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    機會網(wǎng)絡下基于價值評判的馬爾科夫決策過程改進Epidemic算法*

    2020-04-18 05:26:40
    廣東公安科技 2020年1期
    關(guān)鍵詞:價值

    曹 偉

    (廣東警官學院網(wǎng)絡信息中心,廣東 廣州510000)

    引言

    機會網(wǎng)絡 (Opportunistic Networks)[1][2]主要應用于鄉(xiāng)村網(wǎng)絡、戰(zhàn)地網(wǎng)絡等不需要源節(jié)點和目標節(jié)點間存在完整鏈路的場景。在實際的機會網(wǎng)絡當中,諸多原因可能導致網(wǎng)絡不能連通。為應對這種情況,機會網(wǎng)絡采取了“存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”的傳輸模式。現(xiàn)階段的機會網(wǎng)絡研究方向包括有路由算法[3]、緩存管理、移動模型等。Epidemic算法[4]是一種經(jīng)典算法,本文以Epidemic算法為參照算法。該算法基于泛洪機制的方式,不加以區(qū)分消息節(jié)點,將數(shù)據(jù)復制到所相遇的每一個節(jié)點,最終將消息遞交至目的節(jié)點。由于空間存儲、帶寬等資源是有限的,無限制的傳遞相同數(shù)據(jù)則會浪費有限的資源,從而降低機會網(wǎng)絡的傳輸性能。同時在機會網(wǎng)絡內(nèi)可能存在惡意節(jié)點企圖去攻擊網(wǎng)絡、延遲傳輸或毀滅數(shù)據(jù)。

    基于上述原因,本文提出了一種在Epidemic算法的基礎(chǔ)上,通過基于馬爾科夫決策過程來構(gòu)建機會路由的算法,為節(jié)點提供一種可靠的轉(zhuǎn)發(fā)方法,對Epidemic算法進行泛洪控制,從而優(yōu)化機會網(wǎng)絡系統(tǒng)中的路由可用性和可靠性。

    1 路由協(xié)議設(shè)計

    1.1 算法總體設(shè)計框架

    首先建立一個完全符合馬爾科夫決策過程的機會網(wǎng)絡模型。其中,建立的基于馬爾科夫決策過程的節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)策略:若當前相遇的節(jié)點為消息目的節(jié)點,則直接遞交消息;否則在節(jié)點每次遇到一個節(jié)點后,對該節(jié)點進行綜合價值計算和記錄,當連續(xù)遇到前k個非目的節(jié)點后,將消息復制給之后遇到的第一個綜合價值高于前k個已相遇節(jié)點的節(jié)點。此后清空價值記錄表重復執(zhí)行該流程,直到消息遞交成功或消息生命周期結(jié)束。如圖1所示。

    圖1 算法總體框架設(shè)計

    1.2 場景描述

    如圖2所示,在一片隨機區(qū)域中,定義源節(jié)點s,目的節(jié)點e,場景中存在不同優(yōu)先級梯度的節(jié)點n個。假定從節(jié)點s轉(zhuǎn)發(fā)消息到節(jié)點e,則在綜合價值梯度上s的價值最低,e最高。消息從節(jié)點s向節(jié)點e通過綜合價值評判方式,從低向高的方向傳輸,通過相遇節(jié)點的綜合價值,判斷是否要進行消息轉(zhuǎn)發(fā)。由于所有的節(jié)點都攜帶各種消息,以規(guī)則的移動模型進行運動與其他節(jié)點的相遇是隨機的,因此符合離散時間有限階段馬爾科夫決策過程。

    圖2 機會網(wǎng)絡傳遞過程場景

    1.3 綜合價值計算

    本文綜合價值通過節(jié)點之間的遞交預測值進行分析。遞交預測值的計算公式如下:

    (1)概率的更新:對于節(jié)點a:

    Pinit是遞交預測值初始化常數(shù),參考值為0.75;P(a,b)old為節(jié)點a,b在本次相遇之前的遞交預測值。

    (2)概率的衰減:對于節(jié)點a:

    其中γ是衰減常數(shù),γ∈(0,1]參考值為0.98;k是從上次衰減開始計算所經(jīng)歷的時間單元個數(shù)。

    (3)概率的傳遞:對于節(jié)點a針對于其他任何一個節(jié)點c(c不包含相遇節(jié)點b):

    其中β是傳遞系數(shù),參考值為0.25,遞交預測值的傳遞,利用遞交預測值的傳遞性更新。

    1.4 受控洪泛設(shè)計

    任一節(jié)點以馬爾科夫方式移動,通過基于馬爾科夫決策過程的消息轉(zhuǎn)發(fā)策略構(gòu)建模型。當消息源節(jié)點與其他節(jié)點相遇時,要對該相遇節(jié)點的綜合價值進行判斷,滿足條件才轉(zhuǎn)發(fā)消息至該節(jié)點上。定義馬爾科夫決策過程狀態(tài)集S,狀態(tài)集S包含兩個元素,分別為a和b,其中a表示當前與本節(jié)點相遇的節(jié)點不是目的節(jié)點,b代表當前與本節(jié)點相遇的節(jié)點是目的節(jié)點,因此S∈(a,b)。

    定義狀態(tài)轉(zhuǎn)換集A(S)∈(x,y),其中行動x表示跳過當前節(jié)點,并準備相遇下一個節(jié)點;行動y表示傳送消息給當前節(jié)點。由馬爾科夫性質(zhì)可知,遞交不依賴當前狀態(tài)Snow,且只要采取行動x,該階段的過程就不斷持續(xù)。定義轉(zhuǎn)移概率,在時刻t+1,恰好在前n+1個節(jié)點中遇到目的節(jié)點的概率是:

