机会网络的路由研究与节点设计

发布时间：2017-10-19 01:13

  本文关键词：机会网络的路由研究与节点设计

  更多相关文章： 机会网络 路由 蚁群算法 神经网络 负载均衡

【摘要】：机会网络是一种具有延时容忍特性的自组织网络。其不需要源节点和目的节点之间存在完整路径,仅仅依靠节点之间的相遇机会实现消息的通信。机会网络由于其组网的便捷、灵活、高效、成本低廉等特性,在一些场合下能够成为传统无线网络的重要补充。本文针对机会网络的自适应路由需求,研究并设计了机会网络中基于蚁群算法和神经网络算法的路由方式,利用蚁群算法处理具有随机行为特性的节点,同时利用神经网络算法处理具有规律性行为的节点。本文主要研究工作如下：1.研究了如何将蚁群算法和神经网络算法用于机会网络路由之中,设计了相应路由算法的整体流程。2.在传统蚁群算法的基础上,针对机会网络特点进行改进,给出了一种启发性算法与信息素相结合的方式,解决收敛速度与避免陷入局部优先解的矛盾。在信息素更新方式中,研究了利用回溯路由消息进行信息素的回溯的方法。在节点路由构建方面,实现了一种针对机会网络路由的节点路由构建方式。3.在机会节点路由的神经网络建模中,给出了用节点的历史传输质量信息替代单一的连通状态信息,更好地适应机会网络的特性。同时,基于中间件技术,研究并实现了一种机会网络下的节点负载均衡技术。4.针对本文所述方案构建了相应仿真系统,搭建仿真框架,编写相应算法、路由模型、数据缓存等模块,并收集相应的实验数据集,在四种不同场景的数据集下进行仿真。通过对已有的概率预测路由,喷雾焦点路由等自适应路由算法进行比较,结果表明在具有规律性、社区性特性的实验数据集下,本文算法在投递成功率、节点资源消耗上有一定的优势。
【关键词】：机会网络 路由 蚁群算法 神经网络 负载均衡
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题研究的背景9-10
• 1.2 机会网络10-13
• 1.2.1 机会网络概述10-11
• 1.2.2 机会网络的路由11-13
• 1.3 论文相关内容的研究现状13-15
• 1.4 本文主要工作及创新点15-17
• 1.4.1 主要工作15-16
• 1.4.2 创新点16-17
• 第二章 机会网络关键技术研究17-35
• 2.1 机会网络路由相关技术分析17-25
• 2.1.1 基于副本泛洪的Epidemic路由17-18
• 2.1.2 基于预测与感知的路由18-20
• 2.1.2.1 PROPHET路由算法18-19
• 2.1.2.2 典型的PROPHET路由算法过程19-20
• 2.1.3 基于社会关系的路由20-22
• 2.1.3.1 BubbleRap路由算法20-21
• 2.1.3.2 典型的BubbleRap算法过程21-22
• 2.1.4 基于自适应学习的路由22-25
• 2.1.4.1 基于信任机制的机会网络22-23
• 2.1.4.2 基于信任机制的机会网络典型过程23-24
• 2.1.4.3 基于信任机制在DTN网络存在的一些问题24-25
• 2.2 蚁群算法综述25-28
• 2.2.1 蚁群算法原理综述25-27
• 2.2.2 蚁群算法在机会网络中的应用27-28
• 2.3 神经网络技术综述28-31
• 2.3.1 神经网络原理28-30
• 2.3.2 机会节点的神经网络预测节点行为算法30-31
• 2.4 中间件相关技术综述31-33
• 2.4.1 中间件技术概述31-32
• 2.4.2 机会网络节点的负载均衡概念32-33
• 2.5 本章小结33-35
• 第三章 基于蚁群算法与神经网络的路由算法研究35-59
• 3.1 基于蚁群回溯信息的机会网络路由算法研究35-43
• 3.1.1 算法总体流程介绍35-36
• 3.1.2 禁忌搜索路由算法36-39
• 3.1.2.1 扩展禁忌表36-38
• 3.1.2.2 启发式算法与局部最优解问题38-39
• 3.1.3 蚁群路由算法39-43
• 3.1.3.1 回溯路由消息39-40
• 3.1.3.2 信息素浓度增长算法40-41
• 3.1.3.3 信息素浓度蒸发算法41-43
• 3.1.4 蚁群算法小结43
• 3.2 机会网络中的BP神经网络预测路由算法43-51
• 3.2.1 算法流程介绍43-44
• 3.2.2 机会节点的神经网络算法的数学模型44-46
• 3.2.2.1 神经元模型44-45
• 3.2.2.2 机会节点的神经网络多层模型45-46
• 3.2.3 误差的前向传播46-47
• 3.2.4 机会网络参数设计47-50
• 3.2.4.1 神经元参数设计47-49
• 3.2.4.2 输入样本参数设计49-50
• 3.2.5 神经网络小结50-51
• 3.3 机会网络节点的负载均衡算法51-55
• 3.3.1 机会网络节点的负载均衡51-52
• 3.3.2 负载均衡算法设计52-54
• 3.3.2.1 考虑历史消息数量的负载定义52-53
• 3.3.2.2 考虑历史消息流量的负载定义53-54
• 3.3.3 机会网络节点的负载均衡算法54
• 3.3.4 机会网络节点的负载均衡算法小结54-55
• 3.4 机会网络节点总体设计与实现55-59
• 第四章 实验评价59-73
• 4.1 实验环境59-62
• 4.1.1 实验环境描述59-60
• 4.1.2 实验平台搭建及参数设置60-62
• 4.1.2.1 外部数据集属性描述60
• 4.1.2.2 数据集特性60-62
• 4.2 平台搭建及参数设置62-64
• 4.2.1 衡量机会网络特性的主要指标62-63
• 4.2.2 仿真配置参数63-64
• 4.3 仿真结果64-71
• 4.3.1 infocom06数据集64-67
• 4.3.1.1 仿真结果与分析64-66
• 4.3.1.2 性能-资源比与社区化属性66-67
• 4.3.2 infocom05数据集结果与分析67-68
• 4.3.3 MIT Reality Mining数据集68-70
• 4.3.3.1 仿真结果与分析68-69
• 4.3.3.2 平均负载情况分析69-70
• 4.3.4 Author数据集仿真结果与分析70-71
• 4.4 节点压力测试71-72
• 4.5 本章小结72-73
• 第五章 总结及展望73-75
• 参考文献75-81
• 致谢81-82
• 攻读硕士学位期间的科研经历82
• 攻读硕士学位期间合作发表的论文82

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本文编号：1058199