基于遗传优化和人工蜂群的低轨卫星网络负载均衡路由算法

TP393; 低轨卫星网络凭借时延小、成本低、损耗小和全球覆盖等优点成为了地面网络的有力补充.然而,用户分布不均、全网流量随时间变化,可能会导致部分链路出现拥塞、负载不均衡的问题.基于以上问题,提出一种基于遗传优化和人工蜂群(Genetic Optimization and Artificial Bee Colony,GABC)的低轨卫星网络负载均衡路由算法,将遗传优化算法与人工蜂群算法相结合,避免人工蜂群算法陷入局部最优,并设置抗拥塞机制来解决负载拥塞问题.基于NS2 仿真平台实现GABC算法,实验结果表明,相比最短路径路由(Shortest Path Routing,SPR)算法和蚁群智能...

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Published in天地一体化信息网络 Vol. 5; no. 2; pp. 13 - 22
Main Authors 邓霞, 郝苗苗, 林武城
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广州大学计算机科学与网络工程学院,广东 广州 510006%广州大学网络空间安全学院,广东 广州 510006 20.06.2024
Subjects
artificial bee colony algorithm
低轨卫星网络
人工蜂群算法
LEO satellite network
遗传优化算法
genetic optimization algorithm
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ISSN2096-8930
DOI10.11959/j.issn.2096-8930.2024012

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Summary:TP393; 低轨卫星网络凭借时延小、成本低、损耗小和全球覆盖等优点成为了地面网络的有力补充.然而,用户分布不均、全网流量随时间变化,可能会导致部分链路出现拥塞、负载不均衡的问题.基于以上问题,提出一种基于遗传优化和人工蜂群(Genetic Optimization and Artificial Bee Colony,GABC)的低轨卫星网络负载均衡路由算法,将遗传优化算法与人工蜂群算法相结合,避免人工蜂群算法陷入局部最优,并设置抗拥塞机制来解决负载拥塞问题.基于NS2 仿真平台实现GABC算法,实验结果表明,相比最短路径路由(Shortest Path Routing,SPR)算法和蚁群智能路由LBRA-CP算法,该算法在保证较低时延和开销比的同时拥有更高的数据传输率和吞吐量.
ISSN:2096-8930
DOI:10.11959/j.issn.2096-8930.2024012