基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

基于三对Bell态纠缠交换的QDKD方案

提出了一种基于三对Bell态纠缠交换的量子确定性密钥分发方案(Quantum Deterministic Key Distribution,QDKD),该方案充分利用量子纠缠交换的原理,通过对三对Bell态进行纠缠、测量操作,并辅以经典信息实现确定性密钥的分发,方案中任何窃听行为都会被及时发现。同基于两对Bell态纠缠交换的QDKD方案相比,协议利用三对Bell态并使用两种方法实现确定性密钥信息的分发。分析结果表明,方案仅用到两粒子纠缠态,没有涉及任何幺正操作,操作性强,密钥分发效率高。     

LEO卫星网络路径选择策略

路由算法在选择路径时,主要考虑传输延迟和跳数这两个因素,分别选取最短延迟路径(Least Delay Path,LDP)或最少跳数路径(Least Hops Path,LHP)。在卫星网络中,基于LHP选径策略实现更加简单,但其应用在LEO卫星网络中合理性的研究成果不多。对极轨道LEO卫星网络中,LDP和LHP之间关系进行详细地理论分析,验证了LHP选径策略的合理性。并在此基础上,提出一种基于横向传输优先级(Horizontal Transmitting Priority,HTP)的LHP最短路径选择策略,利用横向链路长短特性简化路径决策流程。通过仿真,该方法能够快速寻找到最短LHP路径,为LEO卫星网络路由算法提供一定的研究基础。     

Index policies for the routing of background jobs

Arriving (generic) jobs may be processed at one of several service stations, but only when no other (dedicated) jobs are waiting there. We consider the problem of how to route these incoming background jobs to make best use of the spare service capacity available at the stations. We develop an approximative approach to Whittle's proposal for restless bandits to obtain an index policy for routing. The indices concerned are increasing and nonlinear in the station workload. A numerical study testifies to the strong performance of the index policies developed. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

Approximation results for min‐max path cover problems in vehicle routing

This article studies a min‐max path cover problem, which is to determine a set of paths for k capacitated vehicles to service all the customers in a given weighted graph so that the largest path cost is minimized. The problem has wide applications in vehicle routing, especially when the minimization of the latest service completion time is a critical performance measure. We have analyzed four typical variants of this problem, where the vehicles have either unlimited or limited capacities, and they start from either a given depot or any depot of a given depot set. We have developed approximation algorithms for these four variants, which achieve approximation ratios of max{3 ‐ 2/k,2}, 5, max{5 ‐ 2/k,4}, and 7, respectively. We have also analyzed the approximation hardness of these variants by showing that, unless P = NP , it is impossible for them to achieve approximation ratios less than 4/3, 3/2, 3/2, and 2, respectively. We have further extended the techniques and results developed for this problem to other min‐max vehicle routing problems.© 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

蚁群算法在车辆巡回保障中的应用研究

应用蚁群算法（ACA）解决车辆巡回保障问题，建立了车辆巡回保障优化数学模型，对轨迹更新规则进行了重新设定，给出了算法的实现步骤。通过算例分析，将计算结果与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）作了比较，对模型和算法的正确性、高效性和适用性进行了验证。实验结果表明，该算法可以快速、有效求得车辆巡回保障的优化解，得到车辆巡回保障过程中的较优方案。     

面向战术互联网子网路由协议与网络业务的仿真分析

战术互联网是美军的新一代通信系统,它实现了美军三大传统通信系统的互联互通,在战场信息的传递与交互上至关重要。移动Ad hoc网络技术是战术互联网中的关键技术,再加上战场中的节点移动性强,高效稳定的路由算法是Ad hoc网络技术的重点和难点。战术互联网末端网络的主要业务是战场态势信息的交互以及话音通信,主要分析战场环境下不同射频功率和不同路由协议对战术互联网末端Ad hoc网络数据和话音业务性能的影响。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.