社会容迟网络中基于能效的消息转发机制的研究

发布时间：2017-06-29 09:01

  本文关键词：社会容迟网络中基于能效的消息转发机制的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社会容迟网是具有一定社会关系的人所形成的具有社会性的容迟网络,所以研究社会容迟网的路由方法需要充分考虑到网络中节点的社会性和容迟网络的特性。节点的社会性主要体现为社区性、自私性、中心性等。容迟性则主要体现为节点之间的连接时断时续,且节点的缓存有限。由于在社会容迟网络中,网络节点如手机和传感器节点大多是使用电池供电,其能量往往是非常有限的。所以,节点的能量必须被仔细地计划和使用,使节点可以在网络中存活尽可能长的时间。因此,如何提高能效是社会容迟网络中消息转发机制的重要内容。在社会容迟网络中,由于人类的社会关系或共同的行为爱好,人们往往会形成一个个团体,因此网络中存在社区性,而由于节点更愿意向同一社区内转发消息而不愿为其他社区的节点转发消息而存在社会自私性。本文针对上述特性及现存方案的一些不足,提出相应的基于能效的消息转发优化算法。本文首先研究了社会容迟网络的体系结构及关键技术,为全方位的研究和分析社会容迟网络奠定了基础。同时,对社会容迟网络中常用的一些路由算法、建模方法以及仿真工具等做了简单的描述,为下文工作的展开提供了理论基础。针对社会容迟网络中的社会自私性和Epidemic算法的能耗问题,本文首先在综合考虑了各项因素,建立了基于多社区的ODE模型,并根据理论模型,提出了一个基于副本限制数的最优化问题,然后通过与ONE仿真结果进行对比,验证了理论模型的准确性。然后,针对提出的最优化问题,在基于多社区理论模型的基础上,提出了两种基于能效的消息转发优化算法——基于复合形和基于蚁群算法的消息转发优化算法。通过找到最优副本限制向量组C*,减少消息的传输成功率,使其趋近于传输需求,由此达到提高能效的目的。然后通过仿真实验对比并分析了两种优化算法的性能,同时验证了提出的算法能够有效提高Epidemic算法的性能,并分析了社会自私性对算法性能的影响。本论文的研究成果可以为社会容迟网络路由协议的研究提供思路,也可以用于社会容迟网络的实际应用中,具有较好的理论价值和应用前景。
【关键词】：社会容迟网络 Epidemic协议 常微分方程模型 复合形法 蚁群算法
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.0
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及研究现状9-11
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2 论文研究目标及内容11-12
• 1.2.1 研究目标11
• 1.2.2 研究内容11-12
• 1.3 论文来源和主要贡献12-13
• 1.3.1 论文来源12
• 1.3.2 论文的主要贡献12-13
• 1.4 论文的组织结构13
• 1.5 本章小结13-14
• 第二章 社会容迟网络体系结构及关键技术14-30
• 2.1 社会容迟网络的体系结构14-17
• 2.1.1 社会容迟网络的概念14-15
• 2.1.2 社会容迟网络的体系结构15-16
• 2.1.3 社会容迟网络的基本特性16-17
• 2.2 社会容迟网络的路由方法17-23
• 2.2.1 社会容迟网络中常用的路由算法17-22
• 2.2.2 社会容迟网络中路由算法的评价指标22-23
• 2.3 社会容迟网络的建模方法23-26
• 2.3.1 连续马尔可夫模型24-25
• 2.3.2 ODE模型25-26
• 2.4 ONE仿真平台介绍26-29
• 2.4.1 仿真软件ONE概述26-27
• 2.4.2 ONE仿真平台的构成27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 基于社会自私性的理论模型30-40
• 3.1 引言30
• 3.2 网络模型及假设30-31
• 3.3 基于社会自私性的ODE模型31-34
• 3.4 基于模型的最优化问题34
• 3.5 基于枚举算法的消息转发算法34-35
• 3.6 消息转发算法的实现35-36
• 3.7 模型验证36-39
• 3.7.1 仿真设置36-37
• 3.7.2 模型验证37-39
• 3.8 本章小结39-40
• 第四章 基于能效的消息转发优化算法40-54
• 4.1 最优化算法概述40-41
• 4.2 基于复合形的消息转发优化算法41-44
• 4.2.1 复合形法的概述41-42
• 4.2.2 基于复合形法的消息转发优化算法42-44
• 4.3 基于蚁群算法的消息转发优化算法44-47
• 4.3.1 蚁群算法的概述44-45
• 4.3.2 基于蚁群算法的消息转发优化算法45-47
• 4.4 算法性能评估47-53
• 4.4.1 优化算法对比47-49
• 4.4.2 消息转发优化算法的性能评估49-51
• 4.4.3 社会自私性对消息转发优化算法的影响51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 论文总结54-55
• 5.2 工作展望55-56
• 参考文献56-59
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文59-60
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利60-61
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目61-62
• 致谢62

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