生物启发的智慧路由机制与协议 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张明川，郑瑞娟，吴庆涛 著

图书标签:

• 生物启发
• 智慧路由
• 路由机制
• 路由协议
• 网络优化
• 生物计算
• 自适应网络
• 优化算法
• 网络安全
• 分布式系统

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030447920

版次：1

商品编码：11795581

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：237

字数：298000

正文语种：中文

内容简介

　　《生物启发的智慧路由机制与协议》在归纳分析国内外关于智慧路由相关研究的基础上，利用蚁群、蜂群、粒子群、绒泡菌等生物启发方法研究智慧路由机制与协议，主要内容包括：在蚁群算法中引入感知技术，提出感知蚁群的智慧路由模型：基于绒泡菌形体自我调节的特性，提出绒泡菌启发的智慧路由模型；利用蜂群的觅食行为，提出蜂群智慧路由模型；结合多种生物启发方法，提出多生物启发的智慧模型；结合网络环境的多变性，提出协议与网络适配的路由机制：讨论生物启发路由在未来网络中的应用。
　　《生物启发的智慧路由机制与协议》可以作为计算机科学与技术、信息与通信工程专业硕士研究生、博士研究生的专业课教材，也可作为从事计算机网络、无线通信、物联网等研究领域科技人员的参考书。

目录

前言

第1章 绪论
1．1 生物信息学
1．2 系统生物学
1．3 生物启发技术
1．4 自律计算理论
1．4．1 自律计算的起源及概念
1．4．2 自律计算概念模型
1．4．3 自律计算的现状
1．5 路由器技术发展趋势
1．5．1 路由器技术体系演进
1．5．2 路由器发展的二元推动
1．5．3 设计理念的革命
1．5．4 路由器的发展趋势
1．5．5 核心路由器、高端路由器和中低端路由器的发展趋势
1．6 路由技术研究现状
1．6．1 路由体系的研究现状
1．6．2 无线路由协议的研究现状
1．7 本章小结
参考文献

第2章 传统生物启发路由方法
2．1 蚁群算法路由方法
2．1．1 网络模型及路由表结构
2．1．2 蚁群算法基本原理
2．1．3 基本蚁群算法分析
2．1．4 改进蚁群算法
2．2 蜂群算法路由方法
2．2．1 蜂群算法基本原理
2．2．2 蜂群算法描述
2．2．3 蜂群算法具体思想
2．2．4 改进后的蜂群算法
2．2．5 蜂群算法存在的问题及展望
2．3 粒子群算法路由方法
2．3．1 粒子群算法原理
2．3．2 基于粒子群算法的路由算法
2．3．3 粒子群算法的特点及其应用
2．3．4 粒子群算法的路由优化
2．4 遗传算法路由方法
2．4．1 遗传算法基本原理
2．4．2 遗传算法基本步骤
2．4．3 改进的遗传算法
2．4．4 遗传算法的优缺点
2．5 其他生物方法路由
2．6 本章小结
参考文献

第3章 感知蚁群智慧路由模型
3．1 引言
3．1．1 问题的提出
3．1．2 国内外研究现状
3．2 基于感知蚂蚁的路由发现算法
3．2．1 典型场景模型
3．2．2 基于感知蚂蚁的全局路径感知
3．2．3 基于感知蚂蚁的路径发现过程
3．3 Physarum启发的路由决策模型
3．4 基于PACO和P-iRD的混合路由协议
3．4．1 B．iHRP的数据结构
3．4．2 域内路由发现
3．4．3 域外路由发现
3．4．4 路由维护
3．4．5 路由优化
3．5 B-iHRP的平均时延分析
3．6 仿真实验
3．7 本章小结
参考文献

第4章 绒泡菌智慧路由模型
4．1 引言
4．1．1 问题的提出
4．1．2 国内外研究现状
4．2 PPFO模型
4．3 Phvsamm启发的路由协议
4．3．1 典型场景模型
4．3．2 P．iNHS模型
4．3．3 P．iRP
4．3．4 P．iRP算法
4．3．5 P．iRP算法复杂度
4．4 P．iNHS模型分析
4．5 仿真实验
4．5．1 拓扑环境和参数设置
4．5．2 性能分析
4．6 本章小结
参考文献

第5章 蜂群智慧路由模型
5．1 引言
5．2 蜂群算法研究背景
5．3 无线传感网QOS组播路由评价模型
5．3．1 相关概念
5．3．2 OOS路由评价模型及度量
5．4 多约束蜂群组播路由发现机制
5．4．1 QOS蜂群算法简述
5．4．2 系统模型
5．4．3 算法描述
5．5 本章小结
参考文献

