提出的满足节点连通度需求的链路平均权重最小化算法与随机连接算法相比，当取节点自由度分别为3，4，5时，在低轨道卫星网络中，提出的算法分别降低了约9.57%，16.27%，18.94%的链路平均权重；在同步轨道星群网络中分别降低了约78.42%，87.16%，92.37%；而在多层空间信息网络中分别降低了约68.15%，78.06%，80.93%。......
2023-07-02
链路平均权重最小化策略
【摘要】：算法第一阶段中的贪婪启发式算法确保了构建一个生成树，但是无法确保平均权重最小，即不能构建最小生成树。因此，第二阶段的目的是最小化生成树中链路的平均权重。显然，用Rij中的一条边代替eij，必然会降低i或j的度，同时改变生成树的平均链路权重，并且不会破坏树的完整性。这一过程反复迭代，直到所有的边与它们的潜在边集合中的边相比都具有最小的权重，所以最后的结果是平均权重最小化之后的生成树，可以认为是最小生成树。
算法第一阶段中的贪婪启发式算法确保了构建一个生成树，但是无法确保平均权重最小，即不能构建最小生成树。因此，第二阶段的目的是最小化生成树中链路的平均权重。与第一阶段中各子树中的成员节点在根的控制下工作不同，第二阶段仅在根上运行，而最终的结果将通过树内的链路分配到所有的节点上。本节将提出利用“边置换”的方法最小化平均链路权重。通常情况下，可以认为一棵生成树中，某些节点上总是存在未被使用的天线（本章中称为“度”），可以被用来构建新的边。定义任意边eij拥有一个潜在边集合Rij，定义为增加Rij中的任意一条边到树中会形成一个包含eij的环。显然，用Rij中的一条边代替eij，必然会降低i或j的度，同时改变生成树的平均链路权重，并且不会破坏树的完整性。因此，第二阶段算法的核心思想是：在第二阶段中，算法将检查所有现存边的潜在边集合。对于任意的边，选择一个权重最小的边进行迭代替换。即对于任意边eij，若Rij中存在比eij权重更小的边，则从生成树中删除eij，并增加权重最小的边到生成树中。这一过程反复迭代，直到所有的边与它们的潜在边集合中的边相比都具有最小的权重，所以最后的结果是平均权重最小化之后的生成树，可以认为是最小生成树。第二阶段的算法伪代码如表6-3所示。
表6-3 DMST第二阶段算法伪代码
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2023-07-02
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2023-06-26
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2023-11-17
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2023-06-19
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2023-10-20
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