    根據(jù)式(5),則未遇到目的節(jié)點的概率是:

    設(shè)節(jié)點總數(shù)目為n,消息轉(zhuǎn)發(fā)策略為先觀察k個候選節(jié)點,通過比較綜合價值,記錄最優(yōu)節(jié)點Node(A)。在放棄前k個節(jié)點后,選擇第1個優(yōu)于Node(A)的節(jié)點Node(B)。k的求解過程如下:

    對于某個固定的k,在總節(jié)點數(shù)目n確定下,如果最適合的節(jié)點出現(xiàn)在第i個位置k<i≤n,且自k+1至i-1,各位置的節(jié)點綜合價值小于前k位置中的最優(yōu)節(jié)點,就要滿足在前k個節(jié)點里含有在前i-1個節(jié)點中的最佳節(jié)點,共有k(i-1)個可能??紤]所有可能的i,在前k個節(jié)點之后能選中最佳節(jié)點的總概率P(k):

    用x來表示k/n的值,并且假設(shè)n充分大,則上述公式可以寫成:

    對-x·lnx求導,并令這個導數(shù)為0,可以解出x的最優(yōu)值,x=1/e。

    因x=k/n且k是自然數(shù),對結(jié)果取整:本文中的路由算法轉(zhuǎn)發(fā)策略其核心思想是記錄與消息節(jié)點相遇的前k個節(jié)點,若所遇節(jié)點為消息目的節(jié)點則遞交消息;若在前k個節(jié)點中為消息目的節(jié)點,則記錄最佳節(jié)點并放棄前k個節(jié)點,對剩下的節(jié)點范圍內(nèi)首次出現(xiàn)的優(yōu)于被記錄節(jié)點的節(jié)點進行消息傳遞。傳遞完成后,再次循環(huán)上述步驟直到消息傳遞完畢或生命周期結(jié)束為止。

    2 性能評估

    本實驗通過在機會網(wǎng)絡仿真平臺ONE上實現(xiàn),模擬區(qū)域范圍為4500m×3400m;每個節(jié)點以藍牙4.0協(xié)議傳輸,設(shè)定節(jié)點的傳輸半徑10m;節(jié)點共分兩組,由行人組1和行人組2組成,移動模型采用ShortestPathMapBasedMovement算法;緩存空間為50Mb;消息大小為512Kb-1Mb。行人移動速度為[0.5,1.5]km/h;消息產(chǎn)生間隔為25s至35s。并對仿真結(jié)果進行了比較。其他參數(shù)因仿真場景而不同,這類參數(shù)在具體場景設(shè)定。

    2.1 投遞成功率對比

    通過對Epidemic和NewEpidemic兩個路由算法進行仿真對比,設(shè)置節(jié)點總數(shù)分別為:100~200,每次遞增10個,則同時對比相遇節(jié)點按計算37%、20%和50%的比較,結(jié)果分別如圖3、圖4、圖5所示。

    圖3 不同節(jié)點數(shù)量下的報文成功遞交率對比

    如圖3所示,NewEpidemic算法在選取37%的觀察節(jié)點樣本時的性能最優(yōu),而缺乏副本數(shù)量控制機制的傳染路由(Epidemic)整體性能最差。在NewEpidemic算法中,隨著節(jié)點數(shù)量的增加,報文成功遞交率有波動但趨于穩(wěn)定。與NewEpidemic-20和NewEpidemic-50算法相比,在NewEpidemic-37中,充分利用了節(jié)點的歷史信息,使遞交預測值的計算更合理、有效,從而使報文能更快更多地遞交給目的節(jié)點,即提高報文成功遞交率。

    2.2 擁塞對比

    圖4 不同節(jié)點數(shù)量下的擁塞對比

    如圖4所示的實驗結(jié)果可以看出,在不同節(jié)點數(shù)量下容易發(fā)現(xiàn)NewEpidemic-37協(xié)議有一定的優(yōu)勢。隨著產(chǎn)生節(jié)點總數(shù)的提升,盡管擁塞率上升,但NewEpidemic-37網(wǎng)絡擁塞也保持較好的優(yōu)勢,能有效控制網(wǎng)絡開銷。

    2.3 平均跳數(shù)對比

    在計算平均跳數(shù)場景中,NewEpidemic-37協(xié)議具有較低的平均跳數(shù),延遲較低。由實驗結(jié)果可以看出,隨著節(jié)點密度的提高,平均跳數(shù)增大,NewEpidemic-37協(xié)議保證了高效率的消息投遞跳數(shù)。

    綜上,通過對比發(fā)現(xiàn),NewEpidemic路由算法在觀察37%的節(jié)點后,基于馬爾科夫決策過程得出評判價值來構(gòu)建機會路由的算法,為節(jié)點提供一種可靠的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點方法,對機會網(wǎng)絡的性能具有保證,能夠適應機會網(wǎng)絡的復雜工作環(huán)境等特點。

    3 結(jié)束語

    本文在分析機會網(wǎng)絡領(lǐng)域中現(xiàn)有的Epidemic路由算法特點和實際應用中存在的各種問題的基礎(chǔ)上,針對Epidemic路由算法導致機會網(wǎng)絡產(chǎn)生大量冗余數(shù)據(jù)的實際問題,提出了New-Epidemic算法。該算法基于價值評判的馬爾科夫決策過程對洪泛進行控制。實驗結(jié)果表明,NewEpidemic算法在不同節(jié)點數(shù)量分布的情況下均有良好的機會路由傳輸性能,提高機會路由的魯棒性。

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