第6章 多生物启发的路由模型
6．1 引言
6．1．1 问题的提出
6．1．2 国内外研究现状
6．1．3 典型场景模型
6．2 基于免疫原理的节点可信度评价算法
6．2．1 基本描述
6．2．2 抗原递呈
6．2．3 抗体的生灭过程
6．2．4 抗体进化
6．2．5 可信度评价
6．3 路由发现与路由选择
6．3．1 路径感知
6．3．2 路由发现
6．3．3 路由选择
6．4 B-iTRP
6．4．1 B．iTRP的数据结构
6．4．2 可信度评价
6．4．3 路由策略
6．4．4 B．iTRP讨论
6．5 仿真实验
6．6 本章小结
参考文献

第7章 协议与网络适配的智慧路由机制
7．1 引言
7．2 协议与网络的智慧适配模型
7．2．1 面向协议与网络适配的逻辑架构
7．2．2 网络的分级决策与预测
7．2．3 协议与网络的适配模型
7．3 阀络特征的协同感知
7．3．1 网络特征参数的选择
7．3．2 感知特征信息的采集
7．3．3 感知特征参数的归一化I
7．3．4 感知信息传输的同步
7．4 基于HMM的网络预测
7．5 本章小结
参考文献

第8章 生物启发路由在传统网络中的应用
8．1 生物启发路由与传统网络结合需要解决的问题
8．1．1 遗传算法
8．1．2 蚁群算法
8．1．3 粒子群算法
8．1．4 蜂群算法
8．2 基于遗传算法的Qos组播路由问题
8．2．1 编码方法
8．2．2 生产初始种群
8．2．3 评价函数设计
8．2．4 交叉
8．2．5 选择复制
8．2．6 变异
8．3 蚁群算法在QOS组播路由中的应用
8．4 粒子群算法在QOS组播路由中的应用
8．4．1 问题描述
8．4．2 算法实现
8．5 蜂群算法在QOS组播路由中的应用
8．5．1 算法思想
8．5．2 算法实现
8．6 本章小结
参考文献

第9章 生物启发路由在未来网络中的应用
9．1 引言
9．1．1 问题的提出
9．1．2 国内外研究现状
9．2 信息中心网络
9．2．1 ICN的分类
9．2．2 ICN的特征
9．2．3 ICN关键技术
9．2．4 ICN发展趋势
9．3 智慧协同网络
9．4 支持资源动态适配的可重构路由算法
9．4．1 基于PPFO模型的自适配模型
9．4．2 智慧协同网络的自适配与可重构路由算法
9．5 协议分析
9．6 原型验证
9．6．1 原型系统介绍
9．6．2 采用自适配路由效果
9．6．3 采用OSPF路由效果
9．6．4 测试结果对比
9．7 本章小结
参考文献

第10章 智慧路由的发展

精彩书摘

　　《生物启发的智慧路由机制与协议》：
　　目前，对系统生物学的研究虽然取得了一定的进展，但仍面临着一些问题。
　　（1）系统生物学中的数据挖掘问题。系统生物学对生物系统中不同性质的数据进行整合，从基因到细胞、组织、个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在许多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息表示。如何快速地从包含错误数据的海量数据中获取系统生物学建模所需的正确数据模式和关系是数据挖掘的主要任务。
　　（2）系统生物学中数据的有效整合。文献提出利用高通量技术系统研究各种分子网络，强调以网络、相互作用、动态行为等整体论观点，并结合数据与方法论的整合性观点，探索如何对复杂生命现象进行不同层面的理解和诠释，如基因芯片、酵母双杂交系统、免疫共沉淀和染色体免疫沉淀芯片方法。通过实验手段得到的数据提供了细胞或复杂生命系统的快照式轮廓，从而可用于推断或重建蛋白质相互作用的网络和基因调控网络。此外，来源于不同角度的各种大通量数据中的信息，使获得更为完整的分子网络成为可能。通过对网络整体性和动态性的深入研究，不仅可以帮助生物学家理解复杂的生化现象，而且可以从系统的角度对细胞系统的根本机制或者本质规律进行诠释。因此，这种系统生物学研究方法在短短几年得到迅速发展，成为生物学研究领域的热点。
　　……

