基于图论和PSO算法的无线Mesh网络网关部署研究及其推广

发布时间：2017-12-12 05:24

  本文关键词：基于图论和PSO算法的无线Mesh网络网关部署研究及其推广

  更多相关文章： Mesh网络 网关部署 设施选址 几何K中心 粒子群优化算法

【摘要】：在无线Mesh网络中,网络的大部分流量汇聚于网关,网关部署直接影响到网络的服务质量,合理的网关部署对网络性能的提升具有重要意义。无线Mesh网络网关部署和K中心选址问题类似,科学合理的设施选址可以有效地节约资源、降低成本、提高社会效益和经济效益。本文将围绕无线Mesh网络网关部署以及K中心选址问题进行研究,主要工作有:(1)将Mesh网络的网关部署方式进行分类,在相同的网络拓扑结构中,分别用节点K中心和几何K中心两种方式进行网关部署,通过对比发现,几何K中心更具有普遍性,理论上可获得全局最优解;同样地,对K中心选址问题进行分类,结果分析得出,与离散K中心选址相比,连续K中心选址的灵活性较大,选取的设施位置较好。此外,用PSO算法对不同的测试函数进行优化,仿真结果表明,初值对PSO算法的收敛状态影响显著。因此,采用PSO算法求解几何K中心网关部署问题时,改进粒子群的初始位置,可降低网络的覆盖半径。(2)对几何K中心的无线Mesh网络网关部署问题进行了研究,并提出了中心粒子群优化(CPSO)算法。该算法归结为在给定的网络拓扑中寻找全连通子图,并筛选出功能最完备的极大全连通子图,求得初始中心点位置,然后结合PSO算法,利用这些初始中心点位置对PSO算法进行初始化,并引入随机生成的惯性权重,使得算法更容易获得最优解。通过仿真实验,将所提的CPSO算法与其它算法进行对比,结果表明本文所提方法具有更好的优化效果和收敛速度。(3)针对连续K中心选址问题,本文构建了新的求解模型,并以服务站到需求节点的加权距离最小作为优化目标,提出了基于模拟退火的粒子群优化(PSOwSA)算法。在PSOwSA算法中引入了模拟退火机制和惯性权重等改进策略,使算法不易陷入局优、收敛速度加快。通过仿真和对比发现,PSOwSA算法优化得到的加权距离小,稳定性强,收敛速度快。通过对以上两个经典问题进行分析和研究,并提出了可行的解决办法,所提方法同样可应用于社交网络、无线传感器网络和物流网络等复杂网络中。
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1281338