基于蚁群的不相交混合多路径路由：移动自组织网络性能优化

本文主要探讨了"基于蚁群的移动自组织网络节点不相交混合多路径路由"这一主题，针对移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network, MANET)的特点，即多跳无线链路、无基础设施和高节点移动性，提出了一个创新的路由解决方案。传统的路由协议可能无法有效应对这些动态变化，因此，基于蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)的路由算法，如AntHocNet，因其对网络结构变化的适应性而备受瞩目。 AntHocNet是一种混合算法，它结合了被动反应式路径设置（当需要时节点间建立连接）和主动式的路径探测、维护以及改进机制。这种混合策略旨在提高网络的健壮性和效率，通过同时利用多个路径来实现负载均衡和路由冗余，从而增强对路由故障的容忍度。 研究的核心创新在于将节点不相交的多路径特性引入到AntHocNet中，这意味着在数据传输过程中，数据会被分散到三个不共享任何中间节点的独立路径上。这种方法旨在进一步降低端到端延迟，并通过负载分散来优化整体网络性能。在实验中，研究人员针对不同暂停时间分析了关键性能指标，包括平均端到端延迟、数据包交付率和负载平衡。 结果显示，虽然在某些暂停时间内，平均端到端延迟和数据包传送率保持相对稳定，但通过节点不相交多路径路由，网络负载得到了更好的分布，实现了更佳的负载平衡效果。这对于实时性要求较高的应用，如虚拟教室环境中的课件处理和实时讨论，具有重要意义。 虚拟教室作为一个动态且可扩展的学习环境，通过移动设备如个人数字助手(Personal Digital Assistant, PDA)构建，允许学生随时加入或退出。在这种情况下，基于节点不相交多路径路由的AntHocNet提供了可靠的数据传输保障，确保了即使在高节点移动性和网络不稳定性的背景下，教学活动仍能流畅进行。 这项研究不仅深化了我们对基于蚁群优化的移动自组织网络路由的理解，还为实际场景，如教育技术领域，提供了实用的解决方案，尤其是在处理大量数据传输和保持网络稳定性方面。