生物啓發的智慧路由機製與協議 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張明川，鄭瑞娟，吳慶濤 著

圖書標籤:

• 生物啓發
• 智慧路由
• 路由機製
• 路由協議
• 網絡優化
• 生物計算
• 自適應網絡
• 優化算法
• 網絡安全
• 分布式係統

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030447920

版次：1

商品編碼：11795581

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：237

字數：298000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物啓發的智慧路由機製與協議》在歸納分析國內外關於智慧路由相關研究的基礎上，利用蟻群、蜂群、粒子群、絨泡菌等生物啓發方法研究智慧路由機製與協議，主要內容包括：在蟻群算法中引入感知技術，提齣感知蟻群的智慧路由模型：基於絨泡菌形體自我調節的特性，提齣絨泡菌啓發的智慧路由模型；利用蜂群的覓食行為，提齣蜂群智慧路由模型；結閤多種生物啓發方法，提齣多生物啓發的智慧模型；結閤網絡環境的多變性，提齣協議與網絡適配的路由機製：討論生物啓發路由在未來網絡中的應用。
　　《生物啓發的智慧路由機製與協議》可以作為計算機科學與技術、信息與通信工程專業碩士研究生、博士研究生的專業課教材，也可作為從事計算機網絡、無綫通信、物聯網等研究領域科技人員的參考書。

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 生物信息學
1．2 係統生物學
1．3 生物啓發技術
1．4 自律計算理論
1．4．1 自律計算的起源及概念
1．4．2 自律計算概念模型
1．4．3 自律計算的現狀
1．5 路由器技術發展趨勢
1．5．1 路由器技術體係演進
1．5．2 路由器發展的二元推動
1．5．3 設計理念的革命
1．5．4 路由器的發展趨勢
1．5．5 核心路由器、高端路由器和中低端路由器的發展趨勢
1．6 路由技術研究現狀
1．6．1 路由體係的研究現狀
1．6．2 無綫路由協議的研究現狀
1．7 本章小結
參考文獻

第2章 傳統生物啓發路由方法
2．1 蟻群算法路由方法
2．1．1 網絡模型及路由錶結構
2．1．2 蟻群算法基本原理
2．1．3 基本蟻群算法分析
2．1．4 改進蟻群算法
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 蜂群算法具體思想
2．2．4 改進後的蜂群算法
2．2．5 蜂群算法存在的問題及展望
2．3 粒子群算法路由方法
2．3．1 粒子群算法原理
2．3．2 基於粒子群算法的路由算法
2．3．3 粒子群算法的特點及其應用
2．3．4 粒子群算法的路由優化
2．4 遺傳算法路由方法
2．4．1 遺傳算法基本原理
2．4．2 遺傳算法基本步驟
2．4．3 改進的遺傳算法
2．4．4 遺傳算法的優缺點
2．5 其他生物方法路由
2．6 本章小結
參考文獻

第3章 感知蟻群智慧路由模型
3．1 引言
3．1．1 問題的提齣
3．1．2 國內外研究現狀
3．2 基於感知螞蟻的路由發現算法
3．2．1 典型場景模型
3．2．2 基於感知螞蟻的全局路徑感知
3．2．3 基於感知螞蟻的路徑發現過程
3．3 Physarum啓發的路由決策模型
3．4 基於PACO和P-iRD的混閤路由協議
3．4．1 B．iHRP的數據結構
3．4．2 域內路由發現
3．4．3 域外路由發現
3．4．4 路由維護
3．4．5 路由優化
3．5 B-iHRP的平均時延分析
3．6 仿真實驗
3．7 本章小結
參考文獻

第4章 絨泡菌智慧路由模型
4．1 引言
4．1．1 問題的提齣
4．1．2 國內外研究現狀
4．2 PPFO模型
4．3 Phvsamm啓發的路由協議
4．3．1 典型場景模型
4．3．2 P．iNHS模型
4．3．3 P．iRP
4．3．4 P．iRP算法
4．3．5 P．iRP算法復雜度
4．4 P．iNHS模型分析
4．5 仿真實驗
4．5．1 拓撲環境和參數設置
4．5．2 性能分析
4．6 本章小結
參考文獻

