【路由协议】融合边缘计算与灰狼 粒子群优化算法的车联网混合聚类路由协议附Matlab代码

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🔥 内容介绍

车联网（Internet of Vehicles，IoV）凭借动态的网络拓扑、独特的车辆移动模式、波动的节点密度与速度，成为快速崛起的技术范式。然而，为这类网络设计高效的路由算法仍是一项严峻挑战。在车载自组织网络（VANETs）中，路侧单元（RSUs）作为部署于道路及路口的边缘计算设备，为路由提供支持。受生物启发的优化算法适应性强、参数并行度高，非常适合应用于该领域，同时车辆聚类也有助于降低网络管理的复杂性。

一、EC-GWO 协议设计

本研究提出一种应用于车联网的全新路由方法 —— 基于边缘计算与灰狼优化算法（Gray Wolf Optimization，GWO）的聚类路由协议（EC-GWO）。该协议以总延迟、跳数和簇大小等指标为评估标准，旨在寻找最优解决方案，即实现延迟最小化、跳数减少以及簇内车辆数量最大化。路侧单元利用边缘计算能力，负责执行优化过程。

灰狼优化算法模拟狼群的等级制度和狩猎行为，将狼群分为 α、β、δ 和 ω 四个等级，通过不断更新位置来逼近最优解。在 EC-GWO 协议中，GWO 算法根据车联网的实时状态，优化车辆的聚类方式和路由路径，以适应网络的动态变化。

二、性能优势验证

仿真结果显示，相较于现有方法，EC-GWO 协议在多个关键指标上表现更为出色，包括行驶距离、跳数、延迟、数据包传递率以及收敛时间。这表明该协议能够有效提升车联网的路由效率，为车辆间的通信提供更稳定、快速的路径，在实际应用中具有显著的优势和潜力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [ steps ] = GetMoveSteps( startp,endp )

%GETMOVESTEPS Summary of this function goes here

% Detailed explanation goes here

m=(endp(2)-startp(2))/(endp(1)-startp(1)); %gradient

if m==Inf %vertical line

pts = abs(startp(2)-endp(2));

xx(1:pts)=startp(1);

yy(1:pts)=linspace(startp(2),endp(2),pts);

elseif m==0 %horizontal line

pts = abs(startp(1)-endp(1));

xx(1:pts)=linspace(startp(1),endp(1),pts);

yy(1:pts)=startp(2);

else %if (endp(1)-startp(1))~=0

pts = abs(startp(1)-endp(1));

xx=linspace(startp(1),endp(1),pts);

yy=m*(xx-startp(1))+startp(2);

end

steps = [xx;yy];

end

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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