基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘良桂 著

图书标签:

• 无线多跳网络
• QoS
• 路由
• 自然计算
• 优化算法
• 网络性能
• 无线通信
• 分布式路由
• 生物启发式算法
• 网络建模

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308124249

版次：1

商品编码：11369434

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-12-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文，英文

内容简介

　　无线多跳网络是由系统中的通信结点通过分布式协议互连或组织起来的网络系统。自然计算是一个新兴的研究领域。受自然界中的一些物理现象的启发，我们提出一些新的基于自然计算的策略来解决当前无线多跳网络中的QoS路由问题，使得无线多跳网络的性能获得改善。

目录

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

基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究 内容简介 无线多跳网络（Wireless Mesh Networks, WMNs）以其灵活部署、成本效益高以及可扩展性强等优点，在物联网、智慧城市、应急通信等众多领域展现出巨大的应用潜力。与传统的单跳无线网络不同，WMNs依赖节点间的协作转发实现端到端通信，节点数量庞大且网络拓扑动态变化，这使得路由协议的设计成为WMNs研究的核心挑战之一。特别是在当前对服务质量（Quality of Service, QoS）要求日益严苛的应用场景下，如何设计出能够有效保证时延、带宽、丢包率等关键QoS指标的路由机制，成为了推动WMNs从理论走向实践的关键。 本书聚焦于“基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究”，深入探讨了将自然界中智能群体行为及其演化机制抽象出的自然计算方法，应用于解决WMNs中的QoS路由难题。自然计算，作为一种受自然启发的计算范式，包括但不限于蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）以及人工免疫系统（Artificial Immune System, AIS）等，它们凭借其分布式、自组织、鲁棒性强以及全局搜索能力等特性，在处理复杂、动态、大规模优化问题方面表现出色，为WMNs QoS路由的研究提供了新的视角和强大的工具。 第一部分：理论基础与背景分析 在深入探讨具体算法之前，本书首先对无线多跳网络及其QoS路由面临的挑战进行了详尽的分析。我们将从以下几个方面展开： 无线多跳网络的特性与挑战： 详细阐述WMNs的定义、关键技术（如MAC层协议、路由发现/维护机制等）以及其固有的挑战，例如带宽受限、节点能量消耗、信道干扰、节点失效、网络拓扑的动态性与不确定性等。这些特性直接影响着QoS的保证能力。 QoS在无线多跳网络中的定义与度量： 明确WMNs中常见的QoS指标，如端到端时延、抖动、吞吐量（带宽）、丢包率、可靠性等，并分析不同应用场景下对这些指标的侧重点。深入探讨如何有效地度量和评估这些QoS参数，以及它们之间的相互制约关系。 传统QoS路由方法及其局限性： 回顾并分析当前WMNs中存在的传统QoS路由算法，如基于开销的路由（如AODV, DSR的部分扩展）、基于状态的路由、以及一些早期的QoS感知路由方法。