蟻群優(yōu)化在移動(dòng)自組網(wǎng)MPR節(jié)點(diǎn)選擇問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、移動(dòng)自組網(wǎng)(MANET)是一種特殊的由移動(dòng)節(jié)點(diǎn)所組成的多跳自組織通信網(wǎng)絡(luò)。與其它類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)相比，移動(dòng)自組網(wǎng)具有靈活性、健壯性等特點(diǎn)，使其得到越來(lái)越廣泛的關(guān)注，并在通信技術(shù)研究中占有重要地位。
　　 在移動(dòng)自組網(wǎng)中，多點(diǎn)中繼機(jī)制(MPR)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中被用來(lái)減少消息重復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)，進(jìn)而限制了網(wǎng)絡(luò)中的泛洪消息數(shù)，降低了網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)。該機(jī)制要求網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)從本節(jié)點(diǎn)的一跳鄰居集合中選出若干個(gè)可以覆蓋其所有二跳鄰居的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成MPR節(jié)點(diǎn)集合，并且

2、僅通過(guò)MPR節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)消息。但由于最小MPR集的選取屬于NP難問(wèn)題，傳統(tǒng)的貪心算法方法在求解精度上往往無(wú)法取得較好的結(jié)果，尤其是在網(wǎng)絡(luò)密度較大的環(huán)境下。
　　 針對(duì)以上問(wèn)題，本文將蟻群優(yōu)化用于最小MPR集選取問(wèn)題的求解，并給出了一種基于候選解的改進(jìn)蟻群算法CSACO。通過(guò)使用候選解集進(jìn)行信息素的更新，提高了算法的收斂速度，同時(shí)避免了算法陷入早熟。模擬實(shí)驗(yàn)表明，CSACO可以有效降低MPR集的大小，同時(shí)在較短的時(shí)間內(nèi)收斂到最優(yōu)解，提

3、高網(wǎng)絡(luò)性能。
　　 本文的主要工作包括以下內(nèi)容:
　　 1)總結(jié)并分析了移動(dòng)自組網(wǎng)中常見(jiàn)的路由協(xié)議；研究了多點(diǎn)中繼機(jī)制的原理，并給出了當(dāng)前提出的用于進(jìn)行MPR節(jié)點(diǎn)選取的方案，并分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 2)通過(guò)對(duì)蟻群算法的機(jī)制的深入研究，給出了解決最小MPR集選取問(wèn)題的蟻群算法模型，詳細(xì)介紹了模型中各個(gè)組成部分，包括適應(yīng)函數(shù)的構(gòu)造、節(jié)點(diǎn)選擇的概率方程以及信息素更新方程的建立。為了驗(yàn)證模型的有效性，建立了仿真實(shí)驗(yàn)

4、環(huán)境，通過(guò)生成不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并對(duì)各種環(huán)境下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)行算法的求解性能評(píng)估。
　　 3)由于蟻群算法尋解速度較慢，易陷局部最優(yōu)，在對(duì)已有的改進(jìn)蟻群算法進(jìn)行研究后，本文提出了一種基于候選解的改進(jìn)蟻群算法CSACO。通過(guò)使用候選解集進(jìn)行信息素的更新，提高了算法的收斂速度，同時(shí)避免了算法陷入早熟。模擬實(shí)驗(yàn)表明，相比于其它的MPR節(jié)點(diǎn)選擇方法，CSACO可以有效降低MPR集的大小，同時(shí)在較短的時(shí)間內(nèi)收斂到最優(yōu)解，提高網(wǎng)絡(luò)性