收稿日期：２０１１－０６－２４基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１０１２１４）作者简介：周瑞涛（１９８１—），男，博士生，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｒｔ＠ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ；曹元大（１９４４—），男，教授，博士生导师，Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｄｃａｏ＠ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．第３２卷　第９期２０１２年９月北京理工大学学报Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ．３２　Ｎｏ．９Ｓｅｐ．２０１２基于社区的容迟网络路由方法周瑞涛１，　曹元大１，　胡晶晶２，　朱东锋１（１．北京理工大学计算机学院智能信息技术实验室，北京　１０００８１；２．北京理工大学软件学院，北京　１０００８１）摘　要：提出一种基于社区的容迟网络路由方法．通过对网络节点历史运动轨迹点聚类建立其热点活动区域，把热点区域重叠度较高的节点归为同一社区．在源节点和目的节点社区中以洪泛的方式加快消息扩算和传递速度．同时，针对热点区域准确地选择中继节点，降低了冗余消息数量．模拟结果显示，该方法能够提高消息传递数量，并且大大降低系统负载率．关键词：容迟网络（ＤＴＮ）；聚类；社区中图分类号：ＴＰ　３９３．０３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１－０６４５（２０１２）０９－０９６６－０５Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　Ｂａｓｅｄ　Ｒｏｕｔｉｎｇ　ｉｎ　Ｄｅｌａｙ　ａｎｄ　Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ　ＮｅｔｗｏｒｋｓＺＨＯＵ　Ｒｕｉ－ｔａｏ１，　ＣＡＯ　Ｙｕａｎ－ｄａ１，　ＨＵ　Ｊｉｎｇ－ｊｉｎｇ２，　ＺＨＵ　Ｄｏｎｇ－ｆｅｎｇ１（１．Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８１，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｎｅｗ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｂａｓｅｄ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｉｎ　ｄｅｌａｙ　ａｎｄ　ｔｏｌｅｒａｎｃｅ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＤＴＮｓ）ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ　ｈｉｓｔｏｒｙ　ｍｏｂｉｌｉｔｙ　ｔｒａｃｋｓ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈ　ｔｈｅ　ｍｏｓｔ　ｖｉｓｉｔｅｄ　ａｒｅａ　ｏｆ　ＤＴＮｎｏｄｅｓ，ｃａｌｌｅｄ　ｈｏｍｅ　ａｒｅａ，ｔｈｒｏｕｇｈ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅ　ｎｏｄｅｓ　ｗｈｏｓｅ　ｈｏｍｅ　ａｒｅａｓ　ｏｖｅｒｌａｐ　ｍｏｓｔ　ａｒｅｒｅｇａｒｄｅｄ　ａｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ｔｈｅ　ｄｅｌｉｖｅｒｙ　ｓｐｅｅｄ　ｃｏｕｌｄ　ｂｅ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ　ｂｙ　ｆｌｏｏｄｉｎｇ　ｎｏｄｅｓ　ｉｎｔｈｅ　ｓｏｕｒｃｅ　ａｎｄ　ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ　ｈｏｍｅ　ａｒｅａ　ｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓ　ｔｈｅ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｏｆｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ　ｎｏｄｅｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃｏｕｌｄ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｍｅｓｓａｇｅ　ｄｅｌｉｖｅｒｙｒａｔｅ　ａｎｄ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｌｅｓｓ　ｏｖｅｒｈｅａｄ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄｅｌａｙ　ａｎｄ　ｔｏｌｅｒａｎｃｅ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＤＴＮ）；ｃｌｕｓｔｅｒ；ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ 容迟网络体系结构用来解决受限环境下的网络通信问题［１］，此类环境中，由于节点的运动规律、生命周期等特性，节点间往往不存在一条永久的端到端路径，例如星际网络、传感器网络等．“存储转发”是该类网络最基本的路由方式．消息需要缓存在中继节点中等待合适的转发机会出现才被传至下一跳节点，直到成功传递．容迟网络路由技术要解决的关键问题是如何选择合适的中继节点．Ｅｐｉｄｅｍｉｃ［２］通过以洪泛方式传播消息，能够适应各种网络环境，但是往往导致非常高的网络负载；通过限制Ｅｐｉｄｅｍｉｃ洪泛的副本数量，其很多变体被提出来［３－４］；在社区模型下，ＰＲＯＰＨＥＴ［５］利用节点间接触的历史信息预测未来的相遇概率指导路由；Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｏｄｉｎｇ［６］和Ｅｒａｓｕｒｅ　ｃｏｄｉｎｇ［７］通过编码的方式应对报文丢失；此外，还有基于模型［８］、控制节点运动［９］等方法应对各种各样的容迟网络环境．作者针对社区模型的特点，通过对节点历史运动轨迹点聚类，建立热点活动区域，进而建立社区辅助路由．在源节点社区中洪泛消息使其在产生之初迅速传播开，同样在目的节点社区中通过洪泛的方式迅速路由消息到目的节点．同时，利用节点活动的热点区域准确地选择中继节点降低消息冗余，节省网络资源．１　社区模型中的路由容迟网络路由技术研究中经常采用ＲａｎｄｏｍＷａｙｐｏｉｎｔ模型，网络节点随机选择目的地、速度等，节点间没有差异性．现实环境中，节点的运动往往有一定的规律．ＰＲＯＰＨＥＴ算法就是基于对现实的观察，假定过去相遇比较频繁的节点，在将来相遇的概率也比较大．定义１　如果一群节点相遇频率比较高，称这些节点为一个社区．由多个社区构成的网络模型称之为社区模型．社区模型中，ＰＲＯＰＨＥＴ所作的预测比较准确，能够实现较好的路由性能，但是往往会浪费比较多的传输机会．如图１所示，节点ＡＢＣ，ＤＥＦ分别属于两个社区中的节点，节点间的虚线为虚连接，表示节点间有较高的接触机会，节点旁边数字表示对预测的未来相遇概率．假如Ａ有一消息ｍ需要传给Ｄ．Ａ与Ｂ频繁相遇过程中，由于Ｂ对Ｄ的预测概率小于Ａ对Ｄ的预测概率，Ａ不会把ｍ传给Ｂ，但Ｂ对Ｄ的同社区成员Ｅ的预测概率比较高，假如Ｂ能把消息传给Ｅ，则Ｅ能迅速将ｍ传至目的节点Ｄ．同样的，在目的社区中，Ｅ也不会把ｍ传给Ｆ，因为Ｅ对Ｄ的预测概率高于Ｆ对Ｄ的预测概率．图１　社区模型中ＰＲＯＰＨＥＴ路由Ｆｉｇ．１　ＰＲＯＰＨＥＴ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｉｎ　ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ　根据定义１，如果把消息传递给目的节点的同社区节点，消息就能以较快的速度路由至目的节点．在源节点社区中，也可以借助其他社区成员寻找目的节点的同社区节点，提高发现概率．定义２　社区路由算法：消息在源节点社区和目的节点社区中以洪泛的方式向成员节点扩散．