移动Ad Hoc网组播路由协议研究进展

移动Ad Hoc网和组播都是既有美好前景又有实现难度的技术,在移动Ad Hoc网中进行组播更是一项带挑战性的工作。目前该领域的研究热点之一是路由协议。本文介绍了移动Ad Hoc网组播路由的主要难点及研究现状,分类描述和比较了已有的主要协议,并对泛洪协议以及单播与组播路由协议的关系进行了阐述,最后展望了未来的研究工作。     

Ad Hoc网络组播路由协议的研究

Ad Hoc网络是一种不依赖于固定设施的,自组织的无线网络,其组网快捷,方便,具有广阔的发展前景。在典型的Ad Hoc网络应用中,网络主机通过按组工作来完成一项特定的任务。因此,组播在Ad Hoc网络中是一个十分重要的功能。对现有的Ad Hoc网络中的组播路由协议进行了详细的研究与分析,最后对它们各自的特点进行了比较。     

基于QualNet仿真平台的Ad Hoc网络组播路由协议研究

近年来，对Ad Hoc网络组播路由协议的研究越来越被人们关注，但是目前所设计的组播路由协议在性能上都有一些不足，针对不同的网络应用环境选择和设计适合的组播协议十分重要．本文利用QualNet仿真平台对MAODV和ODMRP两种组播路由协议进行仿真，分析与比较了它们在各种网络环境中的性能．     

基于蚁群算法的Ad Hoc网络能量均衡路由协议

AdHoc网络路由协议的研究是AdHoe网络研究的重点之一,其中在节点能量、网络生命周期方面还存在问题有待解决。针对现有的路由算法对链路整体能量、单点能量之间的关系考虑的不足,该文综合分析链路平均能量与最小能量对网络生存期的影响,将链路平均能量与单点最小能量的乘积作为信息素的计算方法对蚁群算法进行改进,提出了基于蚁群算法的AdHoe网络能量均衡路由协议（ACEBR）。与AODV等协议进行对比,实验仿真结果表明,改进后的协议减少了节点的死亡数,延长了网络的生存周期。     

基于混沌遗传的Ad Hoc网络组播路由算法?

针对移动Ad Hoc网络(MANETS)的QoS组播路由优化问题,提出一种基于混沌遗传的组播路由算法。利用混沌变量的遍历性特点对遗传算法的适应度函数进行优化,避免遗传算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,该算法具有较好的收敛性和稳定性,能解决多QoS约束下MANETS的组播路由问题。     

基于分层结构的Ad Hoc网络应用层组播路由研究

提出了一种基于分层结构的Ad Hoc网络应用层组播路由协议HALMP,将网络划分为多个子网,利用虚拟成员节点和延迟响应机制优化子网内共享组播树,以最小生成树方式构建子网间的源-群首组播树,数据分组转发时对组成员节点分布密集的区域引入本地广播机制。仿真结果表明,这些策略的采用优化了组播树,提高了分组转发效率,协议具有较好的可扩展性。     

Ad Hoc网络中有效的费用优化组播路由算法

Ad Hoc无线网络组网灵活、快捷,不受有线网络的影响,具有广阔的发展前景。随着无线通信技术的发展,组播应用日益广泛,组播技术正成为重要的研究课题。本文研究Ad Hoc网络时延约束组播路由问题,针对已有算法复杂性高、难于应用于实际的缺点,提出快速有效的组播路由算法DCMR。该算法首先找到足够的满足时延约束的源点与接收节点间路径;然后,对满足时延约束的路径依费用排序,并依序选择路径建立覆盖所有接收节点的组播树;最后,检查组播树的有效性,去掉可能存在的环路,并进行费用优化。仿真实验表明,在构造的组播树费用方面,DCMR算法稍差于KPP算法,但是,DCMR算法执行时间远低于KPP算法执行时间,可减少43.9%CPU执行时间。     

Ad Hoc网络中基于遗传蚁群算法的QoS多播路由算法

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。     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

以蚁群优化为基础的组播路由算法优化

分析组播路由算法和蚁群优化算法,并通过仿真实验评价了以蚁群优化为基础的组播路由算法的优化方法。当路由计算的规模较大时,信息中未搜索到的数量能够减少并趋近0,将路由算法的全局搜索能力降低。蚁群算法中,蚂蚁的数量与算法的全局搜索能力呈正相关,但蚂蚁的数量在增加的过程中会影响其收敛速度。通过蚁群优化组播路由算法,能够在规模的限定下,提高算法的搜索能力。     

基于蚁群算法的QoS组播路由问题研究

提出一种基于蚁群算法的服务质量(QoS)多约束的组播路由算法,算法通过引入模拟退火思想和多行为蚂蚁,解决了常规蚁群算法搜索能力差,容易陷入局部最优的缺点.给出一个网络路由模型,给定相关参数进行仿真实验,实验结果表明,基于模拟退火思想的逆向蚂蚁算法性能优于常规蚁群算法,能更好地搜寻到全局最优解.     

基于蚂蚁算法的AdHoc网络QoS多播路由

针对当前移动AdHoc网络的特点和基于QoS的多播路由问题,提出一种基于蚂蚁算法的QoS多播路由算法,引入“优奖差罚”的信息素更新机制,克服基本蚂蚁算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点。实验和分析结果表明,该算法可以找到一棵费用趋于最小、状态稳定的多播路由树,提高了带宽利用率,降低了网络时延和端到端代价。     

分布式蚁群QoS组播路由算法

为寻找满足带宽、延迟等约束的最小代价组播路由树的QoS组播路由,提出一种分布式蚁群优化算法。在蚂蚁行动过程中形成组播树的森林。若在某步结束时森林中仅剩1棵树,则蚂蚁达到目标,停止行动。仿真实验结果表明,该算法在结果和收敛速度方面都有良好的表现。     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

基于WMPLS的无线自组网组播路由机制

将多协议标签交换(MPLS)技术与无线自组网组播机制相结合可以把MPLS在分组转发以及支持服务质量、流量工程等方面的技术优势引入到无线自组网组播路由协议设计中,具此提出了一种基于MPLS技术的组播协议设计方案——标签交换转发组播协议(Label-Switching Forwarding multicast routing protocol,以下简称LSF组播协议)。     

Ad Hoc网络中基于熵的QoS多播路由研究

Ad Hoc网络自身固有的特点使得Ad Hoc网络的QoS路由协议面临许多新的挑战和机遇,而且出现了许多新的网络系统,如视频点播、远程教学、远程医疗等,这些多媒体实时系统已经不满足网络的单播数据。因此,网络数据的多播提上了日程。本文对QoS多播路由进行了阐述,提出了一种基于熵的稳定的QoS多播路由,并且对它进行了分析以及与已经存在的多QoS约束多播路由进行了比较。     

基于蚁群算法的网络安全路由算法研究

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。     

蚁群算法在QoS组播路由问题中的应用

研究了该算法在QoS组播路由问题中的应用,描述了QoS路由优化问题。基于多个不相关可加度量的QoS路由问题是NP完全问题,目前采用的方法多为启发式算法。由于蚁群算法是一种基于蚁群系统原理的、具有自组织能力的、新型的启发式优化算法,利用其能够寻找最短路径这一特性,提出了一种基于蚁群系统原理,用于解决时延和时延抖动约束问题的组播路由问题的QoS组播路由算法。该算法改进了路径选择策略,优化了信息素更新公式。仿真结果表明,该算法能够迅速、准确地找到最优解。     

基于蚁群的AdHoc网络分簇路由算法

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。