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物联网自治区域内的网络路径规划建模研究

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资料介绍

针对物联网的网络缺少统一的标准,当网络路径关键属性发生变化时,传统的路径规划模型进行自治区域网络路径选择方法,无法对差异网络下的路径综合权重进行归一化处理,只能选择较为优良的路径进行数据的转发和投递,导致路径发现效率低、自适应性弱的问题.提出建立动态权重算法的物联网自治区域内的网络路径规划模型.通过对物联网自治区域内的环境进行分析组建多路径规划模型,融合层次选择算法搜索不同状态下的路径规划关键属性,并以网络路径的带宽、时延、抖动、丢包率属性特征为路径选择的判决标准,构建属性的判断矩阵,利用特征根法计算每个判断属性的权重,进行归一化计算,在对各个候选路径的灰色关联系数进行网络路径加权排序,进而完成对网络路径规划优化.实验结果证明,改进方法具有较高的效率,而且适应性强.

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2015年12月

第32卷第12期

计算机仿真

文章编号：1006—9348(2015)12一0263一04

物联网自治区域内的网络路径规划建模研究

郑富娥，程钢

(中州大学开放教育学院，河南郑州450000)

摘要：针对物联网的网络缺少统一的标准，当网络路径关键属性发生变化时，传统的路径规划模型进行自治区域网络路径选

择方法，无法对差异网络下的路径综合权重进行归一化处理，只能选择较为优良的路径进行数据的转发和投递，导致路径发

现效率低、自适应性弱的问题。提出建立动态权重算法的物联网自治区域内的网络路径规划模型。通过对物联网自治区域

内的环境进行分析组建多路径规划模型，融合层次选择算法搜索不同状态下的路径规划关键属性，并以网络路径的带宽、时

延、抖动、丢包率属性特征为路径选择的判决标准，构建属性的判断矩阵，利用特征根法计算每个判断属性的权重，进行归一

化计算，在对各个候选路径的灰色关联系数进行网络路径加权排序。进而完成对网络路径规划优化。实验结果证明，改进方

法具有较高的效率，而且适应性强。

关键词：动态权重；物联网；网络路径

中图分类号：7I鹳09

文献标识码：B

Network Path

^IotAutonomo哪Region

PlaIuIing Modeling Study

ZHENG

Fu—e，CHENG Gang

Henan

(Zhongzhou university，Zhengzhou

450000，China)