Ｚｈｏｕ　Ｒ［１０］验证了社区模型中该路由算法能够实现很高的消息传递率以及较低的网络负载．本文中将针对社区模型的特点，对节点的历史运动轨迹聚类，进而自动识别社区，完成整个网络社区模型的构建．同时，根据不同社区的地理位置，可以精确选择中继节点，实现消息快速路由．２　基于聚类的社区识别假定节点运动过程中经常到达某一区域，即该区域为节点过去出现的热点地区，那么在不久的将来，该节点在此热点区域出现的概率也非常高．很多现实环境都表现出这样的特征，例如，研究动物习性的网络中，动物经常在同一片区域觅食饮水；校园里学生经常出现在宿舍、教室等地．利用节点历史运动信息建立其过去活动的热点区域，有利于准确预测该节点将来出现的位置，有目的地指导路由．定义３　节点访问最频繁的区域称为节点的ＨＯＭＥ区，记为Ｈｉ，ｉ是节点标示．２．１　节点ＨＯＭＥ区的建立为简化系统复杂性，节点ＨＯＭＥ区均用圆形区域表示，记为Ｈ＝＜Ｃｘ，ｙ，ｒ＞，Ｃｘ，ｙ表示圆心，ｒ为半径．节点记录其运动的最近ｎ个目的地，记为Ｐ＝｛ｐ１，ｐ２，．．．，ｐｎ｝．采用基于距离的聚类算法对Ｐ中的点进行聚类，生成节点ＨＯＭＥ区．过程如下：步骤１　遍历Ｐ，找出ｐｍ和ｐｎ，二者是集合Ｐ中距离最近的两个元素，即：Ｄｐｍｐｎ＝ｍｉｎ｛Ｄｐｉｐｊ，１≤ｉ，ｊ≤ｎ，ｉ≠ｊ｝． 步骤２　如果ｐｍ和ｐｎ均为点，则二者形成新类，以ｐ′ｍ替代，ｐ′ｍ＝＜Ｃ′ｘ，ｙ，ｋ＞，其中聚类中心Ｃ′ｘ，ｙ＝ｐｍｘ＋ｐｍｙ２，ｐｎｘ＋ｐｎｙ（）２，聚类中点的数量ｋ＝２；如果ｐｍ和ｐｎ中有一个或者两个是类，则以类的中心为点进行操作，合并ｐｍ和ｐｎ，求出新的中心点和类所包含点的数量．步骤３　经过上一步的聚类，Ｐ包含的元素为类和点的集合．如果某一类ｐ′＝＜Ｃ′ｘ，ｙ，ｋ＞包含的点的数量ｋ≥ω，则终止聚类，ｐ′为节点的ＨＯＭＥ区，其中ω为聚类终止阈值，然后转步骤４；如果所有类包含的节点数量ｋ＜ω，则转步骤１，继续聚类．步骤４　根据聚类所得ｐ′＝＜Ｃ′ｘ，ｙ，ｋ＞计算区域半径ｒ．ｐ′包含点的集合Ｐ′＝｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｋ｝，则ｒ＝ｍａｘ｛ＤＣ′ｘ，ｙ，ｐｊ，ｊ∈［１，ｋ］｝，即半径为圆心到最远的点的距离．ＨＯＭＥ区聚类结果为：Ｈ＝＜Ｃ′ｘ，ｙ，ｒ＞．由于节点运动模型的不确定性，节点的ＨＯＭＥ区可能随时间变化，每经过时间τ，节点根据最近的目的地重新聚类，更新ＨＯＭＥ区．７６９第９期周瑞涛等：基于社区的容迟网络路由方法２．２　社区识别如果多个节点ＨＯＭＥ区重叠度比较大，则认为它们处于同一社区．但是，由于容迟网络链接不稳定、带宽受限等因素，维护一个多边关系的社区代价是很大的．因此，解除节点间双向的社区关系，让每个节点独立维护属于自己的社区成员，以降低系统复杂度．每个节点选择一定数量与自己ＨＯＭＥ区重合度较大的节点，作为自己社区的成员．２个节点ＨＯＭＥ区的关系主要有不相交、包含、相交３种，如图２所示．图２（ａ）不相交的两个节点不存在“社区关系”；图２（ｂ）包含关系的节点间关系密切，相遇概率很高，二者均认为对方和自己处于同一社区；图２（ｃ）ＨＯＭＥ区相交的２个节点根据区域重叠程度决定对方是否和自己在一个社区内．根据交点和２个圆心确定的角度大小近似衡量重叠的程度，如角度α，β所示，角度越大表示重叠的范围越大．定义４　节点ｉ确定与节点ｊＨＯＭＥ区重叠度的函数为Ο（ｉ，ｊ），令Ｈｉ＝＜Ｃｘ，ｙ，ｒ＞，Ｈｊ＝＜Ｃｘ′，ｙ′，ｒ′＞，ｄ＝Ｄ（Ｃｘ，ｙ，Ｃｘ′，ｙ′），则Φ（ｉ，ｊ）＝－ｄ　ｄ＞ｒ＋ｒ′ａｒｃｃｏｓ［（ｒ２＋ｄ２－ｒ′２）／（２ｒｄ）］／ｄ｜ｒ－ｒ′｜＜ｄ＜ｒ＋ｒ′π／ｄ０＜ｄ≤｜ｒ－ｒ′｜ｍａｘ　ｄ＝烅烄烆０． 节点ｉ对网络节点根据函数Φ排序，选择前κ个节点作为自己同社区成员．κ的取值要尽可能反映实际情况，如果太小，不足以充分利用社区成员；如果太大，会造成网络负载过大．图２　节点ＨＯＭＥ区重叠关系Ｆｉｇ．２　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｏｆ　ｔｗｏ　ＨＯＭＥ　ａｒｅａｓ　３　基于社区的路由算法３．１　路由表节点路由表中保存网络中其他节点的ＨＯＭＥ区信息，路由表条目的格式为（节点ｉｄ，节点ＨＯＭＥ区信息）．其中节点ＨＯＭＥ区包含的属性有：①圆心坐标；②半径；③更新时间．