為解決移動(dòng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（MSN）中節(jié)點(diǎn)惰性自私行為對(duì)消息傳輸?shù)挠绊?結(jié)合MSN的簇聚社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征,提出一種族內(nèi)可信蟻群機(jī)會(huì)路由改進(jìn)算法（Trust-ACO）。在傳統(tǒng)蟻群算法基礎(chǔ)上,通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的綜合信任值構(gòu)造消息發(fā)送節(jié)點(diǎn)可信鄰居節(jié)點(diǎn)集,避免惰性自私節(jié)點(diǎn)參與消息轉(zhuǎn)發(fā);引用節(jié)點(diǎn)間社會(huì)親密度體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度,形成依靠高傳輸意愿中繼節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化啟發(fā)函數(shù),對(duì)螞蟻信息素的更新進(jìn)行改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,該算法在有效提高了網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠性,提升了消息轉(zhuǎn)發(fā)性能,避免了自私節(jié)點(diǎn)的惰性傳輸行為。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020年07期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

算法流程

如圖2所示，仿真顯示Trust-ACO算法隨著可信閾值增加其傳輸成功率的變化情況。隨著可信閾值的增加，傳輸成功率先增加后減少。在低可信閾值時(shí)，存在自私行為的中繼節(jié)點(diǎn)被判定為可信節(jié)點(diǎn)加入到消息傳輸過(guò)程中，該節(jié)點(diǎn)因社會(huì)自私性存在的丟包行為影響了網(wǎng)絡(luò)中消息的傳輸成功率；在高可信閾值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中可信的中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量減少，消息無(wú)法有效轉(zhuǎn)發(fā)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致傳輸成功率下降。從實(shí)驗(yàn)仿真圖可以看到可信閾值在區(qū)間[0.5,0.7]時(shí)，有較好的傳輸成功率，因此可信閾值取0.6時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能最佳。如圖3所示，仿真顯示4種路由算法隨著消息生存周期的增加其性能指標(biāo)的變化情況。隨著消息生存周期的增加，Epidemic和PROPHET算法傳輸率隨時(shí)間緩慢提升，因?yàn)檫@兩種算法采用了無(wú)限副本轉(zhuǎn)發(fā)策略，消息生存周期的增加會(huì)讓網(wǎng)絡(luò)存在大量的消息，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)緩存中沒(méi)有及時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)的消息被刪除從而降低了傳輸率。而Trust-ACO算法由于考慮了綜合信任值和社會(huì)親密度在傳輸成功率方面有一定程度的提升，在消息生存時(shí)間達(dá)到120min后其傳輸成功率達(dá)到60%且繼續(xù)增加。ACO算法隨著消息生存周期的增加消息轉(zhuǎn)發(fā)成功率最低。在消息傳輸時(shí)延方面Trust-ACO算法相對(duì)于其它算法比較小。

如圖5所示，設(shè)置不同的消息發(fā)送間隔時(shí)間，顯示4種路由算法性能的變化情況。在網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生消息越多，節(jié)點(diǎn)間消息交互越頻繁，則節(jié)點(diǎn)間社會(huì)關(guān)系越親密，即消息產(chǎn)生間隔時(shí)間越短，節(jié)點(diǎn)社會(huì)親密度越高。隨著消息產(chǎn)生間隔時(shí)間的增加，Epidemic和PROPHET算法的傳輸成功率和消息傳輸時(shí)延沒(méi)有明顯的變化。由于Trust-ACO算法考慮到節(jié)點(diǎn)間的社會(huì)親密度，表現(xiàn)出一定程度上的性能優(yōu)勢(shì)，在消息產(chǎn)生間隔時(shí)間為5min時(shí)，由于節(jié)點(diǎn)間頻繁的消息傳輸，其節(jié)點(diǎn)間社會(huì)親密度變高，消息的傳輸成功率為85%，且隨著間隔時(shí)間增加，消息傳輸成功率呈下降趨勢(shì)。ACO算法由于沒(méi)有考慮社會(huì)屬性，消息傳輸率保持60%左右。在消息傳輸時(shí)延方面，Trust-ACO算法在消息產(chǎn)生間隔時(shí)間低于20min時(shí)優(yōu)于其它算法。圖4 不同自私節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí)算法性能對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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