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基于动态权重的物联网自治区域路径发现算法

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资料介绍

在物联网自治区域路径的规划过程中,容易出现数据流量分布不均的情况,导致传统的遗传粒群路径优化的物联网自治区域路径发现算法,由于采用最短路径转发包,造成链路拥塞,影响了资源利用率.为解决上述问题,提出一种采用动态权重的物联网自治区域路径发现算法,分析了物联网自治区域路径发现的数学模型,给出目标函数.通过特征根发对权重进行确定,求出判断矩阵各行元素乘积以及乘积的方根,对其进行一致性验证.综合分析所有状态下的权值改变,充分体现业务类型、用户策略在物联网选择过程中的影响程度.给出合理的映射方案,使得物联网网络流量的动态性得到充分的体现,并且不会造成路由振荡.仿真结果表明,所提方法具有很高的效率及有效性.

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第32卷第3期

计算机仿真

2015年3月

文章编号：1006—9348(2015)03—0340—04

基于动态权重的物联网自治区域路径发现算法

王文凡，焦阳

(郑州升达经贸管理学院信息工程系，河南郑州451191)

摘要：在物联网自治区域路径的规划过程中，容易出现数据流量分布不均的情况，导致传统的遗传粒群路径优化的物联网自

治区域路径发现算法，由于采用最短路径转发包，造成链路拥塞，影响了资源利用率。为解决上述问题，提出一种采用动态

权重的物联网自治区域路径发现算法，分析了物联网自治区域路径发现的数学模型，给出目标函数。通过特征根发对权重

进行确定，求出判断矩阵各行元素乘积以及乘积的方根，对其进行一致性验证。综合分析所有状态下的权值改变，充分体现

业务类型、用户策略在物联网选择过程中的影响程度。给出合理的映射方案，使得物联网网络流量的动态性得到充分的体

现，并且不会造成路由振荡。仿真结果表明，所提方法具有很高的效率及有效性。

关键词：动态权重；物联网；路径发现

中图分类号：TP391．9

文献标识码：B

for IOT Autonomous

Route

Algorithm

Regional

Based on

Discovery

Dynamic Weighting

WANG

Wen—fan．JIAO

Yang

Information

Trade

Zhengzhou，

(Department

Engineering，Shengda

Economics＆Management College

191，China)

Henan 451

Zhengzhou

the

of 10T autonomous

uneven distribution situation of data

route，the

ABSTRACT：During

planning process

regional

traffic is

IOT autonomous

happen．An

mute

based on

was

prone

regional

discovery algorithm

dynamic weighting

the mathematical model of IOT autonomous

mute

the function was

analyze

proposed

region

discovery，and

the

product

objective

characteristic roots were

to determine the

weights

and calculate

of all various elements

wasconducted for

given．The

adopted

the

and the

matrix

of which were

product root，and

under all

consistency

verified．Comprehensive analysis

of business

embodies the

and user

in 10T

strategy

changes

states，which

fully

weight

degree

impact

type

selection

work

reasonable

scheme was

reflect the

dynamic

lOT net·

characteristics of

method has

proposed

process．The

mapping

given

fully

oscillation．The simulation results show that the

effi—

traffic，without causing

and effectiveness．

high

routing

ciency

KEYWORDS：Dynamic

weighting；Internet

things；Route discovery

成链路拥塞，大大影响了资源利用率。

引言

随着物联网的发展与广泛应用，人们对网络的移动性以

本文提出了一种基于动态权重的物联网自治区域路径

发现算法，分析了物联网自治区域路径发现数学模型，给出

目标函数。通过特征根发对权重进行确定，求出判断矩阵各

行元素乘积以及乘积的方根，对其进行一致性验证。综合分

析所有状态下的权值改变，充分体现业务类型、用户策略在

物联网选择过程中的影响程度。给出合理的映射方案，使得

物联网网络流量的动态性得到充分的体现，并且不会造成路

由振荡。仿真结果表明，所提方法具有很高的效率及有效

性。

及无线传输能力的要求也逐渐升高‘1’2J。因此，研究如何在

混合的固定与移动的网络中获取最优传输路径，在动态无线

链路中获取最稳定的路径完成数据传输，成为相关学者研究

的重点课题∞。J。

在发现物联网自治区域路径的过程中，容易出现数据流

量分布不均的情况，导致传统的基于遗传粒群路径优化的物

联网自治区域路径发现算法，由于采用最短路径转发包，造

基金项目：河南省科技攻关计划项目(142102310362)

