抽象性
车辆专用网络路由协议吸引了研究界和产业界的极大关注,因为它们在智能交通系统应用中起着重要作用。本文采用优化综合多播多标准自适应路由存续协议作为VANETs路由协议只选择近邻车辆中最优子集基于距离、方向、速度和未来方向信息并发接收器方式转路请求选择最优路由发现中,将选择成本最低的最佳路由传递数据包,具体时间视所获取成本和中间飞行器数而定使用模糊控制器评估路线成本和寿命人工蜜蜂聚变算法同时优化所有用过的模糊系统并获取最优链路成本排名最高值,在此链路发现过程可选择邻接为中继节点模拟结果证明,拟议路由规划在车辆密度不同的情况下显著提高城市和公路网络性能
开工导 言
车辆网络一号,2是一个大有前途技术,智能飞行器彼此交换无线消息,以便实现更方便安全运输系统这些信息可包括交通流条件信息、自适应行程辅助程序、警告和报警程序、停机坪或加油站可用性信息以及信息应用
VANET多项应用在很大程度上依赖VANET路由协议3,4原创自前无线移动专用算法
高机动车辆独有VANET特征、有限覆盖区、间断无线连接和交通密度,除限制道路模式和交通规则内运动外,为这些挑战性网络提供更可靠高效路由协议仍然是开放研究专题其中一些最近相关研究参加
Li等[5提议自适应QOS路由使用终端交叉法和蚁群算法搜索基于连接概率、包交付比和延迟的最优路线
Al-Kharasani等[6粒子群优化优化优化链路协议 考虑多目标通过量、包交付比、延迟和正常路由管理
Latif等[7提供算法选择下一代用车,使用多标准数学配方,考虑车辆对源车的方向、位置和距离
张等[8推荐多播路由协议基于微人工蜜蜂聚居
光子等[九九显示模糊逻辑路由方法 向外广播包取决于模糊化两个因素 关于距离和时间延迟
Nabil等[10计划选择最稳定路线并预测使用周期, 计算飞行器邻接时间数学方程并计四例同向或反向移动速度或非同速
当前研究的基本独特性表现为用联想形式解决VANET三大关键路由问题第一个问题是盲播路线发现阶段请求消息,这导致高控制消息高端和包碰撞问题,特别是在高密度网络或甚或散装信传输率高的稀疏网络中。
第二题涉及高路由疏漏路由选择过程的某些影响标准,结果报错量高并丢失数据包
第三个问题处理使用固定路线寿命的两难问题,而不管所选路线的情况如何,这可能导致中断某些有效路线或认为其他路线中断时有效。
上头两个问题有数项工作7-九九,11-13中大都只考虑2或3个因素部分完全依赖发件人指定中继节点11,12通常需要定期交换hello消息,而其他则完全依赖接收者决定是否重播包九九,13并因此一些冗余广播仍未消除
少数作品参加VANET环境中提到的第三个两难点路由10,14万事通它们主要依赖数学模型,数学模型只考虑两个因素
具体地说,这项拟议协议纳入了模糊系统原则,以改进专用远程向量路由协议的决策过程,方法包括以发送者-接收者组合方式评价每个邻接链成本,将距离和方向信息计数发送者,此外还考虑接收者速度和未来方向信息以选择最优中继近邻并选择最佳传输数据路径此外,它可以预测每条选择路线的存续时间,同时计取成本,并计取参差数并使用ABC优化算法生成疑点成员顶点和规则,
更具体地说,目前工作中拟议办法的主要贡献键可归纳如下:i)分三步优化路径发现阶段使用模糊系统,选择中继节点和适当的路线,考虑最有效稳定因子,并具体说明路线寿命二)联合发送接收者多播路由协议,无需间接使用定期Hello包,并减轻完全接收转发判定器缺陷三)关于下一方向车辆新稳定因素,在路由发现阶段考虑,不转移此数据以保车辆未来运动安全四)多重因素 距离 方向 速度 未来方向 和跳数第五大类自动提取模糊控制器使用人工蜜蜂群优化委 员 会优化过程考虑四大目标:最大量交付包比和吞吐量,最小延迟量控制包数
其余论文组织如下:2描述当前研究使用优化算法段内3提供拟议路由规划的细节模拟参数和比较结果见节4.最后,结论和建议未来工程分节分配5.
