机会网络是移动自组织网络的一种特殊演进形式,在大部分时间内网络的源节点和目的节点间不存在实时连通的路径,只有由于节点移动带来的机会性路径。所以在机会网络传递消息时,可能需要不断地寻找到目的节点的剩余路径。但是这样做是十分困难的,因为在一般情况下节点很难及时知道全局网络拓扑的变化情况。一般情况下,我们对网络拓扑知道越多,越有可能找到出更高效的路由方案。然而,网络拓扑变化受节点移动规律和无线信道环境的影响,所以网络拓扑规律在统计上十分复杂,导致这类信息难以及时获取,不容易实时学习。本文尝试从节点连接率的角度建立节点的统计相遇拓扑,并且将这个概念应用到路径选择优化上。算法主要思想是,寻找与目的节点连接率较高的中间节点作为待发送消息的下一跳候选节点。本文的主要贡献包括:(1)从数学上建立节点的连接率模型;(2)研究将节点连接率分别应用到单副本和多副本路由策略上以达到改善路由效率的作用;(3)基于节点连接率设计一种机会网络中的高效缓存管理策略;(4)通过计算机仿真验证所提算法的有效性。仿真结果表明,相比于经典的机会网络路由方案,本文所提算法在消息投递成功概率和网络开销上都有所改进,但消息的平均时延有所增加。