基于粒子群算法的ad hoc网络路由优化方法研究-宋盼盼.pdf
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1、分类号:TP393中让史警单位代码:学 号;10110$1407109North University Of China基于粒子群算法的Ad Hoc网络路由优化方法研究硕士研究生 塞验验万方数据图书分类号UDCTP393全日制工程硕士学位论文基于粒子群算法的Ad Hoc网络路由优化方法研究宋盼盼指导教师(姓名、职称) 扬塞廷 副教授申请学位级另0 工程亟专业名称 软性王程论文提交日期 2Q! 年月上日论文答辩日期 2Q12 年月上日学位授予El期年月一日论文评阅人 鄞银童 郑窒莲答辩委员会主席 王晓熬2017年6月7日万方数据、姗原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指
2、导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人论文作者签名:穿垃函L一日期:二鲨二生L关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;学校可允许学位论文被查阅或借阅;学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签 名:叠砬赴
3、 日期: 22:!登导师了 P孓,竹7。L万方数据中北大学学位论文基于粒子群算法的k,d Hoo网络路由优化方法研究摘 要Ad Hoc网络是由多个可移动节点组成的无线网络,它以无中心、自组织、不需要基础设施支持、采用分布式管理系统、网络拓扑结构灵活变化等特点应用在特殊领域,例如:灾区救援、战场、传感器网络等。由于这些特殊领域对网络的传输速度、传输延时、传输过程中的消耗有更高的要求,原有的Ad Hoc网络协议不能提供这些服务,因此在网络拓扑结构一直变化的Ad Hoc网络中,提供有服务质量保障的路径是一个很重要的任务。本文的主要工作如下:(1)介绍标准PSO算法的思想、算法中参数的意义、算法的工作
4、流程,在此基础之上,引入惯性权重(RaIldWPSO)、线性递减(LDWPSO)、收缩因子(CFPSO)、混沌(ACPSO)四种改进粒子群算法,采用MATLAB进行仿真实验,把四种算法应用到网络中,实验结果表明:ACPSO可以更快找到最优路径并且快速传输数据。(2)AODV路由协议有两个缺点:没有考虑实际网络中带宽、时延和代价;路由表只存在唯一一条从源节点到目的节点的路径。根据这两个缺点,结合混沌粒子群算法对AODV协议的RREQ、RREP数据包进行改进,同时也改进路由发现,路由维护和修复机制。(3)基于NS2仿真平台,对改进的AODV协议建立仿真模型并且进行实验,设置不同的网络环境,测试分组
5、投递率、网络延时、路由发现频率。实验的结果表明:传输数据过程中,改进的协议比AODV协议找到的路由性能更高,可以更快、更稳定传输数据。关键词:Ad Hoe,粒子群,AODV,QoS万方数据中北大学学位论文Research on Routing Optimization ofAd Hoc networks based onparticle swarm optimizationAbstractAd Hoc network is a wireless network composed of a plurality of mobile nodes,with nocenter,self-organiza
6、tion,do not need to support infrastructure,usually adopts the distributedmanagement system,flexible network topology change characteristics used in the specialfields,such as disaster relief,battlefield,sensor networkThe special field of the networktransmission speed,transmission delay and transmissi
7、on in the process of consumption havehigher requirements,the original Ad Hoc protocol carl not provide these services,SO thenetwork topology has been changing Ad Hoc network,to provide a path to guarantee qualityof service is a very important taskThe main work of this paper is as follows:(1)the stan
