15、无线与可逆计算:网络代数与类型对应研究

无线与可逆计算:网络代数与类型对应研究

在当今的科技领域,无线网络协议的优化和类型理论的深入研究是两个重要的方向。前者关乎网络通信的高效与稳定,后者则在编程语言设计和数学基础方面有着深远影响。下面我们将探讨AODV路由协议的时间特性以及一种新的类型与数学结构的对应关系。

AODV路由协议的时间特性与环路问题

AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector)路由协议是无线网络中常用的协议,其时间版本是对无时间版本的适当扩展。当所有时间常数(如ACTIVE ROUTE TIMEOUT)设为无穷大,且最大待处理路由请求重试次数RREQ RETRIES设为1时,AODV的时间版本和无时间版本的(T - AWN)转换系统是弱双模拟的。

在路由协议中,环路自由是一个关键属性。对于WMNs(Wireless Mesh Networks)和MANETs(Mobile Ad hoc Networks)而言,这一属性尤为重要且具有挑战性。路由表环路指的是在特定时间节点的路由表中,在到达目标目的地之前多次访问同一节点的路径。陷入路由环路的数据包会迅速使链路饱和,对网络性能产生不利影响。

许多协议,包括AODV,使用序列号来保证环路自由。然而,序列号并非先天就能保证环路自由。对于AODV的一些合理解释,环路自由已被证明,但大部分研究仅考虑了无时间版本的AODV。有研究表明,无效路由的过早删除和节点重启后过快的重新启动可能会导致路由环路。

实际上,标准化的AODV并非环路自由。可能导致路由环路的一个原因是过早的路由过期。例如,节点B对目的地D有有效的路由表条目,但下一跳节点C不再有D的路由表条目(无论有效与否)。此时,C可能会搜索到D的新

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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