二叉优化使用法
2.1.人工蜜蜂殖民地优化
简单灵活算法,需要少数参数调适此外,它可以很容易地与其他智能算法混合
多研究18号-20码证明使用ABC优化和混合法比许多其他大众优化法高效精准
ABC优化算法总结构由三组人工蜜蜂组成:就业蜜蜂、旁观者蜜蜂和童子军
每种受雇蜜蜂都与食物源相关联(可行解法)并分享这些源的方位资料和花蜜量(质量或健康成本)和旁观者蜜蜂供进一步处理旁观者蜜蜂根据概率选择过程决定最有利源食品食物源不提高到预定义数试量时,蜜蜂拒绝食物源,相应的受雇蜜蜂成为童子军
更多细节ABC算法如下:
第一,让我们 表示表示一线程中求解 ;不过sn系统反映解决人口规模问题的办法,并视之为蜜蜂聚居区的一半(相等工蜂或旁观者蜜蜂数)D级表示优化参数数
2.1.1.ABC初始化阶段
ABC生成随机分布初始群sn系统内边界内解决方案按下方程
去哪儿 并 上下界 .
解决方案生成后,机能函数适配一所有初始解决方案都得到评价
2.1.2.ABC雇用BE阶段
在这一阶段,每种解决办法都分配给雇员蜜蜂,从而对解决办法位置作如下修改:
去哪儿 变异原型解法 随机数范围 ,k相邻i .
之后,贪心选择由受雇蜜蜂执行 介于原解决方案和变异
2.1.3概率计算阶段
每种解决方案的概率值 与质量成比例计算
2.1.4ABC旁观者BE相位
旁观者蜜蜂评价从使用蜜蜂取信息并选择概率值最高的解决方案与定位调整和贪心选择机制相同 旁观者蜜蜂应用以记住更好的解决方案
2.1.5ABC童子军BE阶段
求解方法不提高预定义数测试(超出控制参数调用)限制),解决方案被弃置,并使用相应的蜜蜂成为童子军,代之以随机使用新解决方案一号)
以上四级执行将重复进行,直到最大循环搜索数实现,最优获取的解析法被定为优化输出
2.2.ABC优化混淆系统
模糊逻辑21号,22号被广泛使用支持多智能基础现实世界系统,尤其是不精确和不确定信息
知识库单元通常由数据库和规则库组成,代表任何模糊系统的核心
人工生成模糊知识库取决于系统知识以及试报和报错过程是一项耗时累累的任务此外,它也不能保证构建最优系统
作为一种解决方案,ABC优化建议自动提取最优规则集,并使用“不关心”条件探索以获取并调整所有拟混淆控制器成员函数
由于所有建议模糊控制器都依赖,所有混淆输入输出成员函数顶部集合除语言规则传导外,还编码成食物源,图中显示一号保证全模型参数在给定搜索空间内并发
为了减少优化参数数以加速优化过程,拟用模糊控制器成员函数设置为三角形,因为它证明比网络模型中其他类型效率更高[23号-26..
三种语言词与每个模糊输入相联(Low,Med和High)和五词输出相联(Very Low,Low,Mede和High)提高精度
下一节将介绍,大多数模糊输入都以比率形式显示,以便头点和最后点固定,不需要优化共5个成员优化点表示图显示的每个模糊输入2.
