PSO和ABC的混合优化算法

通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两个算法寻优后进行比较,选出最优适应值。通过混合算法对4个标准函数进行测试,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能。     

基于改进Dijkstra算法的配用电通信网流量调度策略

针对配用电通信网中数据汇聚易产生拥塞的问题,提出了一种复合边权值流量调度路由算法。首先,依据跳数建立节点分层模型;然后,划分配用电业务优先级和节点拥塞等级;最后,以跳数、流量负载率和链路利用率为综合指标计算边权值,对需要流量调度的节点根据改进的Dijkstra算法进行路由选择,同时对重度拥塞节点按照配用电业务优先级进行调度。与最短路径（SPF）算法和贪婪背压算法（GBRA）相比,在数据生成率为80 kb/s时,所提算法紧急型业务丢包率分别减少了81.3%和67.7%,关键型业务丢包率分别减少了79%和63.8%。仿真结果表明,所提算法能有效缓解网络拥塞,提高网络有效吞吐量,降低网络端到端时延和高优先级业务的丢包率。     

基于链路预测的VANET路由算法

在车载自组织网络(VANET)中,AODV路由算法存在控制开销大、路由发现和修复时间长等不足。为此,对AODV算法进行局部优化,提出一种改进的路由算法,利用节点位置、运动速度等信息预测链路失效时间。在路由发现阶段,将链路失效时间最大的路径作为传输路径;在路由维护阶段,设置定时器并提前触发路由寻路,减少路径搜寻时间。仿真结果表明,与AODV算法相比,该算法在数据包端到端延迟、传输吞吐率及报文投递率等方面性能较好。     

基于种群迭代贪婪算法无等待流水车间调度

针对无等待流水车间调度问题,提出一种基于种群迭代的改进贪婪算法解决以最小化最大完工时间为目标的此类问题。首先,采用改进NEH(Nawaz–Enscore–Ham)算法提升初始种群的质量,提高种群的多样性,并得出初始解,确定最优个体;其次,采用种群迭代贪婪算法对确定的种群序列进行破坏与重新构建,将新序列插入指定位置,并对获得的候选方案进行本地搜索,获得新的解决方案,同时取代劣势解决方案;最后,通过仿真实例将种群迭代贪婪算法与其他智能优化算法在平均相对偏差率、最佳相对偏差率、算法收敛性上进行对比,结果表明种群迭代贪婪算法求解所提问题的高效性和稳定性。     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

一种基于EPA标准的无线调度算法

据工业现场不同数据具有不同实时性要求的特点,在EPA有线调度算法的基础上提出了一种基于TDMA的无线调度算法。该算法根据不同的实时性要求将一个通信宏周期分为周期报文传输阶段和非周期报文传输阶段。在周期报文传输阶段,每个设备都被分配了时间片用于传输数据实时性要求比较高的数据,在非周期报文传输阶段,网关设备按照非周期报文的不同优先级为各设备分配时间片,该算法同时保证了通信的确定性和实时性。还提出了一种该算法通信宏周期、周期报文传输阶段长度和非周期报文传输阶段长度的确定方法。通过树型网络进行测试,结果表明该调度算法具有较低的丢包率。     

Truetime的网络控制系统仿真研究

介绍了网络控制系统,Truetime工具箱以及安装过程。结合使用Jitterbug工具箱用LQG算法对3个倒立摆网络控制模型进行了仿真实验,运用EDF算法和RM算法进行仿真对比。从结果可以看出,3个倒立摆都得到了很好的控制,EDF的总体控制性能要优于RM控制算法。从丢包率和网络传输速度两方面研究了网络服务质量(QoS)对控制性能的影响。采用PID算法控制单回路的直流电机模型,丢包率较小,传输速率较快,控制性能较好。     

一种与IPSec兼容的基于有线/无线混合网络的TCP性能优化机制

传统的TCP协议,假设丢包都是由网络拥塞造成的,这不适用于错误丢包比拥塞丢包更容易发生的无线链路,而且现有的很多改进方案无法用于加密通讯中.在分析现有改进算法的基础上,提出一种适用于有线/无线混合网络IPSec兼容的端到端的优化机制.通过接收端数据包到达时间间隔的变化累积来判断无线链路的状况,用ACK标记ELN通知发送端,避免不必要的拥塞控制而导致性能下降.通过NS2仿真实验表明该机制能有效提高TCP传输性能还与现有的安全机制兼容.     