前言/序言

开启智慧之门的密钥：从自然界汲取灵感的通信网络设计 在信息爆炸的时代，通信网络已成为现代社会不可或缺的动脉。从互联网的浩瀚海洋到物联网的万物互联，再到移动通信的瞬息万变，我们对数据传输的效率、可靠性和智能化需求从未停止增长。然而，传统的通信网络设计往往遵循固定的、预设的规则，在面对复杂多变的网络环境、海量涌入的数据流以及用户日益精细化的服务需求时，常常显得力不从心，暴露出其固有的局限性。它们如同僵化的工业流水线，难以自如地适应动态变化，也难以充分释放网络潜能，更谈不上真正意义上的“智慧”。 我们不禁要问：有没有一种更灵活、更适应、更具生命力的网络设计范式？一种能够像自然界中的生物体那样，在复杂环境中自主感知、协同合作、优化决策，并最终实现高效生存与发展的网络？ 正是基于这样的思考，本书将带领读者踏上一段跨越学科边界的探索之旅，深入挖掘自然界亿万年演化过程中形成的精妙智慧，并将其巧妙地应用于通信网络的革新之中。我们并非简单地将自然界的术语或概念“嫁接”到网络中，而是深入剖析自然系统中运作的根本原理，理解其在能量消耗、信息传递、资源分配、故障应对、协同决策等方面的独特机制，并以此为蓝本，重塑通信网络的“智慧”内核。 自然界的“智慧”：一个宏观的视角 设想一下，一片广袤的森林，其中的树木如何争夺阳光和养分？一个庞大的蚁群，如何高效地协作寻找食物并构建巢穴？一群迁徙的鸟儿，如何精准地导航并协同飞行？一个复杂的生态系统，如何保持长久的动态平衡？这些看似分散的生命现象背后，隐藏着一套令人惊叹的“智慧”法则。 自组织与涌现行为 (Self-organization and Emergent Behavior): 在自然界中，个体往往遵循简单的局部规则，但通过大规模的相互作用，却能涌现出复杂的、整体性的有序行为。例如，蚂蚁通过释放信息素来标记路径，单个蚂蚁的行为简单，但整个蚁群却能高效地找到最短路径。网络中的节点，如同森林中的树木或蚁群中的蚂蚁，通过局部的信息交换和通信，能否实现全局的最优路由、负载均衡或故障恢复？ 分布式决策与协同 (Distributed Decision-making and Cooperation): 自然界中的许多决策过程是分布式的，没有中心化的“大脑”。例如，在蜂群中，蜜蜂通过“摇摆舞”传递信息，群体能够根据食物源的质量和距离，自主地调整采蜜策略。通信网络能否摆脱对中心化控制器的依赖，实现节点间的分布式协同，以更快的速度、更高的效率应对网络变化？ 适应性与鲁棒性 (Adaptability and Robustness): 生物系统拥有惊人的适应能力，能够应对环境的变化，甚至在遭受损伤后依然能够维持功能。例如，植物的根系会向水分充足的方向生长，而动物的免疫系统则能不断学习并抵御新的病原体。通信网络如何才能具备这种“韧性”？当网络节点失效、链路拥塞或受到攻击时，网络能否自动调整路由，绕过故障，保证通信的持续性？ 资源优化与能效 (Resource Optimization and Energy Efficiency): 生物体在生存过程中，会精打细算地利用有限的资源，将能量消耗降到最低。例如，候鸟在迁徙时会利用气流，而植物则会优化叶片的排列以最大化光合作用。通信网络作为高能耗的代表，如何才能借鉴生物体的智慧，在保证性能的同时，显著降低能耗，实现绿色通信？ 模仿与进化 (Mimicry and Evolution): 自然界中的生物通过模仿和进化来适应环境。例如，某些昆虫模仿有毒生物的颜色来保护自己，而生物群落则通过自然选择不断优化基因。通信网络能否借鉴这种“学习”和“进化”的机制，通过不断地试错和优化，逐渐“进化”出更优的路由策略或网络协议？ 本书的核心内容：将自然智慧转化为网络动力 本书将围绕上述自然界的智慧精髓，深入探讨如何将其转化为实际可用的通信网络机制与协议。