与上述机制相似,共需要11个成员优化点表示前2个模糊控制器输出值,并加插点以获取最优路线最长存取值
生成最优规则基础集时,模糊输出语言术语编码为实数从1到5,并使用0值表示规则缺失规则前缀取0至5的整数值,例如1表示'精低',2表示'Low'等
此外,优化进程的目标是探索除链级阈值之外的最模糊模型,这些阈值将纳入拟议路由算法,以通过最大包交付比和吞吐量并最小化延迟度和控制包数多重目标实现网络最佳性能结果
网络模拟进程和优化进程需要整合,以评价网络对每种可用解决方案的具体时段响应
加权和将多重目标汇总成单目标函数
逐个客观因子术语被限定为响应应用解决方案所得性能度量之比 )关于通过传统协议实现原创结果,以便量化使用拟议路由协议中可用解决方案模型对每一评价术语变化效率
同时,鉴于四大性能度量同质和所有测量因子都属于相同范围的事实,对每一权值分配0.25 )
3级拟议的路由规划
初始假设每辆车都装有GPS导航系统设施27号,28码获取车辆位置、行进图和交通信息等最新信息 除多计划目的地并假设数组天线29,30码使用每部车辆定位并取近邻车辆运动角
除假设问题外,拟议路由规划优化FuzzyAODV正在寻找调和文献中最常用路由协议:AODV路由协议31号,32码内三个阶段 路径发现阶段前两个阶段在发送(RREQ)包前执行,而后一个阶段是在路径回复包中指定所选路线寿命
初始修改阶段3),每部车评价单点邻接排名级一)前使用模糊逻辑发送RREQ包除距离因子外还结合相邻车辆方向的两个因素计算出距离因子,即下节点距离对目的地之比与当前节点距离之比如下:
最多三个链路级最少的邻接点被指定为中继节点,只有当它们所获链路级小于特定值时才算中继节点排名1高.
二级调试阶段4RREQ包到达中继节点后启动,中继节点评估二级链路成本值使用其他模糊系统节点,车辆下一方向变化的另外两个因素和当前和前一车辆速度差如下:
RREQ包只有在获取链路成本二级值小于特定值排名2高.
并选择最少集成级I加二级成本构建最优通向目的地路径
端点发送回文包前执行的最后修改阶段,接收RREQ包中路由成本和跳数信息使用模糊逻辑集成预测所选路由寿命
并使用ABC算法优化Rank1_High、Rank2_High等值,所有模糊成员函数和模糊规则均使用ABC算法(前节描述)提高网络最重要的性能结果
4级模拟模型和结果
3km模拟区3km巴士拉市和i95高速公路使用SUMO和OMNET++模拟器双向联动生成,允许车辆交通动态和网络通信系统直接交互相接1000模拟秒数,数百百百百百百百百百百百百乘模拟地图内移动
另一方面,目前提议的路由协议OFAODV模拟并对比其他三大协议AODV路由选择协议,模糊逻辑路由基于转发优化(FLRBF)[九九和Fuzzy基础aODV路由(FAODV)即用模糊逻辑选择路线决策时考虑接力车数、距离和速度三大标准
性能评价所有模拟协议按包交付比计算5算法6平均延迟7数寄控制包8)
市级假想
公路假想
市级假想
公路假想
市级假想
公路假想
市级假想
公路假想
所得结果清楚地表明,使用拟议方法(OFAODV路由)时网络性能显著提高平均23.15%、45.77%、75.15%和57.65%高于PDR传统AODV协议、吞吐量、延迟数和发送ctrl包数,而FLRB协议下则平均提高9.47%、17.14%、30.38%和18%
5级结论
当前工作引入最优路由法消除RREQ包传播还可以提高所选路线的效率并预测最优使用寿命,从而减少路线误差和争议间接
3个双输入模糊系统使用时基于多标准距离、方向、速度、未来方向和跳数信息
人工蜜蜂群优化算法自动提取这些模糊系统成员与规则,并获取链路成本限制选择中继节点
模拟结果验证说,拟议路由协议大大提高网络性能,表现为包交付比、吞吐量、端端延迟量和控件包数等车辆密度条件不同的城市和高速公路环境
数据可用性
支持本研究发现的数据可应请求从相关作者处获取。
利益冲突
作者声明他们没有利益冲突