CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

• 作者: 刘期烈 夏远鹏 秦庆伟 诸葛丽强 邢峰英
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息中心网络(CCN) 蚁群优化 非混合 信息素级别 缓存特性
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 物联网与5G通信技术
• 页码范围: 445-452
• 页数: 8页
• 分类号: TN919|TP393
• 字数: 7691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.04.003

摘要

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题.为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF).添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,减小算法的收敛时间.实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘期烈	重庆邮电大学移动通信重点实验室	46	211	10.0	12.0
2	诸葛丽强	重庆邮电大学移动通信重点实验室	1	1	1.0	1.0
3	夏远鹏	重庆邮电大学移动通信重点实验室	3	10	2.0	3.0
4	秦庆伟	重庆邮电大学移动通信重点实验室	3	10	2.0	3.0
5	邢峰英	重庆邮电大学移动通信重点实验室	4	3	1.0	1.0