当２个节点ｉ，ｊ相遇时，路由表更新步骤如下．步骤１　ｉ和ｊ互换各自ＨＯＭＥ区，并更新到路由表中；步骤２　互换路由表，根据对方路由表条目更新自己的路由表：①如果发现新节点，则复制对方路由表条目；②根据双方路由表条目中ＨＯＭＥ区的更新时间把节点的ＨＯＭＥ区更新为最新状态．通过路由表中的信息，节点能够看到整个网络的概貌，可以比较准确地选择中继节点，使消息向目的节点活动的热点区域路由．３．２　路由算法容迟网络路由算法是为了选择合适的中继节点，以更快地传递消息．社区模型中，节点分为两类：①属于源节点或者目的节点社区的节点；②不属于这两个社区的节点，称之为游离节点．路由算法描述如下：当携带消息ｍ的节点ｉ与节点ｊ相遇时，有如下步骤．步骤１　ｉ根据自己路由表计算源节点和目的节点的社区成员，如果ｊ是其中一员，则消息ｍ副本转发给它，否则，转步骤２；步骤２　查看ｊ当前运动的目的地，根据运动路线，计算ｊ是否能把ｍ带到离目的节点ＨＯＭＥ区更近的范围，如果是，则把ｍ副本转发给它，否则，不进行转发操作．上述路由策略使消息在创建之初，在源节点社８６９北京理工大学学报第３２卷区中洪泛，迅速传播开来寻找转发机会，并且准确地选择中继节点将消息尽快送到目的节点社区中的任何一员，然后依然采用洪泛方式，快速地把消息传递给目的节点．该方法只在源节点和目的节点社区中进行小范围洪泛，会节省很多系统资源．如果采用反馈式的通信方式，也能快捷地清除社区节点中的无效消息．４　实验结果为验证所提出的管理策略的效果，在ＤＴ－ＮＯＮＥ模拟器下搭建了实验环境．主要检验一下３个方面的网络性能：①消息传递率，代表了网络传递消息的能力；②平均消息延迟，成功传递的消息在网络中的平均延迟时间；③网络负载，定义为（Ｎｒ－Ｎｄ）／Ｎｄ，其中Ｎｒ为中继转发的消息数量，Ｎｄ为最终成功传递的消息数量．４．１　实验模型网络模型采用文献［５］中类似的结构，３ｋｍ×３ｋｍ区域划分成１６个区域．每个区域有５个点选择其为活动热点区，称之为节点ＨＯＭＥ．节点选择运动目的地在其ＨＯＭＥ内的概率要远高于其他区域．此外，网络中有１０个点在整个区域内做Ｒａｎ－ｄｏｍ　Ｗａｙｐｏｉｎｔ运动．区域内的节点选择目的地的概率如表１所示．表１　节点选择目的地的概率Ｔａｂ．１　Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ当前位置概率目的地ＨＯＭＥ其他ＨＯＭＥ　０．７　０．３其他０．８　０．２系统模拟运行时间为１２ｈ，初始８　０００ｓ为系统预热时间，该段时间内节点间不发送消息，仅建立路由信息．节点根据表２中概率随机选择目的地，以随机的速度ｖ运动到目的，停留一段时间ｔ，然后选择下一个目的地．系统具体参数见表２．表２　系统参数表Ｔａｂ．２　Ｓｙｓｔｅｍ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ网络节点数量节点传输速率／（ｋＢ·ｓ－１）节点运动停留等待时间／ｓ节点运动速度／（ｍ·ｓ－１）节点运动范围／（ｋｍ×ｋｍ）消息有效期／ｍｉｎ消息大小／ｋＢ消息生成时间间隔／ｓ系统模拟运行时间／ｈ９０　２５０　０～１２０　５～１０　３×３　２０～１２０　２５０　２５～３５　１２４．２　模拟结果对网络性能的模拟结果显示在图３～图５中，每幅图包含３条曲线，分别代表本文所提出的社区路由方法（ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　ｒｏｕｔｉｎｇ）、Ｐｒｏｐｈｅｔ和Ｅｐｉ－ｄｅｍｉｃ．４．２．１　消息传递率由于容迟网络的不稳定性，把消息成功传递是首要任务．由图３可以看出，随着节点缓存的增大，３种路由算法都能传递更多的消息．更大的缓存意味着消息能够被缓存更长时间，延迟被丢弃的时间，从而提高转发机会．当缓存增大到一定程度，消息传递数量达到最大值，再增加缓存也无意义．从图３中可以看出，基于社区的路由方法比其他二者能够提高消息传递率．模拟试验中同社区节点数量选择３，４，５时消息传递率都优于其他二者．如果社区节９６９第９期周瑞涛等：基于社区的容迟网络路由方法点数量较多的情况下，系统增加了社区内洪泛的消息数量，占用太多缓存空间，造成消息传递率下降．极端情况是将所有网络节点都当成自己社区节点的情况下，路由方法等同于Ｅｐｉｄｅｍｉｃ．４．２．