检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于AntNet改进的QoS路由算法

小型微型计算机系统 2006年第7期27卷 1169-1174页

作者：潘达儒袁艳波华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510631 广州金鹏集团研发中心广东广州510000

对具有NP完全难度的网络状态动态变化下的路由问题,提出了一种基于蚁群网络(A n tnet)的蚁群优化分布式Q oS路由算法.算法的主要特点是:(1)采用了动态更新的概率表替代传统的路由表;(2)采用了智能的初始化方法;(3)采用了一种新颖的信息... 详细信息

对具有NP完全难度的网络状态动态变化下的路由问题,提出了一种基于蚁群网络(A n tnet)的蚁群优化分布式Q oS路由算法.算法的主要特点是:(1)采用了动态更新的概率表替代传统的路由表;(2)采用了智能的初始化方法;(3)采用了一种新颖的信息素更新机制;(4)采用一种新的节点选择机制;(5)引入蚂蚁相遇机制.与标准的A n tN et相比,该算法具有更快的收敛速度和较好的吞吐能力.另外,算法同时考虑了满足Q oS度量和负载平衡等问题.

关键词：蚁群优化算法服务质量路由算法蚁群网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群优化的QoS组播路由算法

计算机工程与应用 2006年第1期42卷 138-140页

作者：潘达儒杜明辉华南师范大学物理与电信工程学院广州510631 华南理工大学电信学院广州510640

QoS(QualityofService)组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。论文将基于群智能演化计算技术的粒子群优化算法用于此类问题的求解。算法引入了交换,插入,删除,增量等操作算子和操作算子序列等概念,并在... 详细信息

QoS(QualityofService)组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。论文将基于群智能演化计算技术的粒子群优化算法用于此类问题的求解。算法引入了交换,插入,删除,增量等操作算子和操作算子序列等概念,并在此基础上对基本的粒子群优化算法进行改进,使之适合于QoS组播路由的求解,仿真结果显示,该算法取得了满意的效果,在寻优速度上优于遗传算法。

关键词：粒子群优化算法服务质量组播路由遗传算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于转交效用的多副本机会网络路由协议

南京理工大学学报 2012年第4期36卷 573-578页

作者：潘达儒林沐陈良杰孙加平华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510006 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

为了提高机会网络的传输效率,该文在分析现有'存储-携带-转发'传输模型的的基础上,提出一种基于转交效用的多副本传输方法。该方法根据节点历史相遇的时间和空间信息计算节点的递交概率预测值,并将其应用到散发策略和转发递交策略中,使... 详细信息

为了提高机会网络的传输效率,该文在分析现有'存储-携带-转发'传输模型的的基础上,提出一种基于转交效用的多副本传输方法。该方法根据节点历史相遇的时间和空间信息计算节点的递交概率预测值,并将其应用到散发策略和转发递交策略中,使节点在选择下一跳节点时能够预先判断其到达目的节点的效率,从而选择一条最优路径,提高了副本投递的能力。仿真结果表明,该路由算法具有较高的报文成功递交率、较低的平均网络延时,以及较低的网络开销,适合于通信不稳定的机会网络。

关键词：机会网络路由协议转交效用多副本

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向区域数据的机会群智感知数据分发策略

华南师范大学学报（自然科学版） 2018年第6期50卷 104-111页

作者：宋晖潘达儒关心华南师范大学物理与电信工程学院广州510006

面向时空敏感的局部数据,结合区域数据采集的背景,设计了基于地图分区的机会式群智感知数据分发策略:首先对节点进行区域划分和周期性的采集数据,然后判断移动到地图分区边缘的节点状态并进行节点位置更新,最后进行时空敏感的区域数据... 详细信息

面向时空敏感的局部数据,结合区域数据采集的背景,设计了基于地图分区的机会式群智感知数据分发策略:首先对节点进行区域划分和周期性的采集数据,然后判断移动到地图分区边缘的节点状态并进行节点位置更新,最后进行时空敏感的区域数据之间的共享和传输,且在缓存区满或缓存数据超过有效时间时进行缓存更新和丢弃;通过The ONE平台进行仿真实验,研究不同节点缓存大小和不同传输速度下基于地图分区的数据分发策略和Epidemic算法的性能.仿真实验结果表明:基于地图分区的数据分发策略在数据采集率与网络开销方面表现出较好的性能,可以在性能接近Epidemic算法的前提下,提供可靠的区域数据采集和数据共享功能,甚至在某些条件下性能可以超越Epidemic算法,且具有很好的边缘检测控制功能,可以实现针对局部区域数据进行数据采集和共享的目标.