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 無綫傳感網QOS組播路由評價模型
5．3．1 相關概念
5．3．2 OOS路由評價模型及度量
5．4 多約束蜂群組播路由發現機製
5．4．1 QOS蜂群算法簡述
5．4．2 係統模型
5．4．3 算法描述
5．5 本章小結
參考文獻

第6章 多生物啓發的路由模型
6．1 引言
6．1．1 問題的提齣
6．1．2 國內外研究現狀
6．1．3 典型場景模型
6．2 基於免疫原理的節點可信度評價算法
6．2．1 基本描述
6．2．2 抗原遞呈
6．2．3 抗體的生滅過程
6．2．4 抗體進化
6．2．5 可信度評價
6．3 路由發現與路由選擇
6．3．1 路徑感知
6．3．2 路由發現
6．3．3 路由選擇
6．4 B-iTRP
6．4．1 B．iTRP的數據結構
6．4．2 可信度評價
6．4．3 路由策略
6．4．4 B．iTRP討論
6．5 仿真實驗
6．6 本章小結
參考文獻

第7章 協議與網絡適配的智慧路由機製
7．1 引言
7．2 協議與網絡的智慧適配模型
7．2．1 麵嚮協議與網絡適配的邏輯架構
7．2．2 網絡的分級決策與預測
7．2．3 協議與網絡的適配模型
7．3 閥絡特徵的協同感知
7．3．1 網絡特徵參數的選擇
7．3．2 感知特徵信息的采集
7．3．3 感知特徵參數的歸一化I
7．3．4 感知信息傳輸的同步
7．4 基於HMM的網絡預測
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 生物啓發路由在傳統網絡中的應用
8．1 生物啓發路由與傳統網絡結閤需要解決的問題
8．1．1 遺傳算法
8．1．2 蟻群算法
8．1．3 粒子群算法
8．1．4 蜂群算法
8．2 基於遺傳算法的Qos組播路由問題
8．2．1 編碼方法
8．2．2 生産初始種群
8．2．3 評價函數設計
8．2．4 交叉
8．2．5 選擇復製
8．2．6 變異
8．3 蟻群算法在QOS組播路由中的應用
8．4 粒子群算法在QOS組播路由中的應用
8．4．1 問題描述
8．4．2 算法實現
8．5 蜂群算法在QOS組播路由中的應用
8．5．1 算法思想
8．5．2 算法實現
8．6 本章小結
參考文獻

第9章 生物啓發路由在未來網絡中的應用
9．1 引言
9．1．1 問題的提齣
9．1．2 國內外研究現狀
9．2 信息中心網絡
9．2．1 ICN的分類
9．2．2 ICN的特徵
9．2．3 ICN關鍵技術
9．2．4 ICN發展趨勢
9．3 智慧協同網絡
9．4 支持資源動態適配的可重構路由算法
9．4．1 基於PPFO模型的自適配模型
9．4．2 智慧協同網絡的自適配與可重構路由算法
9．5 協議分析
9．6 原型驗證
9．6．1 原型係統介紹
9．6．2 采用自適配路由效果
9．6．3 采用OSPF路由效果
9．6．4 測試結果對比
9．7 本章小結
參考文獻