２　平均消息延迟如图４所示，随着节点缓存增加，消息被缓存的时间也越长，因此消息的平均延迟必然会增加．综合图３消息传递率可以看出，成功传递消息越多，消息被缓存的平均时间也会越长．基于社区的路由方法中，消息平均延迟略高于其他二者．４．２．３　系统负载率图５所示，基于社区的路由方法具有最低的系统负载率．由于该方法非常有效地选择中继节点，大大减少了消息转发次数，系统中无效转发的数量降低很多．随着节点缓存增加，节点缓存时间变长，从而有效传递的机会随之增加，总体上系统负载率随节点缓存增加而降低．５　结束语提出了一种基于社区的容迟网络路由方法．该方法对社区模型中网络节点的历史运动轨迹点聚类，建立其活动热点区域，并根据此区域建立节点社区，利用社区节点洪泛消息，加快传播速度．此外，针对目的节点的热点活动区域选择中继节点，提高了消息传递的准确性．利用ＤＴＮ－ＯＮＥ模拟工具，结果显示该方法能够提高消息传递率，并且很大程度上降低了系统负载率．基于社区的路由方法中，社区节点数量的选择会影响系统性能，下一步工作将研究如何让系统自适应地选择合适的社区节点数量．参考文献：［１］Ｆａｌｌ　Ｋ．Ａ　ｄｅｌａｙ－ｔｏｌｅｒａｎｔ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ　ｆｏｒ　ｃｈａｌ－ｌｅｎｇｅｄ　ｉｎｔｅｒｎｅｔｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＡＣＭ　ＳＩＧＣＯＭＭ．Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ，Ｇｅｒｍａｎｙ：ＡＣＭ　Ｐｒｅｓｓ，２００３：２７－３４．［２］Ｖａｈｄａｔ　Ａ，Ｂｅｃｋｅｒ　Ｄ．Ｅｐｉｄｅｍｉｃ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｆｏｒ　ｐａｒｔｉａｌｌｙｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　ａｄ　ｈｏｃ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｓ］．Ｄｕｒｈａｎ，ＮＣ：Ｄｕｋｅ　Ｕ－ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０００．［３］Ｐａｄｍａ１Ｍ，Ｍａｔｔｈｅｗ　Ｓ，Ｇｉｎｎａｈ　Ｌ．Ｅｐｉｄｅｍｉｃ　ｒｏｕｔｉｎｇｗｉｔｈ　ｉｍｍｕｎｉｔｙ　ｉｎ　ｄｅｌａｙ　ｔｏｌｅｒａｎｔ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄ－ｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＥＥＥ　Ｍｉｌｉｔａｒｙ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ　Ｄ．Ｃ．，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ　Ｐｒｅｓｓ，２００８：１－７．［４］Ｗｕ　Ｙａｈｕｉ，Ｄｅｎｇ　Ｓｕ，Ｈｕａｎｇ　Ｈｏｎｇｂｉｎ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ａ－ｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｃｏｐｙ－ｌｉｍｉｔｅｄ　ｅｐｉｄｅｍｉｃ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｉｎ　ｄｅｌａｙ　ｔｏｌｅｒａｎｔｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＣＩＳ　２０１０．Ｘｉａｍｅｎ，Ｃｈｉ－ｎａ：ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１０：６３０－６３４．