重点剖析这些方法在面对WMNs的动态性、大规模性以及复杂的QoS需求时所表现出的不足，例如收敛速度慢、计算复杂度高、对网络变化响应不及时、以及难以获得最优解等。 自然计算的原理与优势： 本节将系统介绍几种核心的自然计算算法。 蚁群优化 (ACO)： 阐述其仿生原理，即工蚁在觅食过程中通过信息素标记最优路径，并分析其在路径选择和资源分配方面的潜力。 粒子群优化 (PSO)： 介绍其群体协作和个体经验共享的学习机制，以及在多维度优化问题中的应用。 遗传算法 (GA)： 讲解其模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等算子进行迭代寻优的能力。 其他自然计算方法（如人工免疫系统等）： 简要介绍其基本原理和在异常检测、鲁棒性增强方面的可能作用。 强调自然计算在WMNs QoS路由中的契合点： 分析自然计算的分布式决策、鲁棒性、自适应性、全局搜索能力等特性如何能够有效弥补传统路由方法的不足，特别是在处理高维、动态、不确定的QoS路由问题时。 第二部分：基于自然计算的QoS路由算法设计与实现 本部分是本书的核心内容，我们将深入研究如何将上述自然计算算法具体应用于WMNs QoS路由的设计。我们将针对不同的QoS需求和网络场景，设计和优化一系列基于自然计算的QoS路由算法。 基于蚁群优化的QoS路由算法： 信息素的构建与更新机制： 设计用于度量和编码QoS信息的“信息素”类型，例如，可以设计包含时延、带宽、丢包率等多种QoS指标的信息素。探讨如何根据节点间链路的实时QoS状态以及历史性能，动态更新信息素的浓度。 蚂蚁的移动策略与选择规则： 设计蚂蚁在网络中进行路径探索的规则，使其倾向于选择满足特定QoS要求的链路。例如，可以设计一种概率选择机制，该机制的概率受到链路QoS指标的影响。 QoS约束下的路径发现与维护： 提出基于ACO的QoS感知路径发现算法，以期找到满足用户最低QoS要求的路径。同时，研究如何利用ACO机制来应对网络动态性，实现QoS路由的快速收敛和有效维护。 多目标QoS优化： 探讨如何将ACO扩展到支持多目标QoS优化，例如，同时优化时延和带宽，或者在保证一定QoS的前提下最小化能量消耗。 基于粒子群优化的QoS路由算法： 粒子表示与适应度函数： 定义“粒子”如何表示网络中的一条路径或路由状态。设计能够量化路径QoS性能的适应度函数，例如，将时延、带宽等作为适应度函数的输入。 速度与位置更新： 借鉴PSO的速度和位置更新公式，设计一种能够引导粒子向着更优QoS路径方向移动的更新机制。 全局与局部最优探索： 分析PSO的全局最优和局部最优的探索特性如何应用于WMNs QoS路由，以发现高质量的端到端路径。 动态环境下的PSO应用： 研究如何在网络拓扑频繁变化的情况下，保持PSO算法的有效性，例如，引入局部搜索机制或动态调整PSO参数。 基于遗传算法的QoS路由算法： 染色体编码： 设计将网络路径或路由表表示为“染色体”的编码方案。 适应度函数设计： 类似于PSO，设计能够反映路径QoS性能的适应度函数。 遗传算子（选择、交叉、变异）： 设计适用于WMNs QoS路由的遗传算子，例如，可以设计一种能够优先选择QoS性能优良路径的交叉操作，或者一种能够引入新QoS特性的变异操作。 GA在QoS多路径路由中的应用： 探讨如何利用GA来发现多条满足不同QoS需求的备用路径，以增强网络的鲁棒性和可靠性。 混合与改进型算法： 混合自然计算方法： 探索将不同自然计算算法进行融合，以发挥各自的优势，例如，将ACO的全局探索能力与PSO的快速收敛性相结合，设计混合QoS路由算法。 