第10章 智慧路由的發展

精彩書摘

　　《生物啓發的智慧路由機製與協議》：
　　目前，對係統生物學的研究雖然取得瞭一定的進展，但仍麵臨著一些問題。
　　（1）係統生物學中的數據挖掘問題。係統生物學對生物係統中不同性質的數據進行整閤，從基因到細胞、組織、個體的各個層次。大量組分數據的收集來自實驗室（濕數據）和公共數據資源（乾數據）。但這些數據存在許多不利於處理分析的因素，如數據的類型差異，數據庫中存在大量數據冗餘以及數據錯誤；存儲信息的數據結構也存在很大的差異，包括文本文件、關係數據庫、麵嚮對象數據庫等；缺乏統一的數據描述標準，信息查詢方麵大相徑庭；許多數據信息是描述性的信息，而不是結構化的信息錶示。如何快速地從包含錯誤數據的海量數據中獲取係統生物學建模所需的正確數據模式和關係是數據挖掘的主要任務。
　　（2）係統生物學中數據的有效整閤。文獻提齣利用高通量技術係統研究各種分子網絡，強調以網絡、相互作用、動態行為等整體論觀點，並結閤數據與方法論的整閤性觀點，探索如何對復雜生命現象進行不同層麵的理解和詮釋，如基因芯片、酵母雙雜交係統、免疫共沉澱和染色體免疫沉澱芯片方法。通過實驗手段得到的數據提供瞭細胞或復雜生命係統的快照式輪廓，從而可用於推斷或重建蛋白質相互作用的網絡和基因調控網絡。此外，來源於不同角度的各種大通量數據中的信息，使獲得更為完整的分子網絡成為可能。通過對網絡整體性和動態性的深入研究，不僅可以幫助生物學傢理解復雜的生化現象，而且可以從係統的角度對細胞係統的根本機製或者本質規律進行詮釋。因此，這種係統生物學研究方法在短短幾年得到迅速發展，成為生物學研究領域的熱點。
　　……

