高效距离-向量路由算法（Efficient Distant Vector Routing, EDV)是一种在无线通信网络中用于路径选择和路由决策的算法。它的主要目标是最小化传输延迟，从而提高网络性能。
EVI算法的核心思想是使用欧氏距离来衡量节点之间的距离，并采用贪婪策略来选择最短路径。具体来说，EVI算法首先计算每个节点到源节点的距离，然后根据这些距离选择下一跳节点。在选择下一跳节点时，EVI算法考虑了两个因素：一是当前节点到下一跳节点的距离，二是当前节点到其他节点的距离。通过这种方法，EVI算法能够在保证最小化传输延迟的同时，实现高效的路由选择。
EVI算法的具体步骤如下：
1. 初始化：将所有节点的距离设为无穷大，将源节点的距离设为0。
- 2. 计算每个节点到源节点的距离：对于每个节点i，计算其到源节点的距离d(i) = sqrt((x2
- x1)^2 + (y2 - y1)^2)，其中(x1, y1)是源节点的位置，(x2, y2)是节点i的位置。
3. 更新每个节点到其他节点的距离：对于每个节点i，计算其到其他所有节点的距离。如果某个节点j不在节点i的邻居节点集合中，则将节点i到节点j的距离设为无穷大。
4. 选择下一跳节点：对于每个节点i，选择距离最小的下一跳节点j。如果多个节点具有相同的最小距离，则选择先到达下一个节点的节点。
5. 更新节点距离：将节点i到源节点的距离设置为0，并将节点i到其他所有节点的距离设置为无穷大。
6. 重复步骤2~5，直到找到一条从源节点到目标节点的最短路径。
EVI算法的优点在于简单易实现，且能够有效地减少传输延迟。然而，由于其基于贪婪策略，可能会在某些情况下导致路由环路或死循环。为了解决这个问题，研究人员已经提出了一些改进算法，如EDV-L、EDV-R等。这些改进算法通过引入启发式信息或惩罚机制，提高了路由选择的准确性和稳定性。