view 0fthe lack 0funified staTIdard forthe network in Imemet

the

a嘣b-

A琰汀RACT：In

ofthings(10T)，when

autonomous

key

of the

selection

for the

traditional

utes

nehmrk

method

re西on by using

pa山change，the

path

model can not

on t}1e no珊alized

of the

under the di珏．erence

path pl籼ing

network，but

carry

processing

path comprehensive we远ht

on the data tr粕smission

network

to tlle

pmblems

ch00se

better

a11d

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low

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of IoT

emciency

pa山discovery龃d

ad印tivity．A

path planning

re舀on

_algorit}lmwas

in the

the

in tlle autono·

based

envimnment

dynaIIlic weighting

paper． Through

analysis

was fused to search

proposed

model was set

selection

algorithm

mous

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up．The hierarchy

the

tlle

attributes

in diH．erent

attributive ch踟cters

and

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pa山pl锄ning

loss mte 0f tlle network

were

decision c^teria of the

tal【en鼬the

packet

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path

patIl selection，to ^{constmct tlle}judgment

attributes

make

no卜

attribute．The latent r00t met|lod was used to calculate the

of each

and

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was obtained based on the

grey

judgment

network

con．eIation coem—

resuhs

e)甲erimental

malization

calculation．Then，the

path weighted ordedng

the network

of each

as to

cient

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complete

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o州mization．The

that tlle

metllod has

and

stmng adaptability．

show

improved

high emciency

KEYWoRDS：Dlyll锄ic

t}lin祭；Network path

weighting；Intemet

亟待解决的主要问题，而物联网自治区域内网络路径规划技

术则是解决这一问题的有效途径，引起了很多专家与学者的

重视【4“j。由于物联网自治区域内网络路径规划技术具有

引言

在国内，物联网在不同领域内的应用范围已经越来越

广[1_3]。在人们普遍使用物联网的同时，对其无线传输能力

的要求也在逐步的提高。如何能在多变的的物联网无线链

路中挑选最为稳定的路径进行数据传输已成为目前该领域

深远的发展意义，因此也成为了业内人士研究的焦点课题，

受到了广泛的关注，同时也出现了很多好的方法¨ J。

文献[8]提出了基于蚁群算法的物联网自治区域内的网

络路径规划方法。该方法利用蚂蚁觅食的原理来实现对物

联网自治区域内网络路径规划。该方法适应性较强，但是存

在计算较为繁琐的问题。文献[9]重点研究了通过对路径的

收稿日期：2015—07—16修回日期：2015—07—29

一263—

万方数据

突出度估算函数进行改进的方式来实现对物联网自治区域

内的网络路径规划。该方法响应迅速，但是存在不能得到最

优路径的问题。文献[10]采用了基于遗传粒子群算法的物

联网自治区域内的网络路径规划方法。该方法利用遗传算

法与粒子群算法的全局最优解的特性来实现对物联网自治

区域内网络路径规划。该方法虽然具有一定的精确度，但是

进行物联网自治区域内网络路径规划时，只能选择一条较为

优良的路径进行数据的转发和投递，存在局限性大的问题。

针对上述问题的产生，提出基于动态权重算法的物联网

自治区域内的网络路径规划方法。有效分析物联网自治区

域的环境组建基于动态权重的多路径选择模型，融合于层次

选择算法搜索不同状态下的物联网自治区域内的网络路径

关键属性，并确定网络路径选择的判决标准，构建判断矩阵，

利用特征根法计算每个判断属性的权重并进行归一化计算，

分析候选网络路径的灰色关联系数进行网络路径加权排序，

完成对物联网自治区域内网络路径优化。实验结果证明，改

进方法效率高，适应性强。

径规划时，只能选择一条较为优良的路径进行数据的转发和

投递，存在局限性大的问题，提出了一种基于动态权重算法

的物联网自治区域内网络路径规划方法。

3．1动态权重的多路径选择模型的建立

在物联网自治区域内网络路径规划优化过程中，通过对

多变的物联网自治区域内的环境进行有效的分析来组建基

于动态权重的多路径选择模型。具体的步骤如下详述：

在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，过对

物联网自治区域内的拓扑结构进行分析可以得出，从由s代

表的源端到由d代表的目的地有K条路径，可以表示为r．，

r2，r3，r4 ．，k。由ci代表各条路径的带宽，假设由A表述输

送数据的平均速率，则由1伍代表平均流量的持续时间。如

果物联网自治区域中的流量符合泊松分布，则由‘代表的任

意路径在任意时刻都会容纳由ci代表的数据流。而通过路

径rI的数据流量会形成阻塞。

在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，需要

组建基于动态权重的多路径选择模型。具体的步骤如下

详述：

2物联网自治区域内网络路径规划原理

假设经过由r。代表的数据流比率可以表述为d(i=1，2，

在物联网自治区域内的网络路径规划过程中，假设p，

(埘。，磊)和p：(”：，岛)代表网络路径任意位置点，假定毗和

3，4 盎)，且满足于 ‘．d，=1的条件，则利用下式可以计

算出物联网自治区域中各个路径上的阻塞率

邑各表述pi的经度和纬度，R是物联网自治区域内邻接矩

阵，则P。和P：之间的路由信息可以表示为

d(Pl，p2)=

生

6。=E(口i，c。)=——t

：：音

(6)

竺型璺竺竺兰=婆—丛型竺型型如盯矗

一

360

式中，由‰ 代表路径■的平均负载。

(1)

依据数据包的传输时间与到达目的端所用的跳数来记

录相邻节点的路由信息

在物联网自治区域内网络路径规划优化过程中，利用下

式可以表述物联网自治区域系统的总负载量

(7)

矿= ■=寺

嘶-，p2)=扣c(寺)exph陬m(1-寺Ⅲ(m

在物联网自治区域内网络路径发现过程中，利用下式组建基

于动态权重的多路径选择模型，且得出物联网资质区域最优

p：)}

(2)

并使该路径上存有的节点更新路由信息

路由策略需要满足于乏’．”％6。值最小的条件

(3)

E(_P，，pz)=i!：=；糟(p-，pz)<菇。

(8)

rE(ci，di") E(c，口)

i：。d

选取优良的路径均衡的分配物联网自治区域内的流量

综上所述可以说明，在物联网自治区域内网络路径规划

优化过程中，通过对多变的物联网自治区域内环境进行有效

的分析来组建基于动态权重的多路径选择模型，为实现物联

网自治区域内网络路径规划优化奠定了基础。

厂(z)=

(af—a。)E(P．，P：)+

(a；一

(4)

a“)E(pl，p2)+6一R*=V％

及时的依据物联网自治区域链路负载适应性调整权重

Ⅳ

3．2物联网自治区域内的网络路径规划优化的实现

在物联网自治区域内网络路径规划优化过程中，融合于

层次选择算法搜索不同状态下的物联网自治区域内路径关

键属性，并同时以物联网自治区域内网络路径的带宽、时延、

抖动、丢包率属性特征为网络路径选择的判决标准，在此基

础上构建属性的判断矩阵，利用特征根法计算每个判断属性

的权重，综合权重进行归一化计算，通过对各个候选物联网

自治区域内网络路径的灰色关联系数的分析进行网络路径

(5)

