本文關(guān)鍵詞：基于圖論和PSO算法的無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署研究及其推廣

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【摘要】：在無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)的大部分流量匯聚于網(wǎng)關(guān),網(wǎng)關(guān)部署直接影響到網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量,合理的網(wǎng)關(guān)部署對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的提升具有重要意義。無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署和K中心選址問(wèn)題類似,科學(xué)合理的設(shè)施選址可以有效地節(jié)約資源、降低成本、提高社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。本文將圍繞無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署以及K中心選址問(wèn)題進(jìn)行研究,主要工作有:(1)將Mesh網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)部署方式進(jìn)行分類,在相同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,分別用節(jié)點(diǎn)K中心和幾何K中心兩種方式進(jìn)行網(wǎng)關(guān)部署,通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),幾何K中心更具有普遍性,理論上可獲得全局最優(yōu)解;同樣地,對(duì)K中心選址問(wèn)題進(jìn)行分類,結(jié)果分析得出,與離散K中心選址相比,連續(xù)K中心選址的靈活性較大,選取的設(shè)施位置較好。此外,用PSO算法對(duì)不同的測(cè)試函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,仿真結(jié)果表明,初值對(duì)PSO算法的收斂狀態(tài)影響顯著。因此,采用PSO算法求解幾何K中心網(wǎng)關(guān)部署問(wèn)題時(shí),改進(jìn)粒子群的初始位置,可降低網(wǎng)絡(luò)的覆蓋半徑。(2)對(duì)幾何K中心的無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署問(wèn)題進(jìn)行了研究,并提出了中心粒子群優(yōu)化(CPSO)算法。該算法歸結(jié)為在給定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲袑ふ胰B通子圖,并篩選出功能最完備的極大全連通子圖,求得初始中心點(diǎn)位置,然后結(jié)合PSO算法,利用這些初始中心點(diǎn)位置對(duì)PSO算法進(jìn)行初始化,并引入隨機(jī)生成的慣性權(quán)重,使得算法更容易獲得最優(yōu)解。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),將所提的CPSO算法與其它算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明本文所提方法具有更好的優(yōu)化效果和收斂速度。(3)針對(duì)連續(xù)K中心選址問(wèn)題,本文構(gòu)建了新的求解模型,并以服務(wù)站到需求節(jié)點(diǎn)的加權(quán)距離最小作為優(yōu)化目標(biāo),提出了基于模擬退火的粒子群優(yōu)化(PSOwSA)算法。在PSOwSA算法中引入了模擬退火機(jī)制和慣性權(quán)重等改進(jìn)策略,使算法不易陷入局優(yōu)、收斂速度加快。通過(guò)仿真和對(duì)比發(fā)現(xiàn),PSOwSA算法優(yōu)化得到的加權(quán)距離小,穩(wěn)定性強(qiáng),收斂速度快。通過(guò)對(duì)以上兩個(gè)經(jīng)典問(wèn)題進(jìn)行分析和研究,并提出了可行的解決辦法,所提方法同樣可應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和物流網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中。
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5

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3 徐t，

本文編號(hào)：1281338