基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉良桂 著

圖書標籤:

• 無綫多跳網絡
• QoS
• 路由
• 自然計算
• 優化算法
• 網絡性能
• 無綫通信
• 分布式路由
• 生物啓發式算法
• 網絡建模

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308124249

版次：1

商品編碼：11369434

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-12-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文，英文

內容簡介

　　無綫多跳網絡是由係統中的通信結點通過分布式協議互連或組織起來的網絡係統。自然計算是一個新興的研究領域。受自然界中的一些物理現象的啓發，我們提齣一些新的基於自然計算的策略來解決當前無綫多跳網絡中的QoS路由問題，使得無綫多跳網絡的性能獲得改善。

目錄

Chapter 1 Advances in Natural Computation
1.1 Swarm intelligence
1.2 Simulated annealing
1.3 Mean field annealing
1.4 Quantum annealing
Chapter 2 Overview of Wireless Multi-hop Networks
2.1 Classification of wireless multi-hop networks
2.2 QoS Routing （QoSR） in wireless multi-hop networks
2.3 Online social networks--a special form of wireless multi-hop networks and related works
Chapter 3 Data Forwarding in Opportunistic Networks
3.1 Introduction of opportunistic networks
3.2 The retrogression of routing in opportunistic networks
3.3 Data forwarding in opportunistic networks
3.4 Conclusions
Chapter 4 Swarm Intelligence Based Node-disjoint Multi-path Routing Protocol for Mobile Ad Hoc Networks
4.1 Introduction
4.2 AMR description
4.3 Simulation and performance analysis
4.4 Conclusions
Chapter 5 Ant Colony Based Multi-path QoS Routing Protocol for MANETs
5.1 Overview of ant based routing protocols in MANETs
5.2 Outline of ALMR
5.3 Protocol description
5.4 Simulation and performance analysis
5.5 Conclusions
Chapter 6 Multi-constrained QoS Routing Based on Simulated Annealing in MANETs
6.1 Introduction
6.2 Related work
6.3 Introduction to simulated annealing
6.4 Scheme description
6.5 Conclusions
Chapter 7 Mean Field Annealing Based Multi-constraints Path Selection in Wireless Mesh Networks
7.1 Introduction
7.2 Related work
7.3 Proposed algorithm
7.4 Scheme description
7.5 Performance evaluation
7.6 Conclusions
Chapter 8 CO-FSR： Cross-layer Optimized Fisheye State Routing for Ad Hoc Networks
8.1 Introduction
8.2 FSR and its drawback
8.3 Enhancements regarding FSR
8.4 Simulation and analysis
8.5 Conclusions
Chapter 9 Optimal Social Trust Path Selection： Toward Representing the Trust Level of Service Providers More Comprehensively
9.1 Introduction
9.2 Related works
9.3 Formulation of the problem
9.4 Algorithm description
9.5 Experimental results
9.6 Conclusions
Chapter 10 Can Friendship Be Counted on for Securing Wireless Ad Hoc Networks？
10.1 Introduction
10.2 Related work
10.3 Core design of novel trust system
10.4 Process of merging trust semiring， decaying model and friendship model
10.5 Attacks and analyses
10.6 Performance analysis
10.7 Conclusions
Chapter 11 The Most TrustworthyPath Selection in Online Social Networks
11.1 Introduction
11.2 Related work
11.3 Algorithm description
11.4 Experimental results
11.5 Conclusions
Chapter 12 Trustworthiest Trustee Node Selection in Large Scale Wireless Sensor Networks
12.1 Introduction
12.2 Related works
12.3 Algorithm description
12.4 Experimental results
12.5 Conclusions
Chapter 13 Energy Efficient Multi-constrained Optimal Social Trust Path Selection in Smartphone-based Mobile Social Networks
13.1 Introduction
13.2 Related works
13.3 Algorithm description
13.4 Experimental results
13.5 Conclusions
Chapter 14 Concluding Remarks
Chapter 15 Future Directions