结合传统路由机制： 研究如何将自然计算算法与现有的传统路由协议（如AODV、OLSR等）进行结合，以提升其QoS感知能力。例如，可以将自然计算作为路由信息的增强模块，或者在路由发现阶段引入自然计算进行QoS评估。 针对特定QoS指标的优化： 针对WMNs中常见的特定QoS挑战，如低时延、高带宽等，提出专门优化的自然计算路由算法。 第三部分：性能评估与仿真分析 为了验证所提出算法的有效性，本书将通过详细的仿真实验进行性能评估。 仿真环境搭建： 介绍所采用的仿真平台（如NS-2, NS-3, OMNeT++等）以及仿真场景的设计，包括网络规模、节点密度、移动模型、流量模型、以及不同QoS需求的应用场景。 性能指标选择： 明确评估算法性能的关键指标，除了前面提到的QoS指标外，还将包括路由收敛时间、路由开销（控制报文开销）、能量消耗、以及算法的鲁棒性等。 实验结果分析： 对比分析所提出的自然计算QoS路由算法与传统QoS路由算法在不同场景下的仿真结果。深入剖析算法在不同网络负载、网络拓扑变化率、以及QoS约束条件下的表现，找出算法的优势与不足。 参数调优与敏感性分析： 对自然计算算法的关键参数进行调优，并进行敏感性分析，以确定最优参数配置，并了解参数变化对算法性能的影响。 实际应用场景的考虑： 讨论所提出算法在物联网（IoT）、车联网（IoV）、智慧家庭等具体应用场景下的可行性与潜在的优化方向。 第四部分：总结与展望 最后，本书将对研究工作进行总结，并对未来研究方向进行展望。 研究成果总结： 回顾本书提出的主要QoS路由算法及其性能优势。 面临的挑战与未解决的问题： 指出当前研究中仍然存在的挑战，例如，高维QoS参数的有效权衡、大规模网络下的可扩展性问题、以及能源效率与QoS之间的权衡等。 未来研究方向： 提出未来在基于自然计算的WMNs QoS路由领域可以进一步探索的方向，包括但不限于： 更精细化的QoS度量与预测： 结合机器学习等技术，实现更精准的QoS度量与预测。 自适应与智能QoS路由： 设计能够根据网络状态和业务需求动态调整路由策略的自适应QoS路由机制。 基于博弈论的QoS路由： 引入博弈论的思想，研究节点间的协作与竞争对QoS的影响。 安全与QoS的结合： 考虑网络安全因素对QoS的影响，并设计能够同时保证安全和QoS的路由协议。 硬件实现与部署： 探讨自然计算QoS路由算法在实际硬件平台上的实现与优化。 本书旨在为WMNs QoS路由研究领域提供一个系统性的理论框架和实用的算法设计思路。通过深入研究自然计算的强大优化能力，我们希望能够为构建高效、可靠、满足多样化服务质量需求的无线多跳网络提供理论支持和技术保障。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究》的书名，立刻就勾起了我对于网络优化领域的好奇心。作为一名长期关注通信技术发展的从业者，我深知在复杂多变的无线多跳网络中实现服务质量（QoS）保障的难度。网络的拓扑结构是动态的，节点的可用性、信道质量都会随时间而变化，这使得任何预设的静态路由策略都难以维持。而“自然计算”这个概念，让我联想到了一系列强大的优化工具，它们并非基于严格的数学模型推导，而是通过模拟生物系统的进化或群体协作机制来寻找近似最优解。我设想，本书可能着重于阐述如何利用这些启发式算法的“智能”来动态地感知网络状态，并快速地调整路由策略，以最小化时延、最大化吞 oleh，或者平衡网络负载，从而在恶劣的无线环境中提供可靠的QoS。或许书中还会涉及如何将这些算法与现有的路由协议相结合，抑或是提出全新的、完全基于自然计算思想的路由框架。这种将生物智慧应用于解决工程难题的思路，在计算机科学领域一直备受推崇，我非常期待在这本书中看到具体的理论构建和可能的仿真实验结果。

