跨區域機載移動網絡優化方法研究
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跨區域機載移動網絡優化通信對于機載在跨區域的移動網絡的數據傳輸性能和安全性能起著重要作用。當前的優化模型一般采用路徑節點選擇的方法完成，其原理如下所述:限定信息搜尋路徑的行為遵循下述規律:
1)信息搜尋路徑的過程依據前個通信節點留下的信息素濃度決定，并依據比率決定路徑;
2)在一次循環中所有路徑只經過一次，用數據列表控制;
3)完成單次循環后，依據路徑長度釋放不同濃度的信息素，并對走過的路徑信息素加以更新。假定在搜尋路徑的初始階段，所有路徑上具有數量相等的信息量，即:τij(0)=C(C為常數)。數據k(k=1，2，3，…，m)在搜尋路徑的過程中，信息轉移的方向依據路徑信息量決定。信息在t時刻一次只能選擇一個城市作為搜索終點，搜索n次后返回原點，即為一次循環。由上可知，在某時刻t城市i中的信息搜尋城市j為終點的概率可以用下述公式描述式中，pkij(t)用來描述在時刻t信息位置轉移的概率，τij(t)用來描述時刻t信息在路徑ij所留信息量，ηij用來描述城市i轉移至j的啟發信息，allowedk={1，2，…，}n－tabuk用來描述信息k可以選擇的待選路徑，集合tabuk用來記錄信息k已走過的路徑，并隨著搜尋進程而變動。搜尋路徑上的信息量經過一段時間后會消失，n個時刻完成一個循環，網絡通信信息量則依據以下規則做出相應變動τij(t+n)=ρ×τij(t)+Δτij，ρ∈(0，1)(3)Δτij=∑mk－1Δτkij(4)其中，Δτkij用來描述網絡節點路徑ij的信息量，Δτij表示路徑信息量增量，ρ(ρ≤0＜1)表示信息停留的持久度。由上可知，如果信息k在本次循環中經過路徑ij，則Δτkij=QLk，否則，Δτkij=0，其中，Q用來描述信息k進行一次循環所釋放的信息總量，Lk用來描述信息k當前所經過路徑長度。當前的優化模型設計沒有考慮飛機高空快速、跨區域移動的特點，出現了越來越多的跨區域節點選擇通信的現象，造成傳統的跨區域機載移動網絡傳輸模型在頻繁的跨區域節點選擇中不穩定。
2基于自適應蟻群算法的跨區域機載移動網絡優化模型
利用傳統算法進行跨區域機載移動網絡優化模型設計，無法避免由于高空干擾過大造成數據傳輸的速度過低且傳輸不穩定的缺陷，為此，提出基于自適應蟻群算法的跨區域機載移動網絡優化方法。
2．1移動網絡優化模型的構建
假定跨區域機載移動網絡用G=(V，E)表示，V是節點集合，其中的任意一個節點v代表一個通信器，E是邊的集合，其中的任意一條邊e代表一條通信鏈路，且任意邊有多種QoS(QualityofService)度量參數值，其權值用w(e)=w1(e)，w2(e)，…wk(e)描述，若用wl(e)(1≤l≤k)描述第l種的QoS參數，且已知路徑pj=(v0j，v1j，…，vLj)，若度量參數wl(e)表現加性，則wl(pj)=∑'i=1wl(eij)(5)若wl(e)表現乘性，則wl(pj)=Π'i=1wl(eij)(6)若wl(e)表現凹性，則w1(pj)=min'i=1wl(eij)(7)對pj進行運算獲取該路徑權值w(pj)=(w1(pj)，w2(pj)，…，wk(pj))(8)在鏈路狀態信息不確定的條件下，跨區域機載移動網絡優化問題可以看作在以下描述的條件下搜索G中路徑ps的過程:PRO(wh(ps)≤c0h(s，t))≥PROhPRO(wl(ps)≥c0l(s，t))≥PRO{t(9)式中，0≤h，l≤k，PRO(A)描述事件A發生的概率，proh，l(0≤h，l≤k)一般取值為0，表示最小取值。由上可知，優化計算的成功率可以用下式計算獲取:通過上面闡述的方法，可以構建跨區域機載移動網絡優化的數學模型。
2．2跨區域機載移動網絡優化過程
跨區域機載移動網絡優化過程中采用自適應蟻群算法的原理，自適應蟻群算法在實現過程中，按照一定規則劃分求解區域為若干小區域，然后對小區域進行分別求解獲取最優值，并形成初步的較優解集合，并以此為依據對初始信息素進行分配，依據相關原理決定新區域選擇的概率。依據信息素分布進行調整，結合自適應調整相關系數、信息素數量等，實現全局最優解的獲取，具體實現步驟描述如下:Step1:初始化，初始化設置如下:Set，t=0，NC=0，給定任意邊上的τij(0)=C，Δτij=0，假設區域數量為n個，隨機給定的螞蟻數量為m個，依據相關原理對Q，ρ值進行設置;Step2:依據相關規則對待搜索區域進行劃分，分別對劃分后的小區域進行搜索，對于搜索到的各個小區域的最優值進行組合，收集初始信息素分布狀況，劃分區域示
3實驗結果與分析
為了驗證改進算法的優越性，需要進行一次實驗。在實驗過程中，根據Waxman理論，隨機生成與實際跨區域機載移動網絡特性較為相似的圖，依據一定的網絡節點數，隨機分配節點間的距離，則給定節點vi與vj的邊生成的概率由下述公式決定P(vi，vj)=βexp－Dist(vi，vj)αL(13)其中，L表示隨機兩個節點間的距離最大值，參數α與β的取值范圍在0到1之間，當β的取值增大，則移動網絡弧的密度隨之增大，相反，移動網絡弧密度隨之減小。在實驗過程中，分別給定參數值為α=0．5，β=0．8，節點vi與vj之間的距離取區間(0，500)的隨機整數值，給定移動網絡規模在20～80之間。分別采用傳統算法和改進算法進行實驗，對算法的CPU耗時、平均路徑長度、平均通信跳數及平均通信等級四個性能進行評析。機載移動網絡優化設計，其網絡CPU耗時與平均路徑長度均低于傳統算法，其通信跳數大致相當，而利用改進算法的鏈路狀態等級遠遠高于傳統算法，因此，具有顯著的優越性。
4結語
針對跨區域機載移動網絡數據傳輸過程中，無法避免的由于高空節點區域切換造成跨區域移動網絡數據傳輸速度過慢、傳輸不穩定的缺陷，提出基于自適應蟻群算法的跨區域機載移動網絡優化方法。依據相關理論建立跨區域機載移動網絡優化的數學模型，構建計算成功率公式，采用自適應蟻群算法理論，劃分待搜索區域為若干小區域，然后分別對小區域進行求解獲取最優值，形成較優解集合，結合自適應調整相關系數、信息素數量等，獲取全局最優解，實現跨區域機載移動網絡優化。實驗結果表明，利用改進算法進行跨區域機載移動網絡優化，能夠保證機載跨區域移動網絡的數據傳輸的穩定性，提高跨區域機載移動網絡數據傳輸速度，具有極大的優越性。
作者：王紅霞 劉寧 單位：鄭州航空工業管理學院計算機科學與應用系