考虑链路重传的工业无线网络确定性调度算法

作为工业网络的关键技术, 确定性调度通过合理安排网络传输资源, 满足工业数据在规定时间内到达目标设备的实时性要求. 工业网络往往部署在环境恶劣、电磁情况复杂的工业现场, 与有线网络相比, 工业无线网络还面临着严重的丢包问题. 考虑到重传是克服链路丢包的简便高效方法, 本文提出了支持持续重传和区间重传两种策略的确定性调度算法. 基于链路时槽松弛度和动态优先级, 调度算法在每个时槽按照调度规则为重传链路配置通信资源, 缓解丢包对数据传输的影响, 并围绕对应重传策略进行相应的时槽、频点优化分配, 保障数据端到端按时到达. 仿真结果表明, 所提调度算法在满足传输确定性的前提下, 有效提升了数据传输的可靠性.     

无线多媒体传感器网络能量均衡的QoS路由算法

为保障能量受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)多服务质量(QoS)需求,提出了一种能量均衡的QoS路由(EBQR)算法。该算法通过蚁群优化将网络带宽、时延、丢包率和能量等因素作为目标函数,并根据函数值大小动态调整蚁群信息素的挥发系数和浓度增量,提供网络业务中满足不同QoS需求的最优路径。仿真结果表明:与AntWMSNs算法和ASAR算法相比,EBQR算法平均端到端时延降低了16%,丢包率减少22%,生命周期延长了近50%,有效实现了网络中节点能耗的均衡性。     

基于电网的采样感知加权循环调度算法

针对智能电网相量测量设备竞争使用有限的网络通信资源时，会因资源分配不均而导致数据包延时或丢失，进而影响电力系统状态估计的精度这一问题，提出了一种采样感知加权循环（SAWRR）调度算法。首先根据电网相量测量单元（PMU）采样频率和数据包大小的特性，提出了基于PMU业务流均方差的权重定义方法；然后设计了相应的PMU采样感知迭代循环调度算法；最后将该算法运用到PMU采样传输模型中。该算法能自适应地感知PMU的采样变化，及时调整数据包的传输。仿真结果表明，与原始的加权循环调度算法相比，SAWRR算法减少了95%的PMU采样数据包的调度时延，降低了一半的丢包率，增加了两倍的吞吐量。将SAWRR算法运用到PMU数据传输中有利于保证智能电网的稳定性。     

移动延迟容忍传感网络拥塞控制算法研究

针对移动延迟容忍传感网络拥塞而造成的节点内缓存数量预测不准,数据传输延时速度过慢,数据分组投递成功率低等问题,提出一种移动延迟容忍传感网络拥塞控制算法。算法是基于节点状态感知的,构建移动延迟容忍传感网络拥塞预测机制,依据机制中所获取的历史缓存信息感知节点状态,对拥塞严重或中度拥塞的节点缓存队列内的数据进行信息聚合,提出拥塞控制的策略。最后通过仿真可得数据分组投递率、数据分组丢包率及响应时间、消息产生率。实验结果表明,所提出的拥塞控制算法能够预测缓存数量准确,减少数据传输时延,保证数据分组投递成功率,提高整个网络的工作效率。     

基于强化学习的网络时延自动化控制数学建模研究

传统的网络时延控制模型在分析时延原因时,仅从宏观角度分析,缺少建立网络模型的过程,导致时延控制能力差、数据传输时间长、丢包率大的问题。为解决此问题,设计一种基于强化学习的网络时延自动化控制模型。该模型的构建主要分为两部分,先是确定网络模型,具体分析网络时延出现的原因,在此基础上,利用强化学习中的Q学习算法构建自动化控制模型,以解决网络时延问题。实验结果表明:与传统的基于均衡调度的网络时延控制模型相比,该模型对网络时延的控制性能更好,且数据包传输时间缩短3.7 s,数据包丢包率降低5%,应用优势明显。     

一种智能多路径路由及子流分配协同算法

传统单一路径的传输机制难以满足当前以智慧城市为代表的新一代应用对时延、丢包率等网络性能的要求,而现有多路径传输机制在路由算法及子流分配等方面不能根据网络实时状态调整且互相缺乏协同。引入强化学习理论并结合软件定义网络,提出多路径路由及子流分配协同算法。基于Q-learning设计多路径路由算法,并从策略协同角度对其进行改进,实现路由与子流分配的相互协同。在此基础上,通过Q-value的回环消除方法保证路由准确性并提高算法收敛速度。实验结果表明,该算法在网络负载动态变化过程中能实时调整最佳的多路径路由及子流分配协同策略,提高了传输成功率。     