8、dard PSO algorithm,the parameters in the algorithm,the significance of thealgorithm process,on this basis,the introduction of the inertia weight(RandWPSO),(LDWPSO),a linear decreasing shrinkage factor(CFPSO),(ACPSO)four improved chaoticparticle swarm algorithm,using MATLAB simulation experiment,four
9、 the algorithm isapplied to the network,the experimental results show that ACPSO can quickly find theoptimal path and fast data transmission(2)AODV routing protocol has two disadvantages:without considering the bandwidth,delay and cost of the actual network;there is only one path from the source nod
10、e to thedestination node in the routing tableAccording to these two shortcomings,we combinechaotic particle swarln algorithm to improve the砌也Q and RREP packets ofAODV protocol,and also improve routing discovery,routing maintenance and repair mechanism(3)based on the NS2 simulation platform,a simulat
11、ion model is set up for the improvedAODV protocol,and experiments ale carried outDifferent network environments are set upto test packet delivery rate,network delay and route discovery frequencyThe experimental万方数据中北大学学位论文results show that in the process of data transmission,the improved protocol is
12、 higher than therouting protocol found by AODV protocol,and can transmit data faster and more stablyKeywords:Ad Hoc,PSO,AODV,QoS万方数据中北大学学位论文1绪论目 录11课题研究背景和意义。112国内外研究现状2121 Ad Hoc网络研究现状。2122粒子群算法研究现状213论文的组织结构。32 Ad Hoc网络21 Ad Hoc网络概述。5211 Ad Hoc网络特点及应用。5212 Ad Hoc网络拓扑结构。722 Ad Hoc网络路由协议8221路由协议简介82
13、22现有的Ad Hoc网络协议分类923 Ad Hoe网络路由协议的QoS保障1324本章小结。143粒子群算法31粒子群算法简介15311粒子群算法原理15312粒子群算法与其它算法比较。1732几种常用的改进的粒子群算法18321惯性权重改进算法(RandWPSo)18322线性递减的权重(LDWPSo)19323收缩因子改进算法(CFPSO)19324混沌的粒子群算法(ACPSO)19万方数据中北大学学位论文33 ACPSO算法和其它各种改进粒子群算法的比较2134 ACPSO算法在网络拓扑结构中的仿真结果和分析。2335本章小结254基于ACPSO算法的Ad Hoc网络QoS路由协议4
14、1基于ACPSO粒子群算法的Ad Hoc按需路由协议(AODV-AC)概述26411 AODV关键技术和缺点概述26412按需路由协议(AODV-AC)概述2642 AODV-AC 1办议27421 AODV-AC协议的通信包格式。27422 AoDv-AC协议的路由发现32423 AODV-AC协议的路由维护与路由修复3443 AODV-AC与AODV的对比3544本章小结355仿真实验及性能分析51 NS2网络仿真软件概述3652仿真实验36521仿真环境和参数36522不同节点数目对协议性能的影响38523不同速度对协议性能的影响39524网络负载对协议性能的影响40525仿真实验结论4
15、153本章小结426总结与展望61总l宕4362展望43参考文献45II万方数据中北大学学位论文攻读硕士学位论文期间发表的论文及所取得的研究成果致谢III万方数据中北大学学位论文11课题研究背景和意义1绪论Ad Hoc1也被称为无线自组织网(wireless self-organized network),它是由多个可移动节点组成的无线网络,以无中心、白组织、不需要基础设施支持、通常采用分布式管理系统、网络拓扑结构灵活变化等特点应用在特殊的领域,例如:灾区救援行动、战场、传感器网络等。当发生泥石流滑坡、台风这些自然灾害、通讯设施被摧毁或者出现故障不能及时修复,为及时与灾区进行通讯,搭建不需要依