收稿日期：2014—09—17

· --——340．--——

万方数据

r：在[0，1]范围内；符号①是一种将两个算子结合在一起，

同时将其变成基本算子序列的操作；r。(P“一气．d)表示基本

算子序列(P“一并“)以r。的概率被保存，r：(以．d一石“)与

rI(P“一工“)的意义相似。P d与P“的影响程度主要取决于

2物联网自治区域路径发现算法

物联网自治区域出现拥塞现象的根本原因为用户带给

物联网的负载超过物联网资源容量以及其本身的处理能力。

为了在符合带宽、时延、费用的要求下，在网络拓扑图中获取

合理的路径，使其使用较少的网络资源，避免拥塞，采用遗传

粒群改进算法对物联网负载进行路径选择。

rl、r2

粒群算法依据式(3)求出初始路径的适应度函数，然后

通过式(4)与式(5)进行迭代，完成初始路径获取过程中出

现的初始群体的优化操作。

2．1初始路径搜索

假设一条路径的源节点为S，目的节点为d，初始路径搜

索的具体过程如下：

2)通过遗传算法对路径进行再优化

1)首先通过物联网自治区域邻接矩阵对路由拓扑图中

存在连接关系的路由之间的带宽、时延、费用等关系进行描

述，物联网自治区域邻接矩阵可用式(1)进行描述

依据适应度函数值的大小，通过赌轮盘法，引入最佳保

留策略，获取符合带宽、时延、费用要求的最优路径，使得算

法收敛至全局最优解；以交叉概率P，，任意确定两条染色体

(路径)P。以及P：，在两条路径中的全部路由交叉点中任意选

择一个节点a，将路径P。与P：中节点a到目的节点的路径进

行交换，若所有新路径均产生同一节点，则过滤节点间的路

径，避免交叉后的新路径中存在环路；完成交叉操作后，以变

刚肛战wlj鬻慧嚣篙和

式中，W。，用于描述边上的权值；o。用于描述计算机许可的、超

过全部边上权值的数。

为了便于搜寻，通过下式塑造物联网自治区域网络拓扑

异概率P。，对不符合带宽、时延、费用的路径进行变异。

在发现物联网自治区域路径的过程中，容易出现数据流

的邻接矩阵

量分布不均的情况，导致所提的基于遗传粒群路径优化的物

联网自治区域路径发现算法，由于采用最短路径转发包，造

成链路拥塞，大大影响了资源利用率，因此，提出一种基于动

态权重的物联网自治区域路径发现算法。

若(q，叶)或<F．，vj>是E(G)中的边

io若(。。，q)或<。。，。，>不是E(G)中的边

(2)

，、，．．、

“‘‘J’2

2)依据物联网自治区域要求的带宽，删除全部不满足带

宽的路径，使得物联网得到简化，提高计算效率。

3)获取源节点s所处行全部是1的元素G(i，j)，统计列

元素』，组成一个节点集合，也就是从源节点开始的全部可能

路径。在上述集合中随机选择一个节点，若该节点就是目的

节点d，则可生成一条路径，将其保存于路径表中，进行步骤

4)，否则，重新进行步骤3)。

基于动态权重的物联网自治区域路径发现算法

3．1

路径发现数学模型

一个物联网可用有向图G(V，E)进行描述，物联网中的

节点用顶点进行描述，节点之间的链路用径边进行描述。则

物联网节点与链路的集合可分别描述成

V={口1，w2，，"。}

(6)

(7)

4)在G(i√)中将源节点S所处的行以及列元素清零，也

就是删除源节点的连接信息，防止算法出现环路。若一个节

点附近的全部节点均被访问完成。则路径发现失败，需重新

寻找。如果获取下一节点，将该节点看作是出发节点S，重新

进行步骤2)。

E=I_{el，e2，，ef}}

式中，n用于描述物联网中节点的数量，f用于描述有向图

G(y。E)的总边数。

用s描述物联网的源节点；用d描述物联网的目的节点，

P={S，iJ，，k，d}表示任意一条源节点S至目的节点d的路

径，将物联网传输参数看作是有向图边的权值。将变量描述

成

5)求出一条路径的时延，费用等损耗，若符合要求，则获

取一条合理的路径，如果初始路径满足粒群算法提出个初始

节点，则结束迭代。

2．2

基于遗传粒群算法的路径优化

‘芍’

儿pl

，

节塞i到J的链路是路径p的一条链路(8)

^。：210否则

则P路径的带宽B(p)、延时D(p)以及费用Cost(p)依次可

1)通过粒群算法对初始路径进行优化

由于适应度函数一般需计算最大值，因此，将适应度函

数fitness定义成函数，的倒数。

描述成

．

，．、

(9)

B(p)=minbopii√=l，2，，凡

，¨ 删5

‘3)

2下2丌ii—丽

(10)

通过下式对粒子的速度以及位置进行更新

z =石。+”

D(|P)=

Cost(p)=

d籼i，J=l川2一，，l

(4)

(5)

i,j=1，2，，n

(11)

。护F

rl(P叫一z“)O

" ．d=”叫O

r2(P“一石“)

式中，”。用于描述当前代粒子移动速率； +。用于描述当前

代粒子所处的位置；z。用于描述上一代粒子所处的位置；r．、

假设所确定路径P使用的物联网资源用R(p)进行描述，

则有

一34l一

万方数据

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