基于 PSO 优化的 Hopfield 神经网络的多径路由用于移动自组织网络
神经与进化计算
2017-12-20 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
摘要
移动自组织网络（MANET）是一组动态的移动计算机集合，无需任何现有基础设施。MANET 中的节点同时充当主机与路由器。为 MANET 设计鲁棒路由算法是一项具有挑战性的任务。不相交多径路由协议解决了该问题并提升了网络的可靠性、安全性与寿命。然而，选取最优多径是一个 NP 完全问题。本文提出以粒子群优化（PSO）算法优化参数的 Hopfield 神经网络（HNN）作为多径路由算法。两节点间的链路到期时间（LET）被用作链路可靠性估计度量。该方法可在单阶段路由发现中找到节点不相交或链路不相交路径。仿真结果证实，就路径集可靠性及集合中路径数量而言，PSO-HNN 路由算法相较备份路径集选择算法（BPSA）具有更优性能。
引用
@article{arxiv.1712.07019,
title = {PSO-Optimized Hopfield Neural Network-Based Multipath Routing for Mobile Ad-hoc Networks},
author = {Mansour Sheikhan and Ehsan Hemmati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.07019},
year = {2017}
}
备注
Mobile ad-hoc networks; Reliability; Multipath routing; Neural networks; Particle swarm optimization (PSO)