本文關(guān)鍵詞：機會網(wǎng)絡(luò)的路由研究與節(jié)點設(shè)計

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【摘要】：機會網(wǎng)絡(luò)是一種具有延時容忍特性的自組織網(wǎng)絡(luò)。其不需要源節(jié)點和目的節(jié)點之間存在完整路徑,僅僅依靠節(jié)點之間的相遇機會實現(xiàn)消息的通信。機會網(wǎng)絡(luò)由于其組網(wǎng)的便捷、靈活、高效、成本低廉等特性,在一些場合下能夠成為傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)的重要補充。本文針對機會網(wǎng)絡(luò)的自適應路由需求,研究并設(shè)計了機會網(wǎng)絡(luò)中基于蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的路由方式,利用蟻群算法處理具有隨機行為特性的節(jié)點,同時利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理具有規(guī)律性行為的節(jié)點。本文主要研究工作如下：1.研究了如何將蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于機會網(wǎng)絡(luò)路由之中,設(shè)計了相應路由算法的整體流程。2.在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上,針對機會網(wǎng)絡(luò)特點進行改進,給出了一種啟發(fā)性算法與信息素相結(jié)合的方式,解決收斂速度與避免陷入局部優(yōu)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進行信息素的回溯的方法。在節(jié)點路由構(gòu)建方面,實現(xiàn)了一種針對機會網(wǎng)絡(luò)路由的節(jié)點路由構(gòu)建方式。3.在機會節(jié)點路由的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中,給出了用節(jié)點的歷史傳輸質(zhì)量信息替代單一的連通狀態(tài)信息,更好地適應機會網(wǎng)絡(luò)的特性。同時,基于中間件技術(shù),研究并實現(xiàn)了一種機會網(wǎng)絡(luò)下的節(jié)點負載均衡技術(shù)。4.針對本文所述方案構(gòu)建了相應仿真系統(tǒng),搭建仿真框架,編寫相應算法、路由模型、數(shù)據(jù)緩存等模塊,并收集相應的實驗數(shù)據(jù)集,在四種不同場景的數(shù)據(jù)集下進行仿真。通過對已有的概率預測路由,噴霧焦點路由等自適應路由算法進行比較,結(jié)果表明在具有規(guī)律性、社區(qū)性特性的實驗數(shù)據(jù)集下,本文算法在投遞成功率、節(jié)點資源消耗上有一定的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：機會網(wǎng)絡(luò) 路由 蟻群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 負載均衡
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題研究的背景9-10
• 1.2 機會網(wǎng)絡(luò)10-13
• 1.2.1 機會網(wǎng)絡(luò)概述10-11
• 1.2.2 機會網(wǎng)絡(luò)的路由11-13
• 1.3 論文相關(guān)內(nèi)容的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 本文主要工作及創(chuàng)新點15-17
• 1.4.1 主要工作15-16
• 1.4.2 創(chuàng)新點16-17
• 第二章 機會網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究17-35
• 2.1 機會網(wǎng)絡(luò)路由相關(guān)技術(shù)分析17-25
• 2.1.1 基于副本泛洪的Epidemic路由17-18
• 2.1.2 基于預測與感知的路由18-20
• 2.1.2.1 PROPHET路由算法18-19
• 2.1.2.2 典型的PROPHET路由算法過程19-20
• 2.1.3 基于社會關(guān)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算法過程21-22
• 2.1.4 基于自適應學習的路由22-25
• 2.1.4.1 基于信任機制的機會網(wǎng)絡(luò)22-23
• 2.1.4.2 基于信任機制的機會網(wǎng)絡(luò)典型過程23-24
• 2.1.4.3 基于信任機制在DTN網(wǎng)絡(luò)存在的一些問題24-25
• 2.2 蟻群算法綜述25-28
• 2.2.1 蟻群算法原理綜述25-27
• 2.2.2 蟻群算法在機會網(wǎng)絡(luò)中的應用27-28
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜述28-31
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理28-30
• 2.3.2 機會節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測節(jié)點行為算法30-31
• 2.4 中間件相關(guān)技術(shù)綜述31-33
• 2.4.1 中間件技術(shù)概述31-32
• 2.4.2 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的負載均衡概念32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于蟻群算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路由算法研究35-59
• 3.1 基于蟻群回溯信息的機會網(wǎng)絡(luò)路由算法研究35-43
• 3.1.1 算法總體流程介紹35-36
• 3.1.2 禁忌搜索路由算法36-39
• 3.1.2.1 擴展禁忌表36-38
• 3.1.2.2 啟發(fā)式算法與局部最優(yōu)解問題38-39
• 3.1.3 蟻群路由算法39-43
• 3.1.3.1 回溯路由消息39-40
• 3.1.3.2 信息素濃度增長算法40-41
• 3.1.3.3 信息素濃度蒸發(fā)算法41-43
• 3.1.4 蟻群算法小結(jié)43
• 3.2 機會網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測路由算法43-51
• 3.2.1 算法流程介紹43-44
• 3.2.2 機會節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學模型44-46
• 3.2.2.1 神經(jīng)元模型44-45
• 3.2.2.2 機會節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層模型45-46
• 3.2.3 誤差的前向傳播46-47
• 3.2.4 機會網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計47-50
• 3.2.4.1 神經(jīng)元參數(shù)設(shè)計47-49
• 3.2.4.2 輸入樣本參數(shù)設(shè)計49-50
• 3.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小結(jié)50-51
• 3.3 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的負載均衡算法51-55
• 3.3.1 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的負載均衡51-52
• 3.3.2 負載均衡算法設(shè)計52-54
• 3.3.2.1 考慮歷史消息數(shù)量的負載定義52-53
• 3.3.2.2 考慮歷史消息流量的負載定義53-54
• 3.3.3 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的負載均衡算法54
• 3.3.4 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的負載均衡算法小結(jié)54-55
• 3.4 機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總體設(shè)計與實現(xiàn)55-59
• 第四章 實驗評價59-73
• 4.1 實驗環(huán)境59-62
• 4.1.1 實驗環(huán)境描述59-60
• 4.1.2 實驗平臺搭建及參數(shù)設(shè)置60-62
• 4.1.2.1 外部數(shù)據(jù)集屬性描述60
• 4.1.2.2 數(shù)據(jù)集特性60-62
• 4.2 平臺搭建及參數(shù)設(shè)置62-64
• 4.2.1 衡量機會網(wǎng)絡(luò)特性的主要指標62-63
• 4.2.2 仿真配置參數(shù)63-64
• 4.3 仿真結(jié)果64-71
• 4.3.1 infocom06數(shù)據(jù)集64-67
• 4.3.1.1 仿真結(jié)果與分析64-66
• 4.3.1.2 性能-資源比與社區(qū)化屬性66-67
• 4.3.2 infocom05數(shù)據(jù)集結(jié)果與分析67-68
• 4.3.3 MIT Reality Mining數(shù)據(jù)集68-70
• 4.3.3.1 仿真結(jié)果與分析68-69
• 4.3.3.2 平均負載情況分析69-70
• 4.3.4 Author數(shù)據(jù)集仿真結(jié)果與分析70-71
• 4.4 節(jié)點壓力測試71-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 第五章 總結(jié)及展望73-75
• 參考文獻75-81
• 致謝81-82
• 攻讀碩士學位期間的科研經(jīng)歷82
• 攻讀碩士學位期間合作發(fā)表的論文82

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