ACO-SNDMR: 蚁群优化提升Ad Hoc网络多路径路由效率

本篇论文主要探讨了在移动AdHoc网络中应用蚁群优化算法来改进路由策略的研究。AdHoc网络由于其特点，如无中心化、动态拓扑和节点能量限制，对路由协议提出了挑战。论文针对这些特性，提出了一种基于蚁群优化的简单相关多路径路由算法（ACO-SNDMR）。 ACO-SNDMR算法结合了蚁群算法的优势，如分布式、并行性和正反馈机制，这使得算法能够处理网络结构变化，同时减少路由查找的开销。蚂蚁算法的模拟过程被应用于路由决策，通过调整蚂蚁算法中的变量，如信息素浓度和节点选择策略，能够适应网络环境变化，提供更为节能和可靠的多路径路由。 简单相关多路路由算法作为基础，强调替换路径与主路径的紧密关联，即替换路径上的节点要么位于主路径上，要么是主路径节点的邻居，这样可以减少节点不相关的限制，提高容错性和独立性，同时降低节点平均能耗和提高分组递交率。 通过将ACO算法与SNDMR结合，新算法能够有效地解决网络带宽受限和节点能量限制的问题，实现网络流量的优化分配，提升网络性能。与传统的单路径和多路径路由协议（如AODV、AOMDV等）相比，ACO-SNDMR在减少寻路开销、降低延迟、提高吞吐量和负载平衡能力方面表现出更好的效果。 本文通过仿真结果证明了ACO-SNDMR算法的有效性，并展示了其在实际网络环境中优于简单相关多路径算法的优势。这项研究对于设计和优化适应性强、高效能的AdHoc网络路由策略具有重要意义，为未来无线网络的研究提供了新的思路和方法。