前言/序言

基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究 內容簡介 無綫多跳網絡（Wireless Mesh Networks, WMNs）以其靈活部署、成本效益高以及可擴展性強等優點，在物聯網、智慧城市、應急通信等眾多領域展現齣巨大的應用潛力。與傳統的單跳無綫網絡不同，WMNs依賴節點間的協作轉發實現端到端通信，節點數量龐大且網絡拓撲動態變化，這使得路由協議的設計成為WMNs研究的核心挑戰之一。特彆是在當前對服務質量（Quality of Service, QoS）要求日益嚴苛的應用場景下，如何設計齣能夠有效保證時延、帶寬、丟包率等關鍵QoS指標的路由機製，成為瞭推動WMNs從理論走嚮實踐的關鍵。 本書聚焦於“基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究”，深入探討瞭將自然界中智能群體行為及其演化機製抽象齣的自然計算方法，應用於解決WMNs中的QoS路由難題。自然計算，作為一種受自然啓發的計算範式，包括但不限於蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）、遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）以及人工免疫係統（Artificial Immune System, AIS）等，它們憑藉其分布式、自組織、魯棒性強以及全局搜索能力等特性，在處理復雜、動態、大規模優化問題方麵錶現齣色，為WMNs QoS路由的研究提供瞭新的視角和強大的工具。 第一部分：理論基礎與背景分析 在深入探討具體算法之前，本書首先對無綫多跳網絡及其QoS路由麵臨的挑戰進行瞭詳盡的分析。我們將從以下幾個方麵展開： 無綫多跳網絡的特性與挑戰： 詳細闡述WMNs的定義、關鍵技術（如MAC層協議、路由發現/維護機製等）以及其固有的挑戰，例如帶寬受限、節點能量消耗、信道乾擾、節點失效、網絡拓撲的動態性與不確定性等。這些特性直接影響著QoS的保證能力。 QoS在無綫多跳網絡中的定義與度量： 明確WMNs中常見的QoS指標，如端到端時延、抖動、吞吐量（帶寬）、丟包率、可靠性等，並分析不同應用場景下對這些指標的側重點。深入探討如何有效地度量和評估這些QoS參數，以及它們之間的相互製約關係。 傳統QoS路由方法及其局限性： 迴顧並分析當前WMNs中存在的傳統QoS路由算法，如基於開銷的路由（如AODV, DSR的部分擴展）、基於狀態的路由、以及一些早期的QoS感知路由方法。重點剖析這些方法在麵對WMNs的動態性、大規模性以及復雜的QoS需求時所錶現齣的不足，例如收斂速度慢、計算復雜度高、對網絡變化響應不及時、以及難以獲得最優解等。 自然計算的原理與優勢： 本節將係統介紹幾種核心的自然計算算法。 蟻群優化 (ACO)： 闡述其仿生原理，即工蟻在覓食過程中通過信息素標記最優路徑，並分析其在路徑選擇和資源分配方麵的潛力。 粒子群優化 (PSO)： 介紹其群體協作和個體經驗共享的學習機製，以及在多維度優化問題中的應用。 遺傳算法 (GA)： 講解其模擬生物進化過程，通過選擇、交叉、變異等算子進行迭代尋優的能力。 其他自然計算方法（如人工免疫係統等）： 簡要介紹其基本原理和在異常檢測、魯棒性增強方麵的可能作用。 強調自然計算在WMNs QoS路由中的契閤點： 分析自然計算的分布式決策、魯棒性、自適應性、全局搜索能力等特性如何能夠有效彌補傳統路由方法的不足，特彆是在處理高維、動態、不確定的QoS路由問題時。 第二部分：基於自然計算的QoS路由算法設計與實現 本部分是本書的核心內容，我們將深入研究如何將上述自然計算算法具體應用於WMNs QoS路由的設計。我們將針對不同的QoS需求和網絡場景，設計和優化一係列基於自然計算的QoS路由算法。 基於蟻群優化的QoS路由算法： 信息素的構建與更新機製： 設計用於度量和編碼QoS信息的“信息素”類型，例如，可以設計包含時延、帶寬、丟包率等多種QoS指標的信息素。探討如何根據節點間鏈路的實時QoS狀態以及曆史性能，動態更新信息素的濃度。 螞蟻的移動策略與選擇規則： 設計螞蟻在網絡中進行路徑探索的規則，使其傾嚮於選擇滿足特定QoS要求的鏈路。例如，可以設計一種概率選擇機製，該機製的概率受到鏈路QoS指標的影響。 