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蚁群算法与A*算法在Ad-Hoc网络中的应用研究

作　者: 王仁红
导　师: 廖惜春
学　校: 五邑大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 无线自组织网络通信协议蚁群算法启发式函数路由协议:A*算法路由算法
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

智能交通系统诱导系统中,高速运行的车辆通过无线移动通信方式传递数据,组成了实际的Ad Hoc |网络应用环境。该系统主要由基于计算机系统的主机为监控中心(类似服务器)、若干行驶在道路上的车辆(无线收发从机)组成Ad Hoc网络。各车辆也可以通过网络,实时将自身信息传送给监控中心。监控中心的任务是根据各个车辆提供的位置等信息,计算出各条道路的交通状况,用来为各高速运行在道路上的车辆提供诱导信息。在这类网络中,由于节点频繁移动造成网络结构动态变化,寻路(路由选择)问题成为无线Ad Hoc网络应用与研究的关键问题和难点。其中网络路由算法是实现网络通信最关键、最核心的部分。良好的网络路由算法对屏蔽底层的不利因素为上层提供快速、高效的信息支持起着重要作用。Ad Hoc通信网络是由计算机通信网络通信网络发展而来的,故最初的Ad Hoc网络路由算法都是借鉴计算机网络路由算法的思想来进行路由查找的。但是Ad Hoc网络较之计算机网络有独特的特点：一是Ad Hoc网络采用无线通信信号作为载体,故信号覆盖范围有限,直接的通信范围有限；二是Ad Hoc网络的通信节点都是自带能源,故不能持久的信号支持,信号强度也有限；三是Ad Hoc网络的节点一般都是不断在运动的,故整个网络的拓扑结构不断变化。方面由于上面分析的Ad Hoc |网络固有的特点,使研究Ad Hoc网络路由算法有了理论上的需要；另一方面,随着智能交通系统、抗险救灾、战场通信指挥等实际应用场景的迅速发展,使得Ad Hoc网络路由算法的研究越来越受到各研究机构、学者的关注。于是涌现了不少专用于Ad Hoc网络的路由算法,如DSDV,DSR,AODV等等,这些算法的共同缺点是时间复杂度高、占用信道带宽大等。为了解决上述问题,论文采用智能搜索算法蚁群算法和A*算法,通过Ad hoc网络的深入研究,分别对这两种算法进行了改进以使其分别能够适应Ad hoc网络的路由查找,并在NS-2模拟软件上进行了模拟实验,主要的研究内容如下：1、深入研究了蚁群算法的工作原理,并且对其进行了改造以适应Ad Hoc网络中的路由查找,针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,论文对蚁群算法的信息素挥发因子系数进行了改进；最后进行了模拟实验,实验结果表明,改进后的蚁群算法的性能有了明显的提高。2、基于上述的蚁群算法,论文研究了基于蚁群算法的Ad Hoc网络路由算法,算法充分考虑了Ad Hoc网络自身的特点,然后在NS-2模拟平台进行模拟实验,通过实验表明,算法的性能指标路由速度、算法占用的有效带宽都有了明显的提高。3、论文还研究了按需路由算法,按需路由算法的思想是只在进行通信的时候进行路由查找,这一思想彻底解决了算法进行路由维护时需要占用信道资源的问题,传统的按需路由算法的响应速度是一个提高效率的瓶颈,针对该问题,本文对智能搜索算法中的A*算法进行了改进,使其更适用于Ad Hoc网络路由算法,研究了一种基于A*算法的Ad Hoc网络按需路由算法。并且针对传统的A*算法不能有效避免路由失效的问题,论文改进了算法的数据包格式,通过仿真实验证明,算法取得了较好效果,完全能够应用于实际的Ad Hoc网络环境。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第一章绪论  11-18
  1.1 课题背景、目的及来源  11-13
  1.2 研究背景及意义  13-17
    1.2.1 Ad Hoc网络的概念  14-15
    1.2.2 Ad Hoc网络的特点  15-16
    1.2.3 Ad Hoc网络的应用领域  16-17
  1.3 本章小结  17-18
第二章 Ad Hoc网络路由算法  18-28
  2.1 Ad Hoc网络体系结构  18-21
    2.1.1 Ad Hoc网络逻辑结构  19-21
      2.1.1.1 平面结构  19-20
      2.1.1.2 分层结构  20-21
    2.1.2 Ad Hoc节点结构  21
  2.2 Ad Hoc网络关键技术——路由协议  21-26
    2.2.1 Ad Hoc网络路由协议面临的问题  21-22
    2.2.2 Ad Hoc网络路由协议的设计思路  22-24
      2.2.2.1 目的序列距离矢量路由协议DSDV  23
      2.2.2.2 动态源路由协议DSR  23-24
      2.2.2.3 按需距离矢量路由协议AODV  24
    2.2.3 Ad Hoc网络路由协议分类与比较  24-26
  2.3 本文的主要工作及安排  26-27
    2.3.1 主要工作  26
    2.3.2 组织安排  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第三章基于蚁群算法的Ad Hoc路由算法  28-46
  3.1 经典的蚁群算法  28-34
    3.1.1 蚁群行为描述  28-29
    3.1.2 经典蚁群算法的数学模型  29-32
    3.1.3 蚁群算法的提出与发展  32
    3.1.4 经典蚁群算法原理  32-34
  3.2 蚁群算法的优缺点及其改进  34-37
    3.2.1 改进路径选择策略  35-37
    3.2.2 引入信息素挥发机制—蚁群信息素强度的全局修正  37
  3.3 基于蚁群算法的Ad Hoc路由算法  37-43
    3.3.1 网络通信中的蚁群算法  38-40
    3.3.2 改进后的蚁群算法建立路由协议的依据  40-42
    3.3.3 路由维护设计  42-43
  3.4 算法性能分析  43
  3.5 仿真实验与试验结果  43-45
    3.5.1 节点数和对应的建立路由表时间的关系  43-44
    3.5.2 信道带宽(或传输速率)对算法运行速度的影响  44
    3.5.3 丢包与收包的比率和传输速率之间关系  44-45
    3.5.4 综合性能对比  45
  3.6 本章小结  45-46
第四章基于A~*算法的Ad Hoc路由算法  46-59
  4.1 经典的A~*算法  46-50
    4.1.1 A~*算法的基本思想  47-48
    4.1.2 A~*算法的流程  48-50
  4.2 A~*算法的改进  50-52
    4.2.1 改进路径选择策略  50-51
    4.2.2 改进路由数据包格式  51-52
  4.3 基于A~*算法的Ad Hoc路由算法  52-53
    4.3.1 改进后的A~*算法原理  52-53
    4.3.2 改进后A~*算法的的工作机制  53
  4.4 算法性能分析  53-54
  4.5 仿真实验与试验结果  54-56
    4.5.1 节点数目和对应丢包收包比的关系  54
    4.5.2 停留时间情况下的性能比较  54-55
    4.5.3 丢包与收包的比率和传输速率之间关系  55-56
  4.6 A~*算法与蚁群算法不同性能之间的比较  56-57
    4.6.1 相同节点数时对应的建立路由时间的比较  56
    4.6.2 节点的停留时间相同下的平均端到端时延比较  56-57
    4.6.3 丢包收包比对传输速率的依赖性比较  57
  4.7 本章小结  57-59
第五章结论与展望  59-62
  5.1 结论  59-60
  5.2 展望和下一步的工作  60-62
参考文献  62-66
攻读学位期间发表的论文  66-67
致谢  67

蚁群算法与A*算法在Ad-Hoc网络中的应用研究

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