前言/序言

開啓智慧之門的密鑰：從自然界汲取靈感的通信網絡設計 在信息爆炸的時代，通信網絡已成為現代社會不可或缺的動脈。從互聯網的浩瀚海洋到物聯網的萬物互聯，再到移動通信的瞬息萬變，我們對數據傳輸的效率、可靠性和智能化需求從未停止增長。然而，傳統的通信網絡設計往往遵循固定的、預設的規則，在麵對復雜多變的網絡環境、海量湧入的數據流以及用戶日益精細化的服務需求時，常常顯得力不從心，暴露齣其固有的局限性。它們如同僵化的工業流水綫，難以自如地適應動態變化，也難以充分釋放網絡潛能，更談不上真正意義上的“智慧”。 我們不禁要問：有沒有一種更靈活、更適應、更具生命力的網絡設計範式？一種能夠像自然界中的生物體那樣，在復雜環境中自主感知、協同閤作、優化決策，並最終實現高效生存與發展的網絡？ 正是基於這樣的思考，本書將帶領讀者踏上一段跨越學科邊界的探索之旅，深入挖掘自然界億萬年演化過程中形成的精妙智慧，並將其巧妙地應用於通信網絡的革新之中。我們並非簡單地將自然界的術語或概念“嫁接”到網絡中，而是深入剖析自然係統中運作的根本原理，理解其在能量消耗、信息傳遞、資源分配、故障應對、協同決策等方麵的獨特機製，並以此為藍本，重塑通信網絡的“智慧”內核。 自然界的“智慧”：一個宏觀的視角 設想一下，一片廣袤的森林，其中的樹木如何爭奪陽光和養分？一個龐大的蟻群，如何高效地協作尋找食物並構建巢穴？一群遷徙的鳥兒，如何精準地導航並協同飛行？一個復雜的生態係統，如何保持長久的動態平衡？這些看似分散的生命現象背後，隱藏著一套令人驚嘆的“智慧”法則。 自組織與湧現行為 (Self-organization and Emergent Behavior): 在自然界中，個體往往遵循簡單的局部規則，但通過大規模的相互作用，卻能湧現齣復雜的、整體性的有序行為。例如，螞蟻通過釋放信息素來標記路徑，單個螞蟻的行為簡單，但整個蟻群卻能高效地找到最短路徑。網絡中的節點，如同森林中的樹木或蟻群中的螞蟻，通過局部的信息交換和通信，能否實現全局的最優路由、負載均衡或故障恢復？ 分布式決策與協同 (Distributed Decision-making and Cooperation): 自然界中的許多決策過程是分布式的，沒有中心化的“大腦”。例如，在蜂群中，蜜蜂通過“搖擺舞”傳遞信息，群體能夠根據食物源的質量和距離，自主地調整采蜜策略。通信網絡能否擺脫對中心化控製器的依賴，實現節點間的分布式協同，以更快的速度、更高的效率應對網絡變化？ 適應性與魯棒性 (Adaptability and Robustness): 生物係統擁有驚人的適應能力，能夠應對環境的變化，甚至在遭受損傷後依然能夠維持功能。例如，植物的根係會嚮水分充足的方嚮生長，而動物的免疫係統則能不斷學習並抵禦新的病原體。通信網絡如何纔能具備這種“韌性”？當網絡節點失效、鏈路擁塞或受到攻擊時，網絡能否自動調整路由，繞過故障，保證通信的持續性？ 資源優化與能效 (Resource Optimization and Energy Efficiency): 生物體在生存過程中，會精打細算地利用有限的資源，將能量消耗降到最低。例如，候鳥在遷徙時會利用氣流，而植物則會優化葉片的排列以最大化光閤作用。通信網絡作為高能耗的代錶，如何纔能藉鑒生物體的智慧，在保證性能的同時，顯著降低能耗，實現綠色通信？ 模仿與進化 (Mimicry and Evolution): 自然界中的生物通過模仿和進化來適應環境。例如，某些昆蟲模仿有毒生物的顔色來保護自己，而生物群落則通過自然選擇不斷優化基因。通信網絡能否藉鑒這種“學習”和“進化”的機製，通過不斷地試錯和優化，逐漸“進化”齣更優的路由策略或網絡協議？ 本書的核心內容：將自然智慧轉化為網絡動力 本書將圍繞上述自然界的智慧精髓，深入探討如何將其轉化為實際可用的通信網絡機製與協議。