评分☆☆☆☆☆

《基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究》这个书名，让我对它充满了浓厚的学术兴趣。在当前的通信技术发展浪潮中，无线多跳网络（WMN）凭借其独特的优势，在物联网、应急通信、军事部署等众多领域展现出巨大的应用潜力。然而，如何在WMN复杂且动态的网络环境下，有效地保证通信的服务质量（QoS），始终是一个困扰研究者和工程师们的难题。传统的路由策略往往难以充分应对无线链路的不可靠性、带宽的有限性以及时延的波动性。而本书提出的“自然计算”方法，听起来就充满了创新的活力。我猜想，作者将会深入剖析如何将诸如蚁群算法、粒子群优化、遗传算法等仿生计算技术，与WMN的QoS路由问题进行深度融合。这可能涉及到如何设计精妙的启发式规则，引导算法在复杂的网络拓扑中搜索满足特定QoS约束（如最小化端到端时延、最大化可用带宽、最小化能量消耗等）的最优路径。或许，书中还会讨论如何处理节点故障、链路拥塞等突发状况，以及如何通过算法的自适应性来维持网络的服务质量。这本书无疑为WMN的QoS路由研究开辟了一个新的方向。

评分☆☆☆☆☆

对于《基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究》这本书，我充满了好奇和期待。在信息爆炸的时代，对网络通信的要求越来越高，尤其是在无线多跳网络的应用场景中，如何确保通信的质量（QoS）是一个至关重要且极具挑战性的问题。传统的路由算法在面对无线环境的动态性、复杂性时，往往显得力不从心，难以有效地平衡带宽、时延、能耗等多种性能指标。本书中“自然计算”的引入，让我眼前一亮。我将其理解为一种借鉴自然界生物群体智能或进化过程的计算方法，例如蚁群优化、粒子群优化、遗传算法等。这些方法以其分布式、自适应、鲁棒性强的特点，为解决WMN的QoS路由难题提供了新的思路。我推测，书中会深入探讨如何将这些自然计算的机制巧妙地映射到WMN的路由决策过程中，例如，如何设计仿生算法来动态地评估网络链路的质量和节点的状态，如何通过群体协同的方式来发现并维护满足特定QoS要求的路径，以及如何应对网络拓扑的变化和节点故障。这无疑是一本能为无线网络通信领域带来深刻洞见的书籍。

评分☆☆☆☆☆

《基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究》这本书的标题，直接指向了当下无线网络领域的一个核心痛点——如何在保证服务质量的前提下，实现高效、灵活的路由。我一直觉得，无线多跳网络就像一个充满活力的生态系统，节点之间相互协作，信息在其中穿梭。然而，这个系统并非总是风平浪静，无线干扰、节点移动、链路衰减等因素都会给信息传输带来不确定性。而“QoS”的引入，则意味着我们不能仅仅满足于“连通”，还需要对传输的“质量”有所要求，比如低时延、高可靠性、足够的带宽等等。本书中提到的“自然计算”，对我来说是一个充满吸引力的概念。它不是那种枯燥的理论推导，而是更像一种“智慧的启发”，通过模仿大自然中生物体的行为模式来解决复杂问题。我猜想，书中会详细介绍诸如遗传算法、粒子群优化等技术，是如何被“驯化”来服务于WMN的QoS路由的。例如，如何设计合适的“适应度函数”来评价一条路径的优劣，如何通过“选择”、“交叉”、“变异”等操作来迭代优化路由决策，从而找到那些能够满足特定QoS需求的“最优”路径。这不仅仅是技术上的探索，更是一种跨学科的思维碰撞，令人期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《基于自然计算的无线多跳网络QoS路由研究》听起来就很有深度，充满了前沿科技的味道。作为一名对无线通信和网络技术抱有浓厚兴趣的读者，我非常期待这本书能为我打开一扇新的大门。现代社会对无线网络的需求日益增长，尤其是在物联网、智能交通、无人机通信等领域，无线多跳网络（WMN）因其灵活性和覆盖范围广的优势，扮演着越来越重要的角色。然而，在提供高质量服务（QoS）方面，WMN面临着巨大的挑战。传统的路由算法往往难以兼顾网络的连通性、时延、带宽、能耗等多重约束，尤其是在动态变化的无线环境下。书中“自然计算”的引入，更是让我眼前一亮。自然计算，如蚁群算法、粒子群优化、遗传算法等，模拟自然界中生物群体的智能行为，具有分布式、自适应、鲁棒性强的特点，这与WMN的特点可谓是不谋而合。我猜想，作者一定深入探讨了如何将这些仿生算法巧妙地应用于WMN的QoS路由问题，例如，如何设计高效的启发式函数来引导“蚂蚁”或“粒子”在网络中寻找到最优路径，以满足特定的QoS需求。这本书的理论深度和实际应用价值，无疑会给我带来极大的启发。