16、靠固定设备又能快速建立的Ad Hoc网络就成为最佳选择。根据Ad Hoc自身的优点,现在越来越多的人把它应用在实际生活当中。随着Ad Hoc网络被广泛应用在实际生活中,人们提出更多更高的要求来满足自己的业务的需求,除了要求Ad Hoc网络易搭建外,对网络的传输速度、传输延时、传输过程中的消耗、通讯质量和安全性也有定的需求。因此在网络拓扑结构一直变化的Ad Hoc网络中,要解决这些问题,最关键的是Ad Hoc网络要支持QoSl21。当关键特殊的业务需要在网络中需要进行传输时,首要的任务是考虑QoS指标。由于QoS是网路提供给应用的一种保障,用来确保应用可以高效完成他所需求的业务和功能,所以Ad
17、Hoc网络提供QoS保证体系【3使得自己能支持QoS。当网络负载过大,或者是发生阻塞时,QoS可以保障网络有效运行,防止一些重要的业务被遗弃或者丢失。在支持QoS的Ad Hoc网络中,为满足数据传输中各方面性能的要求,找到一条拥有足够资源的路径就成为关键。由于Ad Hoc网络拓扑结构动态变化,找到一条满足QoS要求的路径,成为一个多约束NP问题【41。现在常用粒子群算法来解决这个多约束NP问题【4。相比遗传算法【6】、蚁群算法7】等。粒子群算法8的思想简单,参数少,比较容易改进,能够更好的满足实际的需求。AdHoc网络由于可移动、自组织、动态的网络拓扑结构,给QoS路由协议的性能带来很多的限制
18、9。基于距离矢量、基于链路状态信息的这两大类协议,是传统无线网中较为成熟的协议。这两类协议的主要缺点是:都需要经常发送报文信息来控制网络的万方数据中北大学学位论文状态,而且还需要实时维护网络的连接。由于Ad Hoc自己的特点、以及传统无线网络中协议的缺点,发现传统的网络协议不能很好的适用于Ad Hoc。为了能够使协议更好的适应于Ad Hoc中,改善传输数据的能力,在满足QoS的路由协议中,使用粒子群算法找到最优路径,就变得更加有实际应用价值。12国内外研究现状121 Ad Hoc网络研究现状目前,国内外很多人开始对Ad Hoc网络进行研究。其中Ad Hoe路由协议、QoS路由、网路安全、网络重
19、构等成为现在研究的热点。例如:美国MONARCH建立的“移动测试网络床”、康奈尔大学“无线网络实验室”等【101。Kaan Bur和Cem Erosylll】,在2005年提出AQM(Ad Hoc Qos Multicasting)协议,该协议通过跟踪每个节点的可用资源,实现多播的高效率。Huayi Wu和Xiaohua Jia12在2007年提出一个新方案,通过使用多个路径,或者是多棵树满足呼叫带宽的新的多播路由,这种方案可以提高呼叫效率,更好的利用网络资源。把QoS指标加入到路由协议中,主要采用以下两种的方式:改进已有的传统路由协议;设计新的路由协议。列如:文献【”坤提到一种称为CEDAR
20、(coreextraction distributedad hoe routing)Ad Hoc路由算法;Chen于1997年提出一种基于DSDV(DestinationSequenceddistanceVector)无环路距离向量路协议的带宽约束路由算法;文献【15】给出一种LTBR(10cationaided,ticketbased QoS routing)QoS路由协议;文献16l提出新的协议称为TBP(ticketbased probing),是基于标签探测而改进的分布式协议。122粒子群算法研究现状粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种进化
21、算法,根据鸟群觅食行为,通过自我调节找到局部最优,利用局部最优寻找全局最优的算法。粒子群由于其自身原理简单、实现容易、参数少、精度高、快速收敛等优点受到许多研究人员的关注。现在有很多对粒子群算法理论方面的改进,主要是对算法中参数的修改,或者是结合其2万方数据中北大学学位论文他优化算法。例如:Angeline提出通过自然选择寻找最优粒子的方案171:Wachowiak提出基于Powell机制的改进粒子群算法18;E1 Gallad A,E1 Hawary M,Sallam通过实验对PSO算法中参数的作用进行详细的验证,寻找一种方法对参数进行统一的赋值191;Noel等人利用粒子群算法,对梯度信息
22、进行局部搜索201;Shi等人为加强局部搜索的能力把粒子群算法和遗传算法相结合211。现在粒子群算法主要应用在:(1)求解约束的优化问题。例如:许君、鲁海燕等人,在无约束优化的问题上,限制粒子群速度和调节自适应速度zz】;顾宏杰、许力,通过为粒子赋予自适应感知能力,来更好地求解约束优化问题231;廖锋,把粒子群算法的约束优化问题用在BP神经网络中【24】;寇晓丽、刘三阳,面对解决约束优化问题时候,把模拟退火算法与PSO相结合25】。(2)最优控制问题的求解。例如:胡佳俊利用粒子群算法控制有源噪声26】;梁计锋将混沌理论引入PSO算法中,优化LSSVM的核参数和惩罚系数从而提出新的交通流量预测模
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