我们将重点关注以下几个关键领域： 第一部分：仿生智能路由机制的理论基础与建模 蚁群优化算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 的深入剖析与通信网络应用： 从蚂蚁寻找食物的路径选择机制出发，我们将详细介绍ACO算法的核心思想，包括信息素的释放、蒸发，以及节点如何根据信息素强度进行概率性选择。我们将探讨如何将ACO的思想应用于解决网络中的动态路径选择、负载均衡问题，并分析其在网络拥塞预测和缓解方面的潜力。 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 在网络中的应用： 借鉴鸟群或鱼群的集体觅食行为，PSO算法通过模拟粒子在搜索空间中的运动和信息共享，来寻找最优解。本书将探讨如何将PSO应用于网络参数优化，例如路由表更新、链路质量评估，以及如何实现网络的自适应调整。 细菌觅食优化算法 (Bacterial Foraging Optimization, BFO) 的网络启示： 模仿细菌在环境中寻找食物的行为，BFO算法通过趋化、吸引-排斥、复制等机制进行搜索。我们将研究如何利用BFO来优化网络节点的决策，例如在动态网络环境中进行更快速、更鲁棒的路径发现，以及在异构网络中实现资源的有效分配。 神经网络与深度学习在仿生路由中的融合： 探讨如何将生物神经系统的学习与记忆能力，通过神经网络和深度学习模型，赋予网络节点更强的学习和预测能力。例如，利用深度强化学习来训练网络节点做出更智能的路由决策，以及利用卷积神经网络来识别和分析网络流量模式。 第二部分：基于仿生原理的新型通信协议设计与实现 自组织网络 (Ad hoc Networks) 中的仿生路由协议： 针对移动自组织网络 (MANETs) 和传感器网络 (WSNs) 的特点，本书将设计和分析一系列基于仿生原理的路由协议。例如，基于蚁群的MANETs路由协议，能够实现快速的路径发现和鲁棒的故障恢复；基于蜂群的WSNs节能路由协议，能够最大化网络生命周期。 软件定义网络 (SDN) 与网络功能虚拟化 (NFV) 中的仿生智能控制： 探讨如何利用仿生算法来优化SDN控制器和NFV环境中的资源调度和流量管理。例如，利用PSO算法来动态分配虚拟机资源，或者利用ACO算法来优化数据流的路径选择。 拥塞控制与负载均衡的仿生策略： 传统的拥塞控制机制往往是基于固定阈值和反馈机制，而仿生算法则能提供更灵活、更动态的解决方案。本书将研究如何利用生物体的协同行为来设计更有效的拥塞控制策略，以及如何通过分布式仿生算法实现负载的均匀分配。 网络安全与故障恢复的仿生思维： 借鉴生物体的免疫系统和自我修复机制，探讨如何构建更具鲁棒性的网络安全防护体系。例如，利用仿生算法来检测和抵御恶意攻击，或者设计能够自愈合的网络架构，以应对节点失效或链路中断。 第三部分：实验验证、性能评估与未来展望 仿真平台与实验环境的搭建： 介绍常用的网络仿真工具，以及如何利用这些工具来搭建仿真实验环境，对提出的仿生路由机制与协议进行验证。 性能评估指标与对比分析： 详细阐述用于评估路由协议性能的关键指标，如吞吐量、端到端延迟、丢包率、控制开销、能耗等，并对提出的仿生算法与现有经典算法进行对比分析。 实际应用场景的挑战与机遇： 探讨仿生智能路由机制在5G/6G通信、物联网、车联网、边缘计算等实际应用场景中的落地挑战，以及可能带来的机遇。 面向未来的研究方向： 对仿生智能通信网络的研究进行前瞻性展望，指出未来可能的发展趋势，例如与人工智能、区块链等技术的深度融合，以及在更复杂的网络环境中的应用探索。 本书的目标读者涵盖了通信工程、计算机科学、人工智能、控制科学等相关领域的科研人员、工程师、研究生以及对网络智能化技术感兴趣的读者。我们希望通过本书，能够启发读者跳出传统的思维框架，从宏伟的自然界汲取灵感，设计出更具智慧、更具韧性、更具生命力的下一代通信网络。这将是一次关于“活”的网络的探索，一次关于如何让机器像生物一样“思考”的尝试。 让我们一起，用自然的智慧，点亮通信网络的未来！

