基于OLSR的MPR集選擇算法
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針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由（ OLSR）協(xié)議中利用貪婪算法求解最小多點(diǎn)中繼（MPR）集時(shí)存在冗余的問(wèn)題，提出了一種基于全局改進(jìn)的Global_OP_MPR算法。首先引入了一種基于貪婪算法改進(jìn)的OP_MPR算法，該算法通過(guò)逐步優(yōu)化MPR集的方法去除冗余，可以簡(jiǎn)單高效地得到最小MPR集；然后在OP_MPR算法的基礎(chǔ)上，將全局因素加入MPR選擇判據(jù)中，引入“全局優(yōu)化”代替“局部?jī)?yōu)化”，最終利用該算法可以得到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最小MPR集。在OPNET上采用Random Waypoint運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行仿真，與傳統(tǒng)OLSR協(xié)議相比，采用OP_MPR和Clobal_OP_MPR算法的OLSR協(xié)議在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)上有效地減少了MPR節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，并且具有更少的網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)拓?fù)淇刂疲═C）分組數(shù)和更低的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。仿真結(jié)果表明，所提出的算法均能優(yōu)化MPR集的大小，提高協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)性能；同時(shí)，Global_OP_MPR算法由于考慮了全局因素，達(dá)到了更好的網(wǎng)絡(luò)性能效果。
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