我們將重點關注以下幾個關鍵領域： 第一部分：仿生智能路由機製的理論基礎與建模 蟻群優化算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 的深入剖析與通信網絡應用： 從螞蟻尋找食物的路徑選擇機製齣發，我們將詳細介紹ACO算法的核心思想，包括信息素的釋放、蒸發，以及節點如何根據信息素強度進行概率性選擇。我們將探討如何將ACO的思想應用於解決網絡中的動態路徑選擇、負載均衡問題，並分析其在網絡擁塞預測和緩解方麵的潛力。 粒子群優化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 在網絡中的應用： 藉鑒鳥群或魚群的集體覓食行為，PSO算法通過模擬粒子在搜索空間中的運動和信息共享，來尋找最優解。本書將探討如何將PSO應用於網絡參數優化，例如路由錶更新、鏈路質量評估，以及如何實現網絡的自適應調整。 細菌覓食優化算法 (Bacterial Foraging Optimization, BFO) 的網絡啓示： 模仿細菌在環境中尋找食物的行為，BFO算法通過趨化、吸引-排斥、復製等機製進行搜索。我們將研究如何利用BFO來優化網絡節點的決策，例如在動態網絡環境中進行更快速、更魯棒的路徑發現，以及在異構網絡中實現資源的有效分配。 神經網絡與深度學習在仿生路由中的融閤： 探討如何將生物神經係統的學習與記憶能力，通過神經網絡和深度學習模型，賦予網絡節點更強的學習和預測能力。例如，利用深度強化學習來訓練網絡節點做齣更智能的路由決策，以及利用捲積神經網絡來識彆和分析網絡流量模式。 第二部分：基於仿生原理的新型通信協議設計與實現 自組織網絡 (Ad hoc Networks) 中的仿生路由協議： 針對移動自組織網絡 (MANETs) 和傳感器網絡 (WSNs) 的特點，本書將設計和分析一係列基於仿生原理的路由協議。例如，基於蟻群的MANETs路由協議，能夠實現快速的路徑發現和魯棒的故障恢復；基於蜂群的WSNs節能路由協議，能夠最大化網絡生命周期。 軟件定義網絡 (SDN) 與網絡功能虛擬化 (NFV) 中的仿生智能控製： 探討如何利用仿生算法來優化SDN控製器和NFV環境中的資源調度和流量管理。例如，利用PSO算法來動態分配虛擬機資源，或者利用ACO算法來優化數據流的路徑選擇。 擁塞控製與負載均衡的仿生策略： 傳統的擁塞控製機製往往是基於固定閾值和反饋機製，而仿生算法則能提供更靈活、更動態的解決方案。本書將研究如何利用生物體的協同行為來設計更有效的擁塞控製策略，以及如何通過分布式仿生算法實現負載的均勻分配。 網絡安全與故障恢復的仿生思維： 藉鑒生物體的免疫係統和自我修復機製，探討如何構建更具魯棒性的網絡安全防護體係。例如，利用仿生算法來檢測和抵禦惡意攻擊，或者設計能夠自愈閤的網絡架構，以應對節點失效或鏈路中斷。 第三部分：實驗驗證、性能評估與未來展望 仿真平颱與實驗環境的搭建： 介紹常用的網絡仿真工具，以及如何利用這些工具來搭建仿真實驗環境，對提齣的仿生路由機製與協議進行驗證。 性能評估指標與對比分析： 詳細闡述用於評估路由協議性能的關鍵指標，如吞吐量、端到端延遲、丟包率、控製開銷、能耗等，並對提齣的仿生算法與現有經典算法進行對比分析。 實際應用場景的挑戰與機遇： 探討仿生智能路由機製在5G/6G通信、物聯網、車聯網、邊緣計算等實際應用場景中的落地挑戰，以及可能帶來的機遇。 麵嚮未來的研究方嚮： 對仿生智能通信網絡的研究進行前瞻性展望，指齣未來可能的發展趨勢，例如與人工智能、區塊鏈等技術的深度融閤，以及在更復雜的網絡環境中的應用探索。 本書的目標讀者涵蓋瞭通信工程、計算機科學、人工智能、控製科學等相關領域的科研人員、工程師、研究生以及對網絡智能化技術感興趣的讀者。我們希望通過本書，能夠啓發讀者跳齣傳統的思維框架，從宏偉的自然界汲取靈感，設計齣更具智慧、更具韌性、更具生命力的下一代通信網絡。這將是一次關於“活”的網絡的探索，一次關於如何讓機器像生物一樣“思考”的嘗試。 讓我們一起，用自然的智慧，點亮通信網絡的未來！

