[发明专利]一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法在审

专利信息
申请号: 201810299296.X 申请日: 2018-04-04
公开(公告)号: CN108419282A 公开(公告)日: 2018-08-17
发明(设计)人: 刘良桂;赵倩文;贾会玲;张宇 申请(专利权)人: 浙江理工大学
主分类号: H04W40/12 分类号: H04W40/12;H04W40/10
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 邱启旺
地址: 310018 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 传感网 机器人 多约束 退火 成本函数 概率分布 模拟退火 随机过程 无线链路 应用程序 最优路径 鞍点 路由 成功率 确定性 延迟 近似 传输 平衡 应用
【权利要求书】:

1.一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1:定义一个图G=(V,Γ)用于描述一个带有有限的非空节点集V和一个链接集Γ的机器人传感网,其中的成员有两个端点,可以直接进行通信;在使用优化的QoSR中,每条链路(i,j)∈Γ,存在一个主要的成本参数c(i,j)以及一个m维度附加的QoS参数向量w(i,j)=(w1(i,j),w2(i,j),...,wl(i,j),...,wm(i,j)),QoS参数向量也被称为QoS度量w(e),在这里,所有成本参数和QoS度量w(e)都是非负的;给定m维约束向量c=(c1,c2,...,cl,...,cm),问题是要找到从源节点s到目标节点d的路径p,使得求得的路径p满足下列两个约束条件即可:

条件1.其中l=1,2,...,m;

条件2.在满足条件1)的所有可行路径上都是最小的;

上述两个条件是对求得的路径p做一个约束作用,只有满足上述两个约束条件才是可行的最优路径;

步骤2:定义拉格朗日参数、初始温度、冷却函数、终止条件以及在每个温度下定义允许的迭代次数;

步骤3:初始化N个神经元的热平均值vi-0.5+rand(-δ,δ),其中i=1,2,3...N并且|δ|<<1,接下来定义Boltzmann常数k=0;

步骤4:判断是否符合终止条件,即所有的神经元值是否都在[0,0.1]或[0.9,1]范围内,或温度达到0,若符合条件则终止,否则进入下一步的迭代中去;

步骤5:这时令温度Tk下的第l次扫描冷l等于1,判断l是否超出此刻温度下定义的允许迭代次数lk,若超出终止迭代执行冷却函数,否则进入迭代循环在有限的迭代次数中根据神经元求解公式得出神经元的热平均值,当迭代次数超过该温度下允许的迭代次数时,迭代即终止执行冷却函数,此时,冷却函数会执行得到新的温度;

步骤6:判断是否符合终止条件,即所有的神经元值是否都在[0,0.1]或[0.9,1]范围内,或温度达到0,若符合条件则终止,否则跳到步骤5的迭代循环中去;

步骤7:此时所有神经元的值都求出来了,接近于1的就会出现在路径上,根据步骤1给出的约束条件1与条件2,将路径带入,符合即为最优路径。

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