QoS約束下的路徑發現與維護： 提齣基於ACO的QoS感知路徑發現算法，以期找到滿足用戶最低QoS要求的路徑。同時，研究如何利用ACO機製來應對網絡動態性，實現QoS路由的快速收斂和有效維護。 多目標QoS優化： 探討如何將ACO擴展到支持多目標QoS優化，例如，同時優化時延和帶寬，或者在保證一定QoS的前提下最小化能量消耗。 基於粒子群優化的QoS路由算法： 粒子錶示與適應度函數： 定義“粒子”如何錶示網絡中的一條路徑或路由狀態。設計能夠量化路徑QoS性能的適應度函數，例如，將時延、帶寬等作為適應度函數的輸入。 速度與位置更新： 藉鑒PSO的速度和位置更新公式，設計一種能夠引導粒子嚮著更優QoS路徑方嚮移動的更新機製。 全局與局部最優探索： 分析PSO的全局最優和局部最優的探索特性如何應用於WMNs QoS路由，以發現高質量的端到端路徑。 動態環境下的PSO應用： 研究如何在網絡拓撲頻繁變化的情況下，保持PSO算法的有效性，例如，引入局部搜索機製或動態調整PSO參數。 基於遺傳算法的QoS路由算法： 染色體編碼： 設計將網絡路徑或路由錶錶示為“染色體”的編碼方案。 適應度函數設計： 類似於PSO，設計能夠反映路徑QoS性能的適應度函數。 遺傳算子（選擇、交叉、變異）： 設計適用於WMNs QoS路由的遺傳算子，例如，可以設計一種能夠優先選擇QoS性能優良路徑的交叉操作，或者一種能夠引入新QoS特性的變異操作。 GA在QoS多路徑路由中的應用： 探討如何利用GA來發現多條滿足不同QoS需求的備用路徑，以增強網絡的魯棒性和可靠性。 混閤與改進型算法： 混閤自然計算方法： 探索將不同自然計算算法進行融閤，以發揮各自的優勢，例如，將ACO的全局探索能力與PSO的快速收斂性相結閤，設計混閤QoS路由算法。 結閤傳統路由機製： 研究如何將自然計算算法與現有的傳統路由協議（如AODV、OLSR等）進行結閤，以提升其QoS感知能力。例如，可以將自然計算作為路由信息的增強模塊，或者在路由發現階段引入自然計算進行QoS評估。 針對特定QoS指標的優化： 針對WMNs中常見的特定QoS挑戰，如低時延、高帶寬等，提齣專門優化的自然計算路由算法。 第三部分：性能評估與仿真分析 為瞭驗證所提齣算法的有效性，本書將通過詳細的仿真實驗進行性能評估。 仿真環境搭建： 介紹所采用的仿真平颱（如NS-2, NS-3, OMNeT++等）以及仿真場景的設計，包括網絡規模、節點密度、移動模型、流量模型、以及不同QoS需求的應用場景。 性能指標選擇： 明確評估算法性能的關鍵指標，除瞭前麵提到的QoS指標外，還將包括路由收斂時間、路由開銷（控製報文開銷）、能量消耗、以及算法的魯棒性等。 實驗結果分析： 對比分析所提齣的自然計算QoS路由算法與傳統QoS路由算法在不同場景下的仿真結果。深入剖析算法在不同網絡負載、網絡拓撲變化率、以及QoS約束條件下的錶現，找齣算法的優勢與不足。 參數調優與敏感性分析： 對自然計算算法的關鍵參數進行調優，並進行敏感性分析，以確定最優參數配置，並瞭解參數變化對算法性能的影響。 實際應用場景的考慮： 討論所提齣算法在物聯網（IoT）、車聯網（IoV）、智慧傢庭等具體應用場景下的可行性與潛在的優化方嚮。 第四部分：總結與展望 最後，本書將對研究工作進行總結，並對未來研究方嚮進行展望。 研究成果總結： 迴顧本書提齣的主要QoS路由算法及其性能優勢。 麵臨的挑戰與未解決的問題： 指齣當前研究中仍然存在的挑戰，例如，高維QoS參數的有效權衡、大規模網絡下的可擴展性問題、以及能源效率與QoS之間的權衡等。 未來研究方嚮： 提齣未來在基於自然計算的WMNs QoS路由領域可以進一步探索的方嚮，包括但不限於： 更精細化的QoS度量與預測： 結閤機器學習等技術，實現更精準的QoS度量與預測。 自適應與智能QoS路由： 設計能夠根據網絡狀態和業務需求動態調整路由策略的自適應QoS路由機製。 基於博弈論的QoS路由： 引入博弈論的思想，研究節點間的協作與競爭對QoS的影響。 安全與QoS的結閤： 考慮網絡安全因素對QoS的影響，並設計能夠同時保證安全和QoS的路由協議。 硬件實現與部署： 探討自然計算QoS路由算法在實際硬件平颱上的實現與優化。 本書旨在為WMNs QoS路由研究領域提供一個係統性的理論框架和實用的算法設計思路。通過深入研究自然計算的強大優化能力，我們希望能夠為構建高效、可靠、滿足多樣化服務質量需求的無綫多跳網絡提供理論支持和技術保障。

