一种基于SDN的无线网络负载感知扩散算法

针对当前无线网络中一些节点超载而另外一些节点处于轻载的问题,引入了SDN(software defined networking,软件定义网络).并根据物理学中连通器水压的原理提出了一种改进后的动态负载感知扩散算法,该算法很好地利用了节点所处负载环境这个信息,在负载迁移过程中进行了有效地收敛.通过Linux下的mininet-wifi平台搭建了系统模型,对其进行了仿真实验分析.仿真试验结果证明该扩散算法有效地减小了往返时延,提高了网络吞吐量,降低了能耗,解决了网络拥塞问题.     

基于移动Agent的MANET多约束QoS路由算法

针对节点能量和可用带宽2个约束条件的问题,提出了一种基于移动Agent的QoS路由算法.该算法利用移动Agent采集网络中各节点的详细信息,以最大链路的生存时间作为选择路由的基础,增强了路径的稳定性;采用多路径策略,以缩短路由重构的时间;优先选择剩余能量多的节点,延长了网络的生存时间.利用网络仿真工具NS2进行的仿真实验结果证明,与AODV协议相比,该算法具有较高的包传输率和较低的端到端平均延时.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

基于重复博弈的P2P网络节点行为策略模型

目前提出的P2P网络节点的博弈模型大多没有考虑节点的类型,没有考虑重复博弈所产生的和一次博弈不同的结果.针对这些问题,根据节点的推荐信任值来对节点进行分类,并分析节点类型的行为特征和重复博弈的特征,提出了一种基于重复博弈的P2P网络节点行为策略模型.在此基础上,利用重复博弈的贴现率来分析博弈双方采取何种策略才能获得最大收益以及节点行为策略调整的约束性条件.使用博弈论仿真工具Gambit验证了该模型的有效性.     

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微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于线型双sink节点的高速铁路沿线WSN部署策略

针对传统线型无线传感器网络单sink节点部署策略用于高速铁路沿线的问题,提出一种适用于高速铁路沿线的线型双sink节点无线传感器网络部署策略.通过一段轨道两端部署双sink节点并采用非均匀分组的线型无线传感器方式部署普通节点,同时引入改进后的蚁群算法服务路由协议,以解决高速铁路沿线环境下能耗均衡以及路由协议的建立等问题.理论分析和实验仿真结果表明,所用的部署策略节点能够均衡网络能耗,有效避免"能量空洞"引起的问题,可延长网络生命周期、提高算法收敛速度.     

移动无线传感器网络节点定位算法研究

文章针对移动无线传感器网络中节点定位的问题,提出利用一个移动锚节点结合DV-Hop算法来对节点进行定位的方法,该算法与静态网络中DV-Hop定位算法相比节约了网络成本,仿真实验表明,该算法的定位误差和定位覆盖率可以满足大多数应用。     

基于分层簇树结构的无线传感器网络的设计与仿真

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限的特点,提出了一种分层树结构的无线传感器网络分簇组网算法.算法中,将整个网络分簇架构模型分为上层和下层,上层为簇间层,下层为簇内层.网络设计开始于指派设备DD,组网过程中优先选取剩余能量高的节点作为簇头,且在簇间层启用中继节点这种新型节点将簇头连接起来,最终形成以DD为树根的多跳分层树网络.仿真结果表明了这种分层树结构的分簇算法比传统的LEACH更有效.     

无线传感器网络中能量有效分簇路由算法

由于无线传感器节点的电源能量有限,提出了一种能量有效分簇路由算法(EECRA).该算法是基于最小能量的数据转发并运用于簇内路由中,簇头由基站根据节点的剩余能量和簇头之间的距离来选定,为了减小簇头节点的能量开销,簇头之间采用了多跳中继的方式将采集的数据发送到基站.仿真结果证明:该算法与LEACH协议相比,不仅提高了网络寿命,同时节点的能耗均衡性、网络扩展性和可靠性都大大的提高.