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车载ad-hoc网络最优路由的定量与定性相关性分析

         

摘要

车载 ad-hot 网络(VANETs)是智能交通系统中提高道路安全的一个重要领域.车辆之间的相互作用都包含在 VANETs 中.针对 VANET 性能的提高开展多项实验.所遇到的挑战是获得各项受限服务质量的指标.为了解决这个问题,本研究通过关注碰撞,旅行成本,意识,拥堵等服务质量指标获得了车辆路由问题的成本设计.由于遗传算法(GA)具有算法复杂,非辅助突变,收敛慢,全局最大化,基因编码多面特征等问题,本文采用狮群算法(LA)进行更好地拟合.通过成本分析,收敛分析和复杂性分析对算法的计算过程进行分析.在得到各种成本函数之间的相关分析的基础上,对定量结果的数值分析进行了研究.结果表明,LA 的性能优于 GA,降低了复杂度和路由成本.

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