評分☆☆☆☆☆

《基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究》這本書的標題，直接指嚮瞭當下無綫網絡領域的一個核心痛點——如何在保證服務質量的前提下，實現高效、靈活的路由。我一直覺得，無綫多跳網絡就像一個充滿活力的生態係統，節點之間相互協作，信息在其中穿梭。然而，這個係統並非總是風平浪靜，無綫乾擾、節點移動、鏈路衰減等因素都會給信息傳輸帶來不確定性。而“QoS”的引入，則意味著我們不能僅僅滿足於“連通”，還需要對傳輸的“質量”有所要求，比如低時延、高可靠性、足夠的帶寬等等。本書中提到的“自然計算”，對我來說是一個充滿吸引力的概念。它不是那種枯燥的理論推導，而是更像一種“智慧的啓發”，通過模仿大自然中生物體的行為模式來解決復雜問題。我猜想，書中會詳細介紹諸如遺傳算法、粒子群優化等技術，是如何被“馴化”來服務於WMN的QoS路由的。例如，如何設計閤適的“適應度函數”來評價一條路徑的優劣，如何通過“選擇”、“交叉”、“變異”等操作來迭代優化路由決策，從而找到那些能夠滿足特定QoS需求的“最優”路徑。這不僅僅是技術上的探索，更是一種跨學科的思維碰撞，令人期待。

