【摘要】：無線多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的激勵傳播算法可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源負載均衡,提高網(wǎng)絡(luò)可靠性。傳統(tǒng)的激勵傳播算法采用螢火蟲梯度搜索定位協(xié)作激勵方法,當網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布為隨機多跳的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)時,激勵傳播負載均衡存在效率低、準確性不高等問題。提出一種基于螢火蟲群優(yōu)化追蹤的重采樣轉(zhuǎn)移概率模型下的無線多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)激勵傳播算法,實現(xiàn)資源負載均衡,設(shè)計無線多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)覆蓋層次模型,提出螢火蟲群優(yōu)化追蹤算法,在無線多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)節(jié)點轉(zhuǎn)移概率空間,設(shè)計重采樣轉(zhuǎn)移概率模型,得到多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)激勵傳播系統(tǒng)狀態(tài)估計。仿真結(jié)果得到該算法實現(xiàn)無線多跳Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)狀態(tài)估計準確率要明顯高于傳統(tǒng)算法,估計誤差的波動小,在解決蛻化的同時避免了樣本貧化,資源負載均衡激勵精度提升方面明顯優(yōu)越于其它算法,展示了算法的優(yōu)越性能。
[Abstract]:The excitation propagation algorithm of wireless multi-hop Ad Hoc network can optimize the load balance of network resources and improve the reliability of the network. The traditional incentive propagation algorithm adopts firefly gradient search location cooperative incentive method. When the network nodes are distributed into random and multi-hop heterogeneous networks, the incentive propagation load balancing has some problems, such as low efficiency, low accuracy and so on. In this paper, a wireless multi-hop Ad Hoc network excitation propagation algorithm based on resampling transfer probability model based on firefly cluster optimization tracking is proposed, which realizes resource load balancing, designs wireless multi-hop Ad Hoc network coverage hierarchy model, proposes firefly cluster optimization tracking algorithm, designs resampling transition probability model in wireless multi-hop Ad Hoc network node transition probability space, and obtains state estimation of multi-hop Ad Hoc network excitation propagation system. The simulation results show that the accuracy of state estimation of wireless multi-hop Ad Hoc network system is obviously higher than that of the traditional algorithm, the fluctuation of estimation error is small, the sample dilution is avoided, and the excitation accuracy of resource load balancing is obviously superior to other algorithms, which shows the superior performance of the algorithm.
【作者單位】： 萊蕪職業(yè)技術(shù)學院總務(wù)處;
【基金】：萊蕪市科研項目(2013YA001)
【分類號】：TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：2499861