡汇聚树的CTP路由算法改进

针对无线传感器网络(WSN)节点能量均衡消耗的需求,提出一种基于均衡汇聚树的路由算法LB-CTP。该算法定义节点均衡度,引入规避繁忙节点接入机制。在路由更新中,相应节点以LB-CTP路由算法选择父节点接入网络,分担繁忙节点负担。基于TinyOS操作系统对 LB-CTP进行实现,通过TOSSIM平台进行仿真实验,结果表明,与CTP算法相比,LB-CTP算法能有效地均衡网络负载。     

LR-WPAN捷径式能量均衡树路由算法研究

针对LR-WPAN网络中ZigBee树路由算法存在的不足,在综合考虑单个节点的生存周期和整个网络能量消耗的基础上,提出一种捷径式能量均衡树路由算法。通过在节点中使用邻居表以及表中添加动态剩余能量标志位,结合路由跳数、节点和网络的能量状态设计路由算法。运用仿真实验与原始树路由算法进行分析对比,表明改进后的路由算法有效地降低了路由开销和网络节点间的延时,提高了节点存活率和路由效率,达到优化网络能效,延长网络生存周期的目的。     

深度优先算法在创建树形结构中的应用研究

为了让软件系统可以对树结构进行灵活管理,对相关学者提出的生成动态树结构的方案进行改进,给出了以数据表自关联的方式对节点信息进行存储,提出了在存储状态下的父节点、兄弟节点、叶子节点等节点类型的定义。使用深度优先非递归算法抽取节点信息,并按照树结构方式对节点进行排序,依据排序结果以及节点类型生成树结构,实现了一种具有很好可移植性、可扩充性和可维护性的无限级动态树。最后,将动态树植入学校管理系统,通过实验证明,植入该树结构之后系统具有界面结构性强、信息层次清晰、用户操作简单等优点。     

改进簇头选举的分层传感网络能量优化算法

在无线传感网络中,为解决树状拓扑结构中簇头竞选算法不合理而造成能耗不均匀的问题,设计了改进簇头选举的分层路由能量优化算法,即在簇头选举时分别对阈值公式、簇头竞选算法有所改进.其中,阈值公式以节点所剩能量、节点到Sink节点间距离以及能耗因子为基准;而在簇头竞选算法中增加候选簇头的成员个数这一参数,可避免成员个数较多的节点成为簇头的几率,从而平衡簇头的能耗.通过与经典的LEACH和EOUCR协议的成簇算法仿真对比表明:提出的算法可以更好地平衡簇头能量耗损,从整体上延长网络生存周期.     

无线传感器网络多径路由算法

路由协议是无线传感器网络研究的热点,针对传感器节点能量有限的特点,为了均衡网络负载、延长网络生存期,该文提出一种基于能量－跳数权重值的多径路由算法(EHM),其核心思想是各节点维护到其邻居节点的多条路径,并根据邻居节点的跳数和剩余能量信息进行路由选择。利用OPNET仿真工具对算法进行仿真,结果表明EHM算法可以有效地均衡网络节点的能量消耗,在节点剩余能量上有50%左右的性能提升。     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

面向大规模数据接入系统的负载平衡机制

当前分布式系统负载平衡算法存在问题：1）算法建立的系统中各节点角色固定,系统不具有自适应性;2）算法的通用性不高;3）负载迁移任务巨大,且负载平衡周期过长等。针对这些问题,提出了混合式负载平衡算法。首先,设计了一个分布式系统接收模型。模型将系统任务分为三层：接收层、处理层和存储层。在接收层使用了自定义的通信协议提高系统的接收性能。然后,负载平衡算法采用随机负载迁移策略,根据系统中节点的负载状态,对负载任务进行随机迁移。通过这种策略解决负载平衡周期过长和负载回迁问题。最后,通过分布式控制节点选择策略,使系统中节点具有自适应性。实验结果显示,在百万数据源以下,系统各层平均延迟处于毫秒级,系统负载平衡平均耗时在3 min以下。实验证明了所提出的负载平衡机制具有周期短、任务响应迅速等特点,能够提高分布式系统的接收性能。