評分☆☆☆☆☆

《基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究》這個書名，讓我對它充滿瞭濃厚的學術興趣。在當前的通信技術發展浪潮中，無綫多跳網絡（WMN）憑藉其獨特的優勢，在物聯網、應急通信、軍事部署等眾多領域展現齣巨大的應用潛力。然而，如何在WMN復雜且動態的網絡環境下，有效地保證通信的服務質量（QoS），始終是一個睏擾研究者和工程師們的難題。傳統的路由策略往往難以充分應對無綫鏈路的不可靠性、帶寬的有限性以及時延的波動性。而本書提齣的“自然計算”方法，聽起來就充滿瞭創新的活力。我猜想，作者將會深入剖析如何將諸如蟻群算法、粒子群優化、遺傳算法等仿生計算技術，與WMN的QoS路由問題進行深度融閤。這可能涉及到如何設計精妙的啓發式規則，引導算法在復雜的網絡拓撲中搜索滿足特定QoS約束（如最小化端到端時延、最大化可用帶寬、最小化能量消耗等）的最優路徑。或許，書中還會討論如何處理節點故障、鏈路擁塞等突發狀況，以及如何通過算法的自適應性來維持網絡的服務質量。這本書無疑為WMN的QoS路由研究開闢瞭一個新的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本《基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究》的書名，立刻就勾起瞭我對於網絡優化領域的好奇心。作為一名長期關注通信技術發展的從業者，我深知在復雜多變的無綫多跳網絡中實現服務質量（QoS）保障的難度。網絡的拓撲結構是動態的，節點的可用性、信道質量都會隨時間而變化，這使得任何預設的靜態路由策略都難以維持。而“自然計算”這個概念，讓我聯想到瞭一係列強大的優化工具，它們並非基於嚴格的數學模型推導，而是通過模擬生物係統的進化或群體協作機製來尋找近似最優解。我設想，本書可能著重於闡述如何利用這些啓發式算法的“智能”來動態地感知網絡狀態，並快速地調整路由策略，以最小化時延、最大化吞 oleh，或者平衡網絡負載，從而在惡劣的無綫環境中提供可靠的QoS。或許書中還會涉及如何將這些算法與現有的路由協議相結閤，抑或是提齣全新的、完全基於自然計算思想的路由框架。這種將生物智慧應用於解決工程難題的思路，在計算機科學領域一直備受推崇，我非常期待在這本書中看到具體的理論構建和可能的仿真實驗結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究》聽起來就很有深度，充滿瞭前沿科技的味道。作為一名對無綫通信和網絡技術抱有濃厚興趣的讀者，我非常期待這本書能為我打開一扇新的大門。現代社會對無綫網絡的需求日益增長，尤其是在物聯網、智能交通、無人機通信等領域，無綫多跳網絡（WMN）因其靈活性和覆蓋範圍廣的優勢，扮演著越來越重要的角色。然而，在提供高質量服務（QoS）方麵，WMN麵臨著巨大的挑戰。傳統的路由算法往往難以兼顧網絡的連通性、時延、帶寬、能耗等多重約束，尤其是在動態變化的無綫環境下。書中“自然計算”的引入，更是讓我眼前一亮。自然計算，如蟻群算法、粒子群優化、遺傳算法等，模擬自然界中生物群體的智能行為，具有分布式、自適應、魯棒性強的特點，這與WMN的特點可謂是不謀而閤。我猜想，作者一定深入探討瞭如何將這些仿生算法巧妙地應用於WMN的QoS路由問題，例如，如何設計高效的啓發式函數來引導“螞蟻”或“粒子”在網絡中尋找到最優路徑，以滿足特定的QoS需求。這本書的理論深度和實際應用價值，無疑會給我帶來極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

對於《基於自然計算的無綫多跳網絡QoS路由研究》這本書，我充滿瞭好奇和期待。在信息爆炸的時代，對網絡通信的要求越來越高，尤其是在無綫多跳網絡的應用場景中，如何確保通信的質量（QoS）是一個至關重要且極具挑戰性的問題。傳統的路由算法在麵對無綫環境的動態性、復雜性時，往往顯得力不從心，難以有效地平衡帶寬、時延、能耗等多種性能指標。本書中“自然計算”的引入，讓我眼前一亮。我將其理解為一種藉鑒自然界生物群體智能或進化過程的計算方法，例如蟻群優化、粒子群優化、遺傳算法等。這些方法以其分布式、自適應、魯棒性強的特點，為解決WMN的QoS路由難題提供瞭新的思路。我推測，書中會深入探討如何將這些自然計算的機製巧妙地映射到WMN的路由決策過程中，例如，如何設計仿生算法來動態地評估網絡鏈路的質量和節點的狀態，如何通過群體協同的方式來發現並維護滿足特定QoS要求的路徑，以及如何應對網絡拓撲的變化和節點故障。這無疑是一本能為無綫網絡通信領域帶來深刻洞見的書籍。