基于GAPSO-ANFIS的VANET路由性能推理系统

摘要：

对VANET路由的自适应能力问题进行研究,提出一种VANET路由性能推理系统.该系统在粒子群算法和遗传算法的基础上,使用遗传粒子群算法的自适应模糊推理系统(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,GAPSO-ANFIS)完善了 VANET最优路由机制推理系统.通过效用函数对网络最优路由机制进行推理,并在按需距离矢量路由协议(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing,AODV)、目的序列距离矢量路由协议(Destination Sequenced Distance-Vector,DSDV)及动态源路由协议(Dynamic Source Rou-ting,DSR)等3种典型VANET路由协议仿真数据集下进行了最优路由协议推理验证.验证结果表明,改进后的VANET路由性能推理系统具有更高的准确性,能够提升ANFIS进行参数寻优和跳出局部最优解的能力,可以解决当前VANET自适应路由技术中对最优路由协议选择不够准确的问题.

关键词：车辆自组织网络、路由性能推理、自适应模糊推理系统、遗传算法、粒子群算法

所属期刊栏目：27

分类号：TP520.60

资助基金：陕西省重点研发计划项目2022GY-055

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：27-34