来源：期刊VIP网 时间：
作者：王晨;宋丽华;侯梦德;
单位：北方工业大学人工智能与计算机学院;
摘要：车载自组网(Vehicular Ad-hoc Networks, VANETs)作为智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)的关键组成部分，其路由优化问题备受关注。现有的VANETs路由优化方法存在诸多局限，难以有效应对网络拓扑频繁震荡和节点行为自私等问题。因此提出一种融合博弈论与群智能的VANETs动态路由算法——GD-BCO(Game-Driven Bee Colony Optimization),旨在克服现有方法的不足，提供更加高效和可靠的路由优化方案。该算法通过设计适应度函数、动态选择最优路径并进行路径压缩，并结合SRv6路径隐匿性和灵活性，提升路由效率和网络鲁棒性。此外，还提出了基于区域划分思想的段路由扩展头(Segment Routing Header, SRH)动态压缩算法，显著减少路径暴露风险和协议开销。仿真验证结果表明，GD-BCO算法相比其他方法具有显著优势，在网络吞吐量、时延、丢包率等指标上表现出色，具有广阔的实际应用前景。
关键词：车载自组网;;路由优化;;博弈论;;群智能;;SRv6
基金资助：北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202410009003)~~
