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原文传递车载网中路由算法研究

论文题名：	车载网中路由算法研究
关键词：	车载网;模糊逻辑;路由算法;链路质量;负载均衡
摘要：	近几年，随着云计算，大数据等新兴技术的发展，智慧城市、智能交通等概念也走进人们的视野。车载网以其独特的魅力和广阔的市场前景吸引人们的目光。因此，针对车载网路由算法的研究也成为了一个热点。本文结合车载网自身的特点，分析了Q-Learning，蚁群算法和模糊逻辑推理，以及目前存在的一些路由算法。针对一些算法的缺点，得到改进方法，并通过仿真实验证明，改进后的算法的可行性。　　本文研究了Q-Learning和蚁群算法在车载网路由算法中的应用。分析Q-ABR算法，指出其信息素更新方式的不足之处，在此基础上提出信息素更新的改进方法。针对算法设计和建模过程中没有考虑路由回路产生，路由出错处理机制的问题，重新设计算法流程，弥补算法设计的不足使其更适用于车载网的环境，并重新对该算法建模。随后，文中分析了AODV算法，指出采用跳数作为链路度量寻找最短路径的不足之处。考虑车载网的特点，利用模糊逻辑估计两个节点之间的链路质量，对Q-Learning进行改进。改变传统Q-Learning中折扣率不能根据具体的实际情况发生自适应变化的缺点。利用模糊逻辑估计链路质量并用得到的值替代Q-Learning中的折扣率。用Q-Learning算法对AODV算法进行改进，同时重新对该算法进行建模。文中分析了车载网中负载均衡的问题和AD-AODV负载均衡算法的不足之处。指出 AD-AODV算法采用的链路度量方式的缺陷，针对该问题提出新的链路代价函数。同时对AODV算法进行改进，以实现负载均衡的策略并对改进后的算法重新建模。仿真实验结果表明所设计的算法与其它算法相比较具有较好的性能。
作者：	彭垚森
专业：	计算机科学与技术
导师：	方敏
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西安电子科技大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文