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发工程师，主要从事分布式系统和微服务架构的设计。在构建这些复杂的系统时，服务之间的通信和数据流转是至关重要的环节，而路由机制直接影响着系统的效率、稳定性和可伸缩性。所以，当我在书店看到“生物启发的智慧路由机制与协议”这本书时，我的目光立刻被吸引住了。我一直觉得，自然界在亿万年的进化中，已经找到了许多解决复杂问题的最优解，而将这些原理应用于计算机网络，无疑是一个充满潜力的方向。 我很好奇，书中是否会深入探讨生物体是如何在复杂的环境中进行高效的信息交换和资源调度的，例如，蜜蜂的群体智慧在信息传递中的应用，或者植物根系在土壤中寻找水分和养分的路径优化策略。我希望能从中找到一些新的思路，来设计更具弹性和鲁棒性的服务路由。例如，是否可以通过模拟生物的“趋利避害”原则，让数据包在网络中寻找到最优的路径，从而减少延迟，提高吞吐量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对网络安全领域充满热情的研究生，这本书的书名“生物启发的智慧路由机制与协议”立刻勾勒出了我理想中的研究方向。目前，网络安全面临着前所未有的挑战，传统的基于边界防御的策略已经难以应对层出不穷的攻击手段。而“生物启发”这个词，则暗示了书中可能包含着一种全新的、更加自适应和智能化的安全防护理念。我一直在思考，生物系统是如何在复杂的环境中生存和进化的，它们是如何在遭遇威胁时进行自我保护和协同对抗的。 如果这本书能够将这些生物学的原理，例如免疫系统的识别与清除机制、群体防御的协同策略，或是生物神经网络的分布式决策过程，应用到网络路由的设计中，那将是一场革命。我迫切想知道，书中是否探讨了如何构建一种“免疫型”的网络路由，能够主动识别和隔离恶意流量，甚至在攻击发生时，通过动态调整路由路径来“绕过”或“削弱”攻击的影响。此外，书中对“智慧”的强调，也让我对接下来的内容充满了期待，它是否会讨论如何让路由决策更加“智能化”，能够基于对网络流量模式和攻击特征的学习，做出更优化的路由选择，从而提升网络的整体安全韧性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的IT架构师，长期负责大型企业的网络部署与维护。在我的职业生涯中，网络性能的瓶颈和管理复杂性始终是绕不开的难题。这本书的书名“生物启发的智慧路由机制与协议”让我眼前一亮，仿佛看到了解决这些痛点的希望。我们每天都在与僵化的路由规则和低效的流量分发作斗争，而“生物启发”这个词，则预示着一种更加灵活、更加动态、甚至更加“有机”的网络管理方式。 我非常好奇，书中是否会介绍如何借鉴自然界中一些高效的信息传递和资源分配系统，来设计出更智能的路由算法。例如，模仿森林中根系的网络结构来优化数据传输路径，或者借鉴鸟类迁徙的群体决策来应对网络拥塞。我期待书中能够提供切实可行的方案，帮助我们构建一个能够自我优化、自我调节的网络。想象一下，如果路由能够像生物一样，感知到网络中的“压力”并自动调整，减少不必要的拥塞点，提高链路的利用率，那将极大地提升我们网络的整体性能和稳定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一开始就吸引了我——“生物启发的智慧路由机制与协议”。我是一名在互联网基础设施领域工作的工程师，一直对如何让网络更高效、更具弹性充满好奇。我们每天都在处理海量的数据包，而路由是这一切的核心。传统路由算法虽然成熟，但在面对日益复杂和动态的网络环境时，总感觉有改进的空间。想象一下，如果网络能够像生物体一样，拥有自我修复、协同进化、甚至是“感知”周围环境的能力，那将是多么激动人心。 这本书的封面设计也很有意思，一种抽象的、交织的网络结构，点缀着一些生物学的符号，给我一种科技与自然的和谐感。我猜想，作者很可能深入研究了诸如蚂蚁寻找食物路径的启发式算法、蜂群的通信协作模式，甚至是神经系统的信号传递方式，并将其巧妙地应用于网络路由的设计中。这不仅仅是理论的探讨，更可能是对实际网络性能提升的探索，比如如何优化带宽利用率，减少延迟，应对突发流量，甚至实现更强的抗攻击能力。我特别期待书中能够有具体的案例分析，展示这些生物启发的机制如何在实际的网络环境中落地，例如在SDN（软件定义网络）环境下，如何利用这些机制来动态地调整路由策略，以应对不断变化的网络拓扑和业务需求。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能和机器学习领域有着浓厚兴趣的爱好者，我总是寻找能够将跨学科知识融合的读物。这本书的书名——“生物启发的智慧路由机制与协议”，恰好触动了我对这两个领域的连接点。我一直对生物界惊人的适应性和学习能力感到着迷，而人工智能领域也在不断借鉴生物体的智慧，以求突破。 我推测，这本书可能探讨了如何将生物进化算法，例如遗传算法或粒子群优化，应用于路由协议的设计中，使得路由能够像生物一样，在不断变化的网络环境中进行“学习”和“进化”，找到最优的通信路径。我非常好奇，书中是否会展示具体的案例，说明这些生物启发的机制是如何帮助网络实现更高效的流量调度、更快的故障恢复，甚至是更强的抗干扰能力。 此外，“智慧”这个词也让我对接下来的内容充满了期待，它是否意味着路由决策将不再是机械的规则匹配，而是能够基于对网络状态的深度理解和预测，做出更具前瞻性的选择？我希望这本书能够提供一个全新的视角，让我看到生物学原理在网络技术领域带来的颠覆性创新。