[发明专利]一种面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由方法在审
| 申请号: | 201910418848.9 | 申请日: | 2019-05-20 |
| 公开(公告)号: | CN110167054A | 公开(公告)日: | 2019-08-23 |
| 发明(设计)人: | 张德干;张婷;颜浩然;陈晨;邱健宁 | 申请(专利权)人: | 天津理工大学 |
| 主分类号: | H04W24/06 | 分类号: | H04W24/06;H04W40/10;H04W40/12;H04W52/02 |
| 代理公司: | 天津佳盟知识产权代理有限公司 12002 | 代理人: | 刘书元 |
| 地址: | 300384 *** | 国省代码: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 算法 网络能量消耗 计算节点 能量优化 路由 延迟 传感器网络 传输可靠性 创新性地 环境交互 机器学习 激活状态 控制节点 能量消耗 算法收敛 最优路径 端到端 多约束 物联网 自动机 休眠 对端 构建 服务 | ||
1.一种面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由方法,其特征在于该方法主要包括如下步骤:
第1、初始化阶段,包括初始化算法终止的最大迭代次数Tk,算法选择过程中被激活的节点集合ACTIV_SET,记录ACTIV_SET集合中最小节点数的MIN_ACTIVE_SET,算法终止阈值threshold,用来记录算法迭代次数的计数器m;
第2、动作集形成阶段,源节点在通信范围内向自己的单跳邻居节点广播一条携带地址和同步信息的数据包,邻居节点收到数据包后,同样也会返回一条包含自己地址和同步信息的数据包,源节点在收到多个单跳邻居节点的回应后,将发送回应消息的节点作为自己下一跳信息传输的可选动作集;
第3、奖惩阶段,如果算法不满足终止条件:集合ACTIV_SET中节点概率之积大于阈值threshold,或者m值大于Tk,那么就要对自动机进行惩罚或奖励;如果集合ACTIV_SET中节点数量和DT(l)的值都小于上一轮迭代的值,并且PDR大于或等于上一轮迭代的值,那么此时β(n)的值为1,ENV就对自动机进行奖励;如果β(n)的值为0,ENV就对自动机进行惩罚;
第4、自修整阶段,自动机在选择动作时,由于它的随机性,可能会在节点之间产生动作相互选取的闭环现象,所以采取剪枝规则对其进行自修剪,规定已经被选取过的节点不可以被其它节点的自动机再次选取;
第5、传输阶段,按照MQEN选举出的节点进行数据的传输,如果传输过程中发现PDR<100%,则说明传输过程中有丢包现象,此时需要对数据进行重传。
2.根据权利要求1所述的面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由方法,其特征在于,第2步所述动作集形成阶段包括:
第2.1、源节点在通信范围内向自己的单跳邻居节点广播一条携带地址和同步信息的数据包,邻居节点收到数据包后同样也返回一条包含自己地址和同步信息的数据包,源节点收到数据包后会再返回一个ACK包,用于通知节点已经建立联系,可以彼此传输信息,源节点收到邻居节点的回应后,将发送回应消息的节点作为自己下一跳信息传输的可选动作集;
第2.2、节点自动机被激活后,从自己的动作集中随机选择一个动作,然后发送信息将所选动作对应节点的自动机激活,这个节点再以同样的方式形成自己的动作集,重复进行,直到某一节点的自动机所选动作访问到汇聚节点为止;
第2.3、在动作集形成过程中,每当一个节点被激活,就将该节点放入ACTIV_SET集合中,到算法结束,ACTIV_SET集合中所存放的就是从源节点到汇聚节点所经历的节点。
3.根据权利要求1所述的面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由方法,其特征在于,第3步所述奖惩阶段包括:
第3.1、如果集合ACTIV_SET中节点数量小于MIN_ACTIV_SET,那么就将集合ACTIV_SET中的节点赋给集合MIN_ACTIV_SET;如果集合ACTIV_SET中节点概率之积大于threshold,或者m值大于Tk,则算法结束,MIN_ACTIV_SET中的节点即为MQEN算法选举出的最优路径所经过的节点;
第3.2、如果集合ACTIV_SET中节点数量和DT(l)的值都小于上一轮迭代的值,并且PDR大于或等于上一轮迭代的值,那么β(n)的值为1,ENV就对自动机进行奖励;否则,β(n)值为0,ENV就对自动机进行惩罚;
第3.3、ENV对上一轮次中被激活的自动机提供一个增强信号,并将m的值自增1,然后按照步骤1重新开始下一轮节点的选取。
4.根据权利要求1所述的面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由方法,其特征在于:第4步包括能量感知的节点唤醒机制:当活跃节点的能量降低为50%E0时,则采取策略使其转换为睡眠状态,再从剩余其他节点中重新进行最优路径的选取;其中E0为节点的初始能量。
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