針對(duì)高速列車(chē)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了基于容遲網(wǎng)絡(luò)的多宿主列車(chē)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)方案，提出資源分配效用模型[1]，然而參考文獻(xiàn)[2]中使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法，迭代次數(shù)較多，不利于實(shí)時(shí)應(yīng)用。

    同時(shí)發(fā)現(xiàn)，初始化染色體如果隨機(jī)產(chǎn)生，迭代需要平均158.7次；使用上一輪的優(yōu)化數(shù)據(jù)作為下一輪輸入，則將降低到23.8次；然而最差仍要迭代89次。由此得到啟發(fā)，在上一輪歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上計(jì)算效用的增減，效用增加則接受，效用減少則拒絕。實(shí)際上是以局部最優(yōu)化來(lái)逼近全局最優(yōu)化，從而減小計(jì)算量，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)應(yīng)用。
1 算法改良
    對(duì)初始化和接納控制的算法實(shí)施，如果先排序再滿(mǎn)足隊(duì)列中所有業(yè)務(wù)i的需求[2],算法時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，因?yàn)槊看畏峙渲蠖家匦屡判颍?jì)算量依然不小。
    為此，使用服務(wù)等級(jí)來(lái)分配帶寬，增加服務(wù)的子優(yōu)先級(jí)，作為最優(yōu)選擇的一種近似來(lái)設(shè)計(jì)算法。這實(shí)際上是使帶寬分配離散化，以減少重新計(jì)算的費(fèi)用，避免資源分配調(diào)整過(guò)于頻繁。
 
 
    效用函數(shù)隊(duì)列調(diào)度簡(jiǎn)化算法描述如下：
    Procedure_of_Enhanced_initialize ()
    Begin
    (1) 按用戶(hù)i和請(qǐng)求業(yè)務(wù)j映射最小帶寬等級(jí)minB(i,j)。按客戶(hù)實(shí)際請(qǐng)求和服務(wù)提供商的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)升降子等級(jí)m。//O(n)
    (2) If (Bremainder>0) and (count<sizeof(queue)) then // 帶寬有余且隊(duì)列不空
    (3)   For j=5 to 0 step -1 //從信令開(kāi)始分配資源
    (4)     For m=9 to 0 step -1
    (5)       For Each e In group  (j,m)
    (6)         If bandwidth (queue) &ge;minB(i,j)  Then
    (7)           llocation(bandwidth(queue),e,minB(i,j)                            //分配資源
    (8)           bandwidth(queue)=bandwidth(queue)                              -minB(i,j)
    (9)         Else
    (10)           置標(biāo)志skip(e)=1;累加器count+1                            //將i剔出隊(duì)列。
    (11)         End if
    (12)       Next e
    (13)     Next  m
    (14)   Next  j
    (15) End If
    End      /*首次計(jì)算按最小帶寬需求分配；類(lèi)似的，如果帶寬有剩余,對(duì)隊(duì)列中所有skip(e)=0從高到底分配邊際帶寬：+diffj%； 如果帶寬無(wú)剩余，則終止。//算法中的效用可以是用戶(hù)與服務(wù)提供商雙方效用函數(shù)之和。*/
    上述算法對(duì)業(yè)務(wù)i進(jìn)行分級(jí)計(jì)算后,劃分到group(j, m)。在group(j,m)中不進(jìn)行排序，而是按照隊(duì)列或者鏈表串起來(lái)，因此，算法大大改進(jìn)。雖然有嵌套循環(huán)，但實(shí)際執(zhí)行次數(shù)不大于Int(bandwidth(queue)/min(B(i)))，總的算法時(shí)間復(fù)雜度是O(n)。優(yōu)于參考文獻(xiàn)[2]提出的算法O(nlogn)。
    利用效用函數(shù)分級(jí)的優(yōu)點(diǎn)在于可以針對(duì)每一類(lèi)業(yè)務(wù)甚至具體的業(yè)務(wù)實(shí)行不同的策略,以及可讓預(yù)留信道的閾值精確適應(yīng)話(huà)務(wù)量變化，例如對(duì)切換掉話(huà)率的處理。常規(guī)方法是假定掉話(huà)用戶(hù)很難接受，通常優(yōu)先級(jí)設(shè)置很高，并以之衡量系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。然而事實(shí)上不同類(lèi)業(yè)務(wù)掉線的負(fù)效用不一樣，同一類(lèi)業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)不同的業(yè)務(wù)掉線的負(fù)效用也不一樣，以效用函數(shù)不同的參數(shù)描述就能有針對(duì)性地靈活處理。
2 仿真和分析
    使用NS2仿真，比較參考文獻(xiàn)[2]的最優(yōu)化算法、參考文獻(xiàn)[3]的NEMO優(yōu)化算法（簡(jiǎn)稱(chēng)N+）、參考文獻(xiàn)[4]的SIP+SCTP+NEMO的方案(簡(jiǎn)稱(chēng)S+)以及與本文兩種算法的性能。模型為兩條100 km的正交十字型，采用WiFi小區(qū)沿途不完全覆蓋,直徑為1 km(站點(diǎn)數(shù)k=20、40、80、140、200)仿真。速度350 km/h(v)，并作規(guī)律性的停止，從上到下，從左到右。
 

優(yōu)化算法相差不大，而各方面均優(yōu)于N+方案，除新呼叫阻塞率外，也優(yōu)于S+方案。
    這是因?yàn)楹髢烧邲](méi)有針對(duì)容遲網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景做優(yōu)化，流量沒(méi)有達(dá)到飽和，尤其是NEMO成群切換移出WiFi熱區(qū)時(shí)，流量可能下降到0。NEMO方案根據(jù)信號(hào)和帶寬來(lái)選擇接入基站，之后又爭(zhēng)用蜂窩窄帶，導(dǎo)致流量改變較為劇烈。新呼叫阻塞率比S+差是因?yàn)榇蝺?yōu)化算法是以切換優(yōu)先的策略，但兩者相差0.05，還可以忍受。
    本文提出的實(shí)時(shí)性資源分配次優(yōu)算法，用于容遲網(wǎng)絡(luò)的初始化過(guò)程和接納控制過(guò)程，在不明顯降低性能的前提下，達(dá)到了O(n)算法時(shí)間復(fù)雜度，能在極端環(huán)境下提供移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用。算法針對(duì)路徑可預(yù)知下的容遲網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,如配合GPS路徑預(yù)測(cè)算法，可擴(kuò)展到一般的容遲網(wǎng)絡(luò)。
參考文獻(xiàn)
[1] 張永暉, 蔣新華, 林漳希. 基于中斷和時(shí)延效用函數(shù)的多宿主分級(jí)DTN列車(chē)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)資源分配模型[J]. 鐵道
學(xué)報(bào)， 2010,32(6):15-22.
[2] CHEN L W, TSENG Y C, WANG Y C et al. Exploiting spectral reuse in routing, resource allocation, and schedulng for IEEE 802.16 mesh networks [J]. IEEE Transactions  on Vehicular Technology. 2009,58 (1): 301-313.
[3] 任彥，蘇偉，張思東.列車(chē)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究[J]. 鐵道學(xué)報(bào)， 2006,28(1):121-124.
[4] Leu Fangyie. A novel network mobility handoff scheme  using SIP and SCTP for multimedia applications[J]. Journal of Network and Computer Applications. 2009,32(5):1073-1091.