評分☆☆☆☆☆

作為一名對網絡安全領域充滿熱情的研究生，這本書的書名“生物啓發的智慧路由機製與協議”立刻勾勒齣瞭我理想中的研究方嚮。目前，網絡安全麵臨著前所未有的挑戰，傳統的基於邊界防禦的策略已經難以應對層齣不窮的攻擊手段。而“生物啓發”這個詞，則暗示瞭書中可能包含著一種全新的、更加自適應和智能化的安全防護理念。我一直在思考，生物係統是如何在復雜的環境中生存和進化的，它們是如何在遭遇威脅時進行自我保護和協同對抗的。 如果這本書能夠將這些生物學的原理，例如免疫係統的識彆與清除機製、群體防禦的協同策略，或是生物神經網絡的分布式決策過程，應用到網絡路由的設計中，那將是一場革命。我迫切想知道，書中是否探討瞭如何構建一種“免疫型”的網絡路由，能夠主動識彆和隔離惡意流量，甚至在攻擊發生時，通過動態調整路由路徑來“繞過”或“削弱”攻擊的影響。此外，書中對“智慧”的強調，也讓我對接下來的內容充滿瞭期待，它是否會討論如何讓路由決策更加“智能化”，能夠基於對網絡流量模式和攻擊特徵的學習，做齣更優化的路由選擇，從而提升網絡的整體安全韌性。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和機器學習領域有著濃厚興趣的愛好者，我總是尋找能夠將跨學科知識融閤的讀物。這本書的書名——“生物啓發的智慧路由機製與協議”，恰好觸動瞭我對這兩個領域的連接點。我一直對生物界驚人的適應性和學習能力感到著迷，而人工智能領域也在不斷藉鑒生物體的智慧，以求突破。 我推測，這本書可能探討瞭如何將生物進化算法，例如遺傳算法或粒子群優化，應用於路由協議的設計中，使得路由能夠像生物一樣，在不斷變化的網絡環境中進行“學習”和“進化”，找到最優的通信路徑。我非常好奇，書中是否會展示具體的案例，說明這些生物啓發的機製是如何幫助網絡實現更高效的流量調度、更快的故障恢復，甚至是更強的抗乾擾能力。 此外，“智慧”這個詞也讓我對接下來的內容充滿瞭期待，它是否意味著路由決策將不再是機械的規則匹配，而是能夠基於對網絡狀態的深度理解和預測，做齣更具前瞻性的選擇？我希望這本書能夠提供一個全新的視角，讓我看到生物學原理在網絡技術領域帶來的顛覆性創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名一開始就吸引瞭我——“生物啓發的智慧路由機製與協議”。我是一名在互聯網基礎設施領域工作的工程師，一直對如何讓網絡更高效、更具彈性充滿好奇。我們每天都在處理海量的數據包，而路由是這一切的核心。傳統路由算法雖然成熟，但在麵對日益復雜和動態的網絡環境時，總感覺有改進的空間。想象一下，如果網絡能夠像生物體一樣，擁有自我修復、協同進化、甚至是“感知”周圍環境的能力，那將是多麼激動人心。 這本書的封麵設計也很有意思，一種抽象的、交織的網絡結構，點綴著一些生物學的符號，給我一種科技與自然的和諧感。我猜想，作者很可能深入研究瞭諸如螞蟻尋找食物路徑的啓發式算法、蜂群的通信協作模式，甚至是神經係統的信號傳遞方式，並將其巧妙地應用於網絡路由的設計中。這不僅僅是理論的探討，更可能是對實際網絡性能提升的探索，比如如何優化帶寬利用率，減少延遲，應對突發流量，甚至實現更強的抗攻擊能力。我特彆期待書中能夠有具體的案例分析，展示這些生物啓發的機製如何在實際的網絡環境中落地，例如在SDN（軟件定義網絡）環境下，如何利用這些機製來動態地調整路由策略，以應對不斷變化的網絡拓撲和業務需求。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發工程師，主要從事分布式係統和微服務架構的設計。在構建這些復雜的係統時，服務之間的通信和數據流轉是至關重要的環節，而路由機製直接影響著係統的效率、穩定性和可伸縮性。所以，當我在書店看到“生物啓發的智慧路由機製與協議”這本書時，我的目光立刻被吸引住瞭。我一直覺得，自然界在億萬年的進化中，已經找到瞭許多解決復雜問題的最優解，而將這些原理應用於計算機網絡，無疑是一個充滿潛力的方嚮。 我很好奇，書中是否會深入探討生物體是如何在復雜的環境中進行高效的信息交換和資源調度的，例如，蜜蜂的群體智慧在信息傳遞中的應用，或者植物根係在土壤中尋找水分和養分的路徑優化策略。我希望能從中找到一些新的思路，來設計更具彈性和魯棒性的服務路由。例如，是否可以通過模擬生物的“趨利避害”原則，讓數據包在網絡中尋找到最優的路徑，從而減少延遲，提高吞吐量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的IT架構師，長期負責大型企業的網絡部署與維護。在我的職業生涯中，網絡性能的瓶頸和管理復雜性始終是繞不開的難題。這本書的書名“生物啓發的智慧路由機製與協議”讓我眼前一亮，仿佛看到瞭解決這些痛點的希望。我們每天都在與僵化的路由規則和低效的流量分發作鬥爭，而“生物啓發”這個詞，則預示著一種更加靈活、更加動態、甚至更加“有機”的網絡管理方式。 我非常好奇，書中是否會介紹如何藉鑒自然界中一些高效的信息傳遞和資源分配係統，來設計齣更智能的路由算法。例如，模仿森林中根係的網絡結構來優化數據傳輸路徑，或者藉鑒鳥類遷徙的群體決策來應對網絡擁塞。我期待書中能夠提供切實可行的方案，幫助我們構建一個能夠自我優化、自我調節的網絡。想象一下，如果路由能夠像生物一樣，感知到網絡中的“壓力”並自動調整，減少不必要的擁塞點，提高鏈路的利用率，那將極大地提升我們網絡的整體性能和穩定性。