基于网络编码的传感器网络防窃听技术

对基于网络编码的无线传感器网络防窃听技术,该文采用线性网络编码技术,建立了多条不相交多路径,通过源节点和中间节点对原始数据包和接收到的数据包进行编码,窃听节点只有在接收到处于不同链路上的足够数据包数才能够成功解码获得有价值的数据。通过理论分析研究了节点通信能力和网络覆盖率的关系。结果表明:窃听者通常只有大幅增加单个节点通信半径,或者采用多节点协同窃听方式,才能提高成功窃听的概率。     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...     

DTNs中一种基于节点有效交互度和效用的节能路由算法

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型.由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点.但是目前从节省能量消耗角度提出的路由算法较少.文章提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略.首先,从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整.其次,从节点效用出发设置消息携带者转发概率,选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本.再次,仿真实验结果显示,与其他路由算法相比,该文提出的算法在保障网络消息传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

一种双种群进化集成QoS组播路由算法

设计了一种IP/DWDM光Internet中的非NP类QoS组播路由算法,采用树形编码方式,基于双种群进化,寻找一棵带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限的费用优化组播路由树,集成解决路由与波长分配问题.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且性能优于基于经典遗传算法设计的QoS组播路由算法,克服了算法易早熟、收敛慢等缺点,有效地解决了IP/DWDM光Internet中的QoS组播路由问题.     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

Heuristic algorithms for a vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup and time windows in home health care

This paper addresses a vehicle scheduling problem encountered in home health care logistics. It concerns the delivery of drugs and medical devices from the home care company’s pharmacy to patients’ homes, delivery of special drugs from a hospital to patients, pickup of bio samples and unused drugs and medical devices from patients. The problem can be considered as a special vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup and time windows, with four types of demands: delivery from depot to patient, delivery from a hospital to patient, pickup from a patient to depot and pickup from a patient to a medical lab. Each patient is visited by one vehicle and each vehicle visits each node at most once. Patients are associated with time windows and vehicles with capacity. Two mixed-integer programming models are proposed. We then propose a Genetic Algorithm (GA) and a Tabu Search (TS) method. The GA is based on a permutation chromosome, a split procedure and local search. The TS is based on route assignment attributes of patients, an augmented cost function, route re-optimization, and attribute-based aspiration levels. These approaches are tested on test instances derived from existing VRPTW benchmarks.     

电子海图平台下的航线自动设计方法

为优化舰船计划航线设计,提出了一种基于电子海图的自动设计方法.通过追踪安全等深线和处理障碍区,得到可航渡区域.在可航渡区域内,进行路径的可航渡性测试,自动搜索一条安全的最短计划航线,并根据障碍区的动态变化,实时调整和优化航线.实验结果表明,与传统的手工作业方法相比,该方法在效率、经济性、可靠性等方面都具有明显的优势.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.