基于粒子群優(yōu)化的車聯(lián)網(wǎng)多目標(biāo)路由算法研究.pdf

1、車載自組織網(wǎng)絡(luò)中因?yàn)楣?jié)點(diǎn)移動(dòng)迅速的特點(diǎn)使得已有的適用于移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議性能普遍降低，設(shè)計(jì)一種適用于車載自組織網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健、可靠、高效的路由技術(shù)就成為一項(xiàng)具有理論和現(xiàn)實(shí)意義的工作。本文重點(diǎn)研究車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的單播路由協(xié)議。
　　本研究提出了一種基于多目標(biāo)粒子群的路由算法PSO-GPSR，是在目前公認(rèn)的性能良好的GPSR路由算法基礎(chǔ)上引入多目標(biāo)粒子群理論而設(shè)計(jì)的路由算法。在 PSO-GPSR算法中，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)在做轉(zhuǎn)發(fā)決策時(shí)不

2、僅需要選擇一個(gè)位置最接近目標(biāo)的鄰居節(jié)點(diǎn)，而且需要綜合考慮節(jié)點(diǎn)各自的速度大小、運(yùn)動(dòng)方向信息、轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)性能，動(dòng)態(tài)的選擇下一跳節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，這個(gè)動(dòng)態(tài)的選擇過程是通過粒子群算法實(shí)現(xiàn)的。由于粒子群算法復(fù)雜度較低，將其用于下一跳節(jié)點(diǎn)的選擇中避免了GPSR在邊界轉(zhuǎn)發(fā)模式中由于要頻繁的計(jì)算平面拓?fù)鋱D而導(dǎo)致的超大的路由算法計(jì)算量。為了驗(yàn)證提出算法的有效性，本文使用國際通用網(wǎng)絡(luò)仿真工具Exata搭建了仿真平臺，使用VanetMobiSim產(chǎn)生了具有車

3、輛移動(dòng)特征的移動(dòng)場景模型，分析原有代碼，添加模塊算法實(shí)現(xiàn)了PSO-GPSR，并與傳統(tǒng)的GPSR路由算法進(jìn)行了多場景下的網(wǎng)絡(luò)性能比較。仿真結(jié)果顯示，PSO-GPSR算法在數(shù)據(jù)包接收率、端到端時(shí)延方面的性能要優(yōu)于GPSR，但當(dāng)車輛節(jié)點(diǎn)數(shù)增多時(shí)，其路由開銷要略高于GPSR。結(jié)果表明，PSO-GPSR算法在一定程度上提高了數(shù)據(jù)分組投遞率，在拓?fù)渥兓l率大的情形下由于選擇了優(yōu)化路徑還會(huì)降低端到端的平均延時(shí)，有效地改善網(wǎng)絡(luò)性能。PSO-GPSR算法