关键词：群智感知机会网络数据分发局部有效

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络和遗传算法的组播路由算法

计算机应用 2005年第6期25卷 1261-1263,1270页

作者：潘达儒杜明辉华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

提出了一种基于神经网络和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法, 该路由算法把神经网络和遗传算法结合起来,并给出了一种非常便于进行交叉、变异等遗传操作的新编码方式。从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象, 加快了收敛速度。仿真结... 详细信息

提出了一种基于神经网络和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法, 该路由算法把神经网络和遗传算法结合起来,并给出了一种非常便于进行交叉、变异等遗传操作的新编码方式。从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象, 加快了收敛速度。仿真结果显示,算法在收敛速度方面要优于单纯的遗传算法和神经网络方法。

关键词： NP-完全问题遗传算法神经网络组播路由服务质量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于聚类算法的机会网络路由算法

华南师范大学学报（自然科学版） 2019年第4期51卷 120-128页

作者：何志立潘达儒宋晖华南师范大学物理与电信工程学院

在传统的历史路径算法的基础上,提出一种基于聚类算法的历史路径机会网络路由算法(RACA算法).该算法使用无监督学习中的k-means++算法对节点进行编码,并使用编码的方式更新历史路径算法,具有缓存空间占用低、节点搜索速度快和在拓扑结... 详细信息

在传统的历史路径算法的基础上,提出一种基于聚类算法的历史路径机会网络路由算法(RACA算法).该算法使用无监督学习中的k-means++算法对节点进行编码,并使用编码的方式更新历史路径算法,具有缓存空间占用低、节点搜索速度快和在拓扑结构多变的环境的适应性强等特点.实验结果表明:RACA算法在多个方面有着较好的表现,特别是在传输成功率和开销比率方面有较好的表现;出色的网络性能表现使得RACA算法能够在资源有限的场景和网络环境变化较大的场景使用,例如车载网络环境.

关键词：聚类算法无监督学习路由算法机会网络时延容忍网络

基于辅助设备的D2D集群的文件块缓存策略研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华南师范大学学报（自然科学版） 2021年第3期53卷 106-112页

作者：周仙宋晖潘达儒黄旭华南师范大学物理与电信工程学院广州510006

为了解决D2D缓存命中概率的最优化问题,在集群用户中加入了移动辅助设备(HEs)缓存,同时,提出了基于辅助设备的D2D集群的流性文件块分批缓存策略(FCPhit):首先,将有相似文件请求的用户群置于一个集群中;然后,将用户分批并将流行文件分为... 详细信息

为了解决D2D缓存命中概率的最优化问题,在集群用户中加入了移动辅助设备(HEs)缓存,同时,提出了基于辅助设备的D2D集群的流性文件块分批缓存策略(FCPhit):首先,将有相似文件请求的用户群置于一个集群中;然后,将用户分批并将流行文件分为若干块,用户设备缓存文件的第1块,移动辅助设备缓存其他文件块.并与已有的最流行缓存策略(MPhit)、最优缓存策略(OCPhit)和等概率缓存策略(EPRC)进行对比实验,结果表明:FCPhit策略可以有效提高系统的缓存命中概率.

关键词： D2D通信缓存策略辅助设备集群

一种基于双向数据流网络编码的无线组播机会路由

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华南师范大学学报（自然科学版） 2012年第3期44卷 40-44页

作者：潘达儒曹伟阮兆华华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510006

针对现有机会网络编码中存在的编码机会依赖于不同数据流间的连接节点个数和编码效率等问题,结合机会通信和网络编码的特点提出一种新的路由解决方案.首先在传统无线路由算法中引入"流内编码"和"流间编码"的概念,并设计合理的网络编码... 详细信息

针对现有机会网络编码中存在的编码机会依赖于不同数据流间的连接节点个数和编码效率等问题,结合机会通信和网络编码的特点提出一种新的路由解决方案.首先在传统无线路由算法中引入"流内编码"和"流间编码"的概念,并设计合理的网络编码策略和响应机制,以提高编码的机会和网络的吞吐量等性能.仿真实验显示,新的优化算法可显著提高网络的吞吐量和编码增益.

关键词：网络编码机会路由流内编码流间编码组播

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结合SCE法的粒子群优化QoS路由算法

计算机与信息技术 2006年第8期 14-18页

作者：潘达儒华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510631

QoS(QualityofService)路由问题是一个非线性的组合优化问题,理论上已证明了该问题是NP完全问题。粒子群优化算法是一种基于群智能演化计算技术,PSO在求解连续性优化问题上得到了较好的应用,而把PSO算法用于求解路由算法等离散性问题还... 详细信息

QoS(QualityofService)路由问题是一个非线性的组合优化问题,理论上已证明了该问题是NP完全问题。粒子群优化算法是一种基于群智能演化计算技术,PSO在求解连续性优化问题上得到了较好的应用,而把PSO算法用于求解路由算法等离散性问题还比较少见,同时,PSO算法在收敛过程中还存在随机性,某些情况下会出现停滞现象。为此本文提出了一种结合SCE(shuffledcomplexevolution)法的粒子群优化方法用于求解QoS路由问题。该算法通过引入插入算子,删除算子,算子系列和基本算子序列等概念,对基本的粒子群优化算法进行改进;通过采用SCE法,使算法跳出局部最优解的限制。仿真结果显示,该算法取得了满意的效果,在寻优速度上优于遗传算法,也提高了算法收敛到最优解的能力。

关键词：粒子群优化算法服务质量组播路由遗传算法洗牌复形进化算法