基于ODMRP的分布式核心稳定路由算法

在无人机网络中,由于节点具有较强的移动性,对于组播路由的建立以及组播组的划分提出更高要求,一般的组播路由协议往往无法满足网络需求.为此,提出了一种基于ODMRP的分布式核心稳定路由算法.该算法结合了改进贪婪机制,根据路由状况对路径进行优化,为了降低源节点的数据处理负担,提出了分布式核心节点选择机制,将组播组的信息储存在多个核心节点中,同时释放了转发节点的储存空间.文章通过路由抢修机制,监控路由状态变化,对即将断裂的路由提前修复,保证了路径的有效性.仿真表明,该算法与标准的ODMRP算法及改进算法VCMP算法相比,能够优化传输路径,降低端到端时延,提高分组交付率,提升网络性能.     

Message scheduling for real-time interprocessor communication

In this paper an efficient algorithm is proposed which optimizes periodic message scheduling in a real-time multiprocessor system. The system is based on a many-core single-chip computer architecture and uses a multistage baseline network for inter-core communication. Due to its basic architecture, internal blockings can occur during data transfers, i.e. the baseline network is not real-time capable by itself. Therefore, we propose a scheduling algorithm that may be performed before the execution of an application in order to compute a non-blocking schedule of periodic message transfers. Additionally, we optimize the clock rate of the network subject to the constraint that all data transfers can be performed in a non-blocking way. Our solution algorithm is based on a generalized graph coloring model and a randomized greedy approach. The algorithm was tested on some realistic communication scenarios as they appear in modern electronic car units. Computational results show the effectiveness of the proposed algorithm.     

DSRC中一种考虑剩余时间的信道访问退避算法

IEEE 802.11p协议是DSRC技术的下层标准,而该协议采用的仍然是传统的二进制指数退避算法（BEB）。BEB算法虽已广泛使用,但并不能很好地适应DSRC中车载节点的高速移动及其拓扑结构快速变化的特点,易出现信道访问不公平,网络丢包率增加等问题。针对这些问题,提出一种考虑剩余时间的退避算法,由车辆节点的当前速度计算其剩余时间,优化退避机制。实验表明,提出的机制在改善信道访问公平性,提高网络吞吐量等方面均有较好的改善。     

Neural network prediction model for a real-time data transmission

Both the real-time transmission and the amount of valid transmitted data are important factors in real-time multimedia transmission through the Internet. They are mainly affected by the channel bandwidth, delay time, and packet loss. In this paper, we propose a predictive rate control system for data transmission, which is designed to improve the number of valid transmitted packets for the transmission of real-time multimedia over the Internet. The one-step-ahead round-trip delay time and packet loss are predicted using a prediction algorithm and then these predicted values are used to determine the transmission rate. A real-time multimedia transmission system was implemented using a TCP-friendly algorithm, in order to obtain the measurement data needed for the proposed system. Neural network modeling was performed using the collected data, which consisted of the round-trip time (RTT) delay and packet loss rate (PLR). In addition, the performance of the neural network prediction model was verified through a validation process. The transmission rate was determined from the values of RTT delay and PLR, and a data transmission test for an actual system was performed using this transmission rate. The experiment results show that the algorithm proposed in this study increases the number of valid packets compared with the TCP-friendly algorithm.     

综合式拥塞控制机制的研究

针对无线传感器网络中的SFB拥塞控制算法在网络流量大时,其分类机制受影响而导致TCP流传输性能下降的问题,介绍了一种综合式拥塞控制机制的算法实现,并在NS-2平台上对该机制的性能进行了仿真研究。综合式拥塞控制机制通过建立新路径对数据包分流来解决拥塞问题;当新路径建立失败时,采用公平汇聚算法,按比例减少源节点的发送率,保证每个源节点公平发送数据;对于轻度拥塞情况,采用一种节能算法,即设置拥塞时间阈值,只有当拥塞时间超过阀值时才启动新路径查找机制。仿真结果表明,综合式拥塞控制机制能够减少丢包率,有效缓解拥塞,并能够根据数据权重的不同可靠发送重要数据。     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.