5。=古陬t)一以戈)2]

综上所述可以说明物联网自治区域内网络路径规划原

理，通过依据负载适应性及时调整权重，进而有效的完成了

物联网自治区域内网络路径规划。

3网络路径规划优化方法原理

针对采用当前的算法进行物联网自治区域内的网络路

一264一

万方数据

依据上式可以得出，物联网自治区域内网络路径属性值

越大就越好。

进行加权排序，进而完成对物联网自治区域内网络路径规划

优化。具体的步骤如下详述：

1)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，进

行初始路径的搜索。

10)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，

利用下式将由z。代表的序列与由‰ 代表的理想序列的加权

关联度进行比较

假设由C。代表节点i到J的链路通信容量，物联网自治

区域中两个节点间的通信会使用相同的信道，则会满足于ci

=c。的条件。假如，在物联网自治区域中存在n个节点，用c

(13)

厂(x。， )= 反7(省。(七)，x。(尼))

11)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，

依据由，(‰ ，t)代表的加权关联度的大小给各个候选物联

网自治区域内网络路径排序，最佳网络路径接入要选取，

(z。，置)最大的网络。

=(Q)。。。代表每个节点的链路容量。假如在物联网自治区

域中，两个节点间没有直接链路，则需要满足于C。=0的

条件。

在物联网自治区域内网络路径规划优化过程中，依据上

综上所述可以说明物联网自治区域内网络路径规划原

理，进而有效的实现了物联网自治区域内网络路径规划。

述推理可以得出∞。=a。《，∞。=a∥“。

2)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，由

源端的节点起始搜索最大的通路至下个由i．代表的节点，再

4实验证明

由i。搜索流量最大的通路至由i：代表的节点，迭代上述搜

索步骤至由d代表的最终目的节点。由s—i。一i：一“一d表

示搜索途径的路线。

为了证明基于动态权重算法的物联网自治区域内的网

络路径规划方法有效性，需要进行一次实验。实验在Matlab

环境下搭建物联网自治区域内的网络路径规划实验仿真

平台。

3)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，在

代价延迟时，利用下式可以获取令延迟最小的路线：

实验1)

s—d)]

maxln【Ⅱp(i—JI。。d)】=max 【lnp(i一，I

实验随机选取包含150个节点的物联自治区内网络，采

用改进算法进行物联网自治区域内网络路径规划试验。表1

是由部分链路密度所形成的物联网自治区域，而其中的迭代

次数与搜索次数是试验所需要的。在物联网自治区域内的

网络路径规划过程中，链路密度可以表述物联网链路的疏密

(9)

在上式中，计算Pin。 ‘F，要满足于‘口=1／。F的条件。

4)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，依

据上式得出，可以将最大概率路径定义为最小延时路径，而

最大概率路线就是最少链路路径。

度，是平均各个节点衔接的链路数。

表l对l鼬个节点的随迭代次数实验

5)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，利

用下式可以建立物联网路径判断属性集

(10)

F=V以，．．以)

6)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，由

n个属性构建了一个两两对比的判定矩阵可以用下式表

示为

(11)

A=(n。)

7)在物联网自治区域内网络路径规划优化过程中，利用

特征根法计算每个判断属性的权重，满足于A∞=A一∞的条

件，A。。代表A的最大特征根，山代表相对的特征向量，权重

从表l中可以说明，由链路密度逐渐增加时，迭代次数

和搜索次数并没有增加，而是逐渐趋于稳定状态。当链路数

不断增多时，从源端节点所产生的可能路径会随之增多，进

而使物联网自治区的连通性变的较为顺畅，且因为链路数增

多，增加了短路径形成的几率，降低了搜索的次数，但并没有

因为节点数的增多而明显的增加迭代次数。

向量由[∞。，∞2 ∞。】代表。

8)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，属

性集的权值需要满足于∞={∞，，甜：，，∞。)的条件，将At表

述为所有属性∞t的调整权重，并满足o At 1， At=1，

实验2)

尼=l，2，，n的条件。综上所述可以得出综合权重展=

A。∞；，并将综合权重进行归一化计算。

分别利用传统算法与改进算法进行物联网自治区域内

的网络路径规划实验，将2种算法的实验结果进行对比，用

表2表述，从表2中可以说明，在改进算法进行的150次实

验过程中，100％都收敛至全局最优解的有34次，且平均的

迭代次数为630次，但是在传统方法的150次实验过程中，

没有收敛到最优解，而其有效解得均值为60次，其收敛平均

9)在物联网自治区域内的网络路径规划优化过程中，通

过对各个候选物联网自治区域内网络路径的灰色关联系数

的分析进行网络路径加权排序，用下式表示

●●／I

”，

一———————Jk-—-—-----————；———————一

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一265—

万方数据

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