一种基于聚类算法的机会网络路由算法

摘要：

在传统的历史路径算法的基础上,提出一种基于聚类算法的历史路径机会网络路由算法(RACA算法).该算法使用无监督学习中的k-means++算法对节点进行编码,并使用编码的方式更新历史路径算法,具有缓存空间占用低、节点搜索速度快和在拓扑结构多变的环境的适应性强等特点.实验结果表明:RACA算法在多个方面有着较好的表现,特别是在传输成功率和开销比率方面有较好的表现;出色的网络性能表现使得RACA算法能够在资源有限的场景和网络环境变化较大的场景使用,例如车载网络环境.

关键词：聚类算法、无监督学习、路由算法、机会网络、时延容忍网络

所属期刊栏目：51

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61471175,61771206

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：120-128