蚁群算法在VANET路由协议的应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究意义和目的 | 第10-11页 |
| ·论文工作概述和结构 | 第11-12页 |
| 2 VANET 相关技术研究 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·VANET 路由协议概述 | 第12-14页 |
| ·VANET 网络的特性 | 第12-13页 |
| ·路由算法目标及评价 | 第13-14页 |
| ·VANET 路由协议分类 | 第14-15页 |
| ·基于拓扑的路由协议 | 第14-15页 |
| ·基于位置信息的路由协议 | 第15页 |
| ·基于地图的路由协议 | 第15页 |
| ·车辆的移动模型的研究 | 第15-18页 |
| ·随机运动模型 | 第15-16页 |
| ·真实节点运动模型 | 第16-18页 |
| ·交通流仿真模型研究 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 蚁群算法在路由协议中的应用 | 第19-27页 |
| ·蚁群算法的概述 | 第19-24页 |
| ·蚁群算法的提出与发展 | 第19页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第19-21页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第21-24页 |
| ·蚁群算法在无线网络路由协议中应用 | 第24-26页 |
| ·蚁群算法在路由领域的研究概述 | 第24-25页 |
| ·自组网中的蚁群算法经典应用 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于信息熵的 E-ACO 算法 | 第27-42页 |
| ·蚁群算法在VANET 下适用性分析 | 第27-32页 |
| ·经典蚁群算法的特点与VANET 契合 | 第27-29页 |
| ·经典算法的不足与传统的改进方法 | 第29-32页 |
| ·基于信息熵的改进蚁群算法 | 第32-34页 |
| ·信息熵的概述 | 第32-33页 |
| ·信息熵与VANET 应用场景的相关性 | 第33-34页 |
| ·利用信息熵改进蚁群算法 | 第34-41页 |
| ·改进算法的伪代码 | 第34-35页 |
| ·算法如何避免停滞 | 第35-36页 |
| ·算法如何实现收敛 | 第36页 |
| ·算法的自适应特点 | 第36-37页 |
| ·改进算法与常规解决方法的比较 | 第37-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 5 E-ACO 算法在 VANET 路由中的应用 | 第42-53页 |
| ·路由算法的具体实现 | 第42-46页 |
| ·路由发现的过程 | 第42-43页 |
| ·路由维护的过程 | 第43-45页 |
| ·失效链路的处理 | 第45-46页 |
| ·仿真平台的介绍 | 第46-47页 |
| ·车辆移动模型的仿真平台 | 第46-47页 |
| ·网络通信仿真平台 | 第47页 |
| ·仿真的应用场景 | 第47-49页 |
| ·实验的数据分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第59页 |
