物联网网络优化：现状与挑战

物联网中的网络优化是当前工程科学与技术领域的重要研究方向，随着互联网技术的快速发展，它已不再局限于传统意义上的数据传输，而是转变为一个包含数十亿个小型、资源受限设备的庞大网络系统，即物联网（IoT）。这些设备产生的数据量巨大，带来了许多新的网络挑战，如路由效率、能源管理、拥塞控制、异构性处理、可扩展性增强、可靠性保障以及服务质量（QoS）和安全性提升。 本文，发表于2019年的《国际期刊22》第1期，由N.N.Srinidhi, S.M.DilipKumar和K.R.Venugopal三位学者共同撰写，他们来自印度班加罗尔Visvesvaraya大学工程学院CSE部门。文章的焦点在于对物联网网络优化进行全面的探讨，旨在解决其中的关键问题和找出有效的解决方案。 文章首先回顾了物联网的发展历程，强调了物联网与M2M（Machine-to-Machine）、IoT本身的区别，以及它们共同构建的未来物联网环境——IoE（Internet of Everything）。接下来，文章详细讨论了网络优化在物联网中的应用，包括各种优化算法的分类： 1. 基于粒子群优化（PSO）的算法，通过模拟群体行为来寻找最优解。 2. 遗传算法（GA），模仿自然选择过程进行搜索优化。 3. 非支配排序遗传算法II（NSGA-II），是一种多目标优化算法，同时考虑多个优化目标。 4. 启发式算法，依赖于经验或直觉寻找解决方案。 5. 生物启发式算法，借鉴生物系统的特点如蜜蜂寻蜜等进行优化。 6. 进化算法（EA），包括各种变种，如遗传编程和遗传编程等。 7. 基于模糊逻辑的算法，利用模糊逻辑处理不确定性和模糊信息。 8. 随机算法，如随机搜索或蒙特卡洛方法，适用于复杂问题的全局探索。 9. Memetic algorithms（MA），结合局部搜索和全局搜索策略。 10. 其他算法，可能涉及深度学习、机器学习或混合方法等新颖技术。 每种算法都有其独特的优势和适用场景，但都需要解决物联网网络中的实时性、能耗、数据安全等问题。文章不仅回顾了最近的研究进展，还分析了各种方法的优缺点，并对未来的研究方向提出了展望。这篇综述提供了深入理解物联网网络优化问题和挑战的宝贵资源，对于推动该领域的理论研究和技术发展具有重要意义。