基于梯度与模糊神经网络的容迟网络高效路由算法

本文主要探讨了"基于梯度和模糊神经网络的容迟网络路由算法"这一主题，针对容迟网络（DTN）中的路由问题进行了深入研究。容迟网络，如星际网络、战争网络、MANET（移动自组织网络）和无线传感器网络，由于其链路频繁中断、传输延迟高且端到端连接不稳定的特点，对路由算法提出了特殊挑战。为了提升这类网络的性能，本文提出了一种创新的路由策略。 首先，作者强调了高效路由算法对于容迟网络性能的重要性，并介绍了一种新的网络描述向量，这个向量不仅考虑了节点自身的信息，还结合了节点间链路的状态信息，从而实现了对网络的全面而动态的描述。这种描述方式有助于准确评估网络状况，为路由决策提供可靠的依据。 接下来，文章融合了有限历史信息的动态平均与精确预测技术，能够自适应地维护网络描述向量的各个组成部分，确保在不断变化的网络环境中，路由决策始终保持准确性。这种方法有助于提高算法的鲁棒性和适应性。 然后，作者引入了模糊径向基神经网络进行路由决策，利用模糊逻辑的优势处理不确定性和复杂性，使得路由过程更为智能化。这种智能决策机制能够在不确定的网络环境中做出合理的路径选择。 最后，算法的核心在于利用多跳传输成功概率，通过梯度方向引导数据包转发，有效地减少了不必要的传输尝试，提高了分组转发的效率。仿真结果表明，在相同的网络条件下，相比于传染路由算法和下文感知路由算法，基于梯度和模糊神经网络的路由算法展现出显著的性能优势。 本文提出的容迟网络路由算法结合了梯度和模糊神经网络技术，旨在提高容迟网络环境下数据传输的效率和可靠性，为解决这类网络的路由问题提供了一种创新且有效的解决方案。该算法的贡献不仅体现在理论层面，也具有实际应用价值，特别是在需要长时间延迟和不稳定连接的无线网络环境中。