基于混合粒子群优化的移动IP路由选择算法的研究

论文摘要

当今社会随着互联网技术的不断发展,使人类社会也发生了巨大的变化,利用互联网,人们能够及时获取海量信息,然而这也使得人们对信息处理能力提出的更高要求,使用户对移动IP网络的需求不断增加。针对移动IP网络中,现有三角路由算法效率不高,导致移动网络性能难以达到最优的问题,本章在分析移动IP网络的存在问题,设计要求和目标的基础上,研究了移动IP路由的主要原理和方案,提出了一种基于混合粒子群的移动IP路由算法。本文首先采用“粒子”来对网络节点的路由表进行模拟,将粒子群算法和IP网络进行关联,将粒子群算法应用在移动IP路由最短路径选择这一具体问题的求解中。然而,粒子群算由于受到自身算法的限制对系统中的反馈信息往往不能深度利用,容易陷入局部最优,同时在运算初期信息素相对匮乏,使得粒子群算法存在求解速度慢等缺点。针对这一缺陷,本文将模拟退火算法与粒子群算法相结合,用于求解找出移动IP最短路由,大大提升了算法的搜索范围,同时有效的提高了算法的收敛速度,并增加了算法的鲁棒性能。最后,利用NS-2网络仿真实验工具对本文所提出方法进行验证,实验表明本文的算法比现有典型移动IP路由优化算法在性能上有较大的提高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 存在问题及解决方案
• 1.4 研究目标与研究内容
• 1.5 论文构成
• 第2章 移动IP概述
• 2.1 移动IP的产生
• 2.1.1 移动IP解决的问题
• 2.1.2 移动IP的应用
• 2.1.3 移动IP的设计要求和目标
• 2.2 移动IP的基本原理
• 2.2.1 移动IP协议的功能实体
• 2.2.2 隧道和转交地址
• 2.2.3 移动IP的工作过程
• 2.3 移动三种IP的路由方案对比
• 2.3.1 IP封装方案
• 2.3.2 最小封装方案
• 2.3.3 通用路由封装
• 2.3.4 方案对比
• 2.4 基于混合粒子群优化算法的移动IP的路由
• 2.5 小结
• 第3章 混合粒子群优化算法
• 3.1 粒子群算法简介
• 3.1.1 数学描述
• 3.1.2 粒子群算法与遗传算法的比较
• 3.2 粒子群算法的变化和改进
• 3.2.1 收敛速度的改进
• 3.2.2 多样性改进
• 3.2.3 全局方法
• 3.2.4 其他改进
• 3.3 模拟退火算法
• 3.4 混合粒子群算法
• 3.5 小结
• 第4章 基于混合粒子群优化算法的移动IP路由选择
• 4.1 基于混合粒子群优化算法的移动IP路由选择
• 4.1.1 移动IP网络模型
• 4.1.2 求解步骤
• 4.2 粒子群算法设计
• 4.2.1 解空间编码
• 4.2.2 目标函数的选取
• 4.2.3 算法参数选择
• 4.3 模拟退火算法算法设计
• 4.3.1 准则函数的选取
• 4.3.2 基于Logistic映射的扰动算法改进
• 4.3.3 模拟退火算参数选取
• 4.3.4 结束准则
• 4.4 仿真实现与结果分析
• 4.4.1 NS-2仿真仿真实验工具
• 4.4.2 NS-2的无线网络仿真
• 4.4.3 仿真结果与分析
• 4.5 小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间主要的研究成果