Optimal path finding in direction,location, and time dependent environments

This article examines optimal path finding problems where cost function and constraints are direction, location, and time dependent. Recent advancements in sensor and data‐processing technology facilitate the collection of detailed real‐time information about the environment surrounding a ground vehicle, an airplane, or a naval vessel. We present a navigation model that makes use of such information. We relax a number of assumptions from existing literature on path‐finding problems and create an accurate, yet tractable, model suitable for implementation for a large class of problems. We present a dynamic programming model which integrates our earlier results for direction‐dependent, time and space homogeneous environment, and consequently, improves its accuracy, efficiency, and run‐time. The proposed path finding model also addresses limited information about the surrounding environment, control‐feasibility of the considered paths, such as sharpest feasible turns a vehicle can make, and computational demands of a time‐dependent environment. To demonstrate the applicability and performance of our path‐finding algorithm, computational experiments for a short‐range ship routing in dynamic wave‐field problem are presented. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

航空集群机载网络Failure-Oblivious路由策略

航空集群机载网络作为集群成员间信息交互的纽带,其路由策略性能优劣直接影响信息传输实时性与可靠性,从而制约网络化集群作战效能发挥.考虑到航空集群机载网络具有诸多不确定性,为应对路由失效以及尽可能避免路由更新,从路由选择算法的角度,在软件定义网络架构下提出Failure-Oblivious路由策略.与传统路由策略不同的是,...     

一种基于节点资源利用率的无标度网络路由策略

本文研究了节点负载处理能力异质条件下的无标度网络交通动力学过程,提出了一种基于节点资源利用率的全局动态路由策略。该策略利用网络中节点资源利用率构建了一种全局代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输负载。实验结果表明该路由策略在略微增加平均路径长度的情况下成倍地提高了网络负载传输能力,与有效路由策略的比较进一步验证了该策略的有效性。     

改进蚁群算法在DSR路由协议中的应用

针对移动Ad hoc网络节点移动频繁和单路径DSR路由协议不能均衡负载、网络健壮性低以及蚁群算法存在局部查询最优的问题,提出一种改进的蚁群算法,并把改进的蚁群算法应用到单路径路由协议DSR,设计出基于蚁群算法的多路径路由协议IDSR,通过仿真实验,从影响Ad hoc网络路由协议性能优劣的3个主要指标来比较IDSR、DSR路由协议和SMR路由协议的性能,实验结果表明,虽然改进协议IDSR路由开销比DSR、SMR稍有增加,但分组的投递率和平均端到端延时性能都有明显提高。     

基于能量均衡的无线传感器网络生命周期延长策略

为了从能量均衡角度出发解决无线传感器网络生命周期延长问题,从而延长整个物联网生命周期,针对无线传感器网络节点遭遇"路由空洞"的时候出现路由中断和生命周期缩短现象,分析能量消耗原理,构建最优跳数模型和能量均衡协议,并提出采用能量均衡的思路减少节点能量消耗。实验仿真发现,应用能量均衡协议使无线传感器网络节点能量分布更加均匀,节点能量消耗时间明显变长,而个别节点能量消耗速度明显大于其他节点的情况得以减少,达到延长无线传感器网络生命周期的目的。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于规则的域间路由系统异常检测

随着Internet的爆炸性增长,域间路由系统变得越来越复杂并难以控制,许多与域间路由安全相关的事件广泛引起了人们的关注。提出一个基于规则的域间路由监测框架,其中的规则可分为常规异常检测规则和特殊异常检测规则,它们能有效用于检测异常路由和可能的攻击行为,这两种规则的不同在于特殊异常检测规则是由大量路由得到的Internet模型来定义。研究了Internet层次模型与ISP商业关系模型的构造,基于这个框架实现了一个原型系统———ISP-Health,最后给出了检测能力结果。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

基于“票”的多路径QoS路由协议

Ad Hoc网络QoS路由协议是目前研究的热点.研究了现有的经典Ad Hoc网络QoS路由协议,并提出了一种基于"票"的多路径QoS路由协议,简称QoSMP.该协议综合了基于"票"的协议和多路径协议的优点,以带宽为QoS参数,寻找有效的路径.其基本思想是在源节点分发一些"票",进一步地分裂为许多"子票",以寻找满足的多路径路由.通过仿真实验与基于"票"的协议和单路径协议进行比较分析,结果表明QoSMP协议开销小,成功率高.该协议有待进一步改进,以便更好地满足QoS需求.