［５］Ｌｉｎｄｇｒｅｎ　Ａ，Ｄｏｒｉａ　Ａ，Ｓｃｈｅｌｅｎ　Ｏ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　ｒｏｕｔｉｎｇｉｎ　ｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔｌｙ　ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ　ｔｈｅ　１ｓｔ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　ｏｎ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ａｓｓｕｒａｎｃｅｗｉｔｈ　Ｐａｒｔｉａｌ　ａｎｄ　Ｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．Ｆｏｒｔａｌｅｚａ，Ｂｒａ－ｚｉｌ：［ｓ．ｎ．］，２００４：２３９－２５４．［６］Ｗｉｄｍｅｒ　Ｊ ｒｇ，Ｂｏｕｄｅｃ　Ｊ　Ｌｅ．Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｏｄｉｎｇ　ｆｏｒ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｅｘｔｒｅｍｅ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆＡＣＭ　ＳＩＧＣＯＭＭ　２００５Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ：Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ，ＵＳＡ：ＡＣＭＰｒｅｓｓ，２００５：２８４－２９１．［７］Ｗａｎｇ　Ｙ，Ｓｕｓｈａｎｔ　Ｊ，Ｍａｒｇａｒｅｔ１Ｍ，ｅｔ　ａｌ．Ｅｒａｓｕｒｅ－ｃｏｄ－ｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｆｏｒ　ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏ－ｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＡＣＭ　ＳＩＧＣＯＭＭ　２００５Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ：Ｃｏｎｆｅｒ－ｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ，ＵＳＡ：ＡＣＭ　Ｐｒｅｓｓ，２００５：２２９－２３６．［８］Ｃｈｅｎ　Ｚ，Ｋｕｎｇ　Ｈ，Ｖｌａｈ　Ｄ．Ａｄ　ｈｏｃ　ｒｅｌａｙ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ　ｏｖｅｒ　ｍｏｖｉｎｇ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ　ｏｎ　ｈｉｇｈｗａｙｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄ－ｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＣＭ　ＭｏｂｉＨｏｃ’０１．Ｌｏｎｇ　Ｂｅａｃｈ，ＵＳＡ：ＡＣＭ　Ｐｒｅｓｓ，２００１：２４７－２５０．［９］Ｚｈａｏ　Ｗ，Ａｍｍａｒ　Ｍ，Ｚｅｇｕｒａ　Ｅ．Ａ　ｍｅｓｓａｇｅ　ｆｅｒｒｙｉｎｇ　ａｐ－ｐｒｏａｃｈ　ｆｏｒ　ｄａｔａ　ｄｅｌｉｖｅｒｙ　ｉｎ　ｓｐａｒｓｅ　ｍｏｂｉｌｅ　ａｄ　ｈｏｃ　ｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＣＭ　ＭｏｂｉＨｏｃ’０１．ＮｅｗＹｏｒｋ，ＵＳＡ：ＡＣＭ　Ｐｒｅｓｓ，２００４：１８７－１９８．［１０］Ｚｈｏｕ　Ｒ，Ｃａｏ　Ｄ，Ｊｉｎ　Ｊ．Ｇｒｏｕｐ　ｂａｓｅｄ　ｅｐｉｄｅｍｉｃ　ｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒ　ｄｅｌａｙ　ａｎｄ　ｔｏｌｅｒａｎｔ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆＷｉＣＯＭ　２０１０．Ｃｈｅｎｇｄｕ，Ｃｈｉｎａ：ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｏｃｉ－ｅｔｙ，２０１０：１－４．（责任编辑：刘芳）０７９北京理工大学学报第３２卷。