基于预留带宽门限和传输等级的带宽分配算法

针对异构无线网络融合环境下多业务传输资源分配问题,提出一种基于预留带宽门限和业务传输等级自适应的分布式带宽分配算法.根据移动终端多宿主传输特性和异构网络分布式资源管理模型,通过构建传输业务的网络效用函数,在传输等级Qo S需求和业务容量约束条件下,将其建模成凸优化问题;根据用户业务请求接入变化,自适应的调整预留带宽门限和业务传输等级,采用动态优化的迭代算法求得最优带宽分配矩阵.仿真结果显示,所提算法在保证网络低的通信开销和满足Qo S需求基础上,达到最大化网络的效用函数和降低业务呼叫阻塞概率的效果.     

多信道无线多跳网络中视频流的跨层优化

为提高视频流在多信道无线多跳网络中的传输质量,提出了一种分布式的跨层优化算法.首先对信道分配、干扰、带宽分配、延时分配和视频传输失真进行了数学建模,然后基于凸规划和拉格朗日对偶分解理论,在视频流端到端延时限制下通过调整信源编码速率、链路带宽、链路平均延时上限及射频和信道分配来最小化总的视频流失真.理论分析和数值仿真表明,所提出的分布式跨层优化算法可以收敛到全局最优解.     

在P2P网络上传输可伸缩码流的一种改进节点指定算法

随着人们对网络多媒体业务需求的不断增加,点对点(P2P)传输模式越来越受到人们的关注.依据可伸缩编码图像在P2P网络中传输时的特点,充分利用P2P网络中各个供应节点的延迟区域及其输出带宽,同时考虑供应节点在P2P网络中的异动情况,然后合理地分配传输任务给最佳状态的供应节点,对已有的节点指定算法GreedyAssign算法进行改进,得到一种优化节点指定算法(Optimal Peer Assignment Algorithms,OPAA).相对GreedyAssign算法,OPAA算法改进了供应节点的传输任务分配方式,更加切合P2P网络的实际情况,有助于提高图像传输质量.     

无线MESH网分布式带宽分配算法

为保证端到端的服务质量,无线MESH网常采用虚电路交换技术为业务分配专用带宽资源以避免乱序、拥塞等问题。现有系统常指定唯一的中心节点,统一进行集中式业务分配。为了解决中心节点负载过大、可靠性不高等问题,该文提出一种分布式带宽分配(distributed bandwidth allocation,DBA)算法,可动态地选择执行节点以提高分配效率。DBA算法考虑了业务的端到端延时约束、带宽占用率等要求。仿真表明:DBA算法可有效降低中心节点负担,提高网络吞吐率,增强抗毁性能。在节点数量多、业务繁忙等环境下,DBA算法远优于集中式分配方法。     

一种基于博弈论的对等网络带宽分配方案

为解决对等网络中多个异构下载节点从多个源节点下载的带宽分配问题,提出一种基于注水算法及能够容纳自私节点的对等网络带宽分配方案.以节点的满意度为效益函数、以整个网络总效益达到最大为目标,设计一种带宽分配方案,使得未达到其接收能力的下载节点的带宽水面高度保持相平,并且使下载节点在源节点带宽耗尽时进行带宽水面高度的转换.证明了这一方案是约束优化问题的最优解.利用博弈论中的Vickrey-Clarke-Groves(VCG)算法,通过支付函数,设计一种容纳自私节点的机制.利用这种机制,节点只有诚实报告其接收能力,才能使其自身效益最大.     

基于遗传算法的片上网络虚通道分配算法

针对虚通道技术导致片上网络(NoC)面积增加的问题,提出了一种基于遗传算法的NoC虚通道分配算法.该算法利用分析模型计算出路由器每个输入端口的带宽利用率,并将该问题转化为遗传优化问题,根据所有端口带宽利用率的分布情况,引入遗传算法实现虚通道资源的分配.仿真结果表明:该算法有效地利用了系统的缓冲资源,提高了吞吐量;在保证网络性能的前提下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,该算法可节省约39.6%的虚通道资源.     

基于粒子群优化算法和博弈论的网络学习控制系统带宽调度

研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽,引入了网络定价体系和动态带宽调度方法,建立了非合作博弈模型,从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上,采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解,并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性.     

CAN网络化运动控制系统的动态带宽分配算法

为解决CAN网络化运动控制系统中静态带宽分配算法无法有效利用有限带宽资源的问题,基于反馈控制原理提出了两种动态带宽分配算法.首先,根据网络实际情况和控制需求,通过调整采样周期来实现带宽的按需分配,但采样周期的大幅度波动可能会造成系统失稳和资源过度消耗等问题,为此,通过预设3种采样周期,在3种采样周期间切换以实现带宽动态分配.仿真结果表明,该动态带宽分配算法的性能明显优于固定带宽分配算法.     

一类度约束最小生成树问题的Dijkstra算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP难题。结合该问题的特征,基于Dijkstra算法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,最终得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树。同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较和算例,表明了新算法的有效性。     

异构无线网络业务速率分配算法研究

随着网络异构化和终端智能化,如何有效利用网络资源和充分发挥终端能力,为用户提供更好的业务体验,成为研究的重点.当一种无线网络不能满足用户的业务需求时,可以考虑由多个网络协作向用户提供该业务.针对多网络协作业务提供问题,采用多目标优化的决策算法,提出一种考虑多约束的业务速率分配算法,在完成异构网络选择的同时实现了业务速率在各网络中的分配.仿真结果表明,所提算法能够有效实现特定目标下的业务速率分配.     

采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略

云数据中心对服务器的海量并发访问十分普遍.传统网络架构难以全局控制流量转发,需要配置昂贵的负载均衡器应对这一应用场景.软件定义网络SDN(software defined network)能够通过控制器全局掌控网络状态,并以交换机作为负载均衡器,从而降低部署成本.文中提出一种采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略,通过多地址定向流表对服务请求进行分区映射,以活动连接数作为负载评估参数,通过蚁群算法求解最佳负载重定向方案.在负载迁移时,采用单地址定向流表来保证不同阶段流量的有序转发.实验结果显示,该策略能有效控制流表规模,并较传统均衡策略具有更优的性能.     

MPLS网络中基于TeXCP的QoS路由算法

为了能在有严格带宽要求和有弹性带宽要求两种业务共存的MPLS（multi—protocol label switching）网络中提供动态负载均衡,提出了一种基于负载平衡算法——TeXCP（traffic engineering with explicit congestion control protocol）的QoS路由算法．该算法利用TeXCP的自动调节和平衡负载的能力将best effort业务调整到适当的路径上以满足高优先级QoS业务请求的带宽,同时避免了传统的快速重路由方法可能导致的网络拥塞问题．仿真结果表明,新算法能够集成两类业务需求,通过平衡瓶颈链路的利用率减小了网络的拥塞,在保证QoS业务带宽要求的同时,提高了网络的吞吐量．     

一种多粒度传送网中的能量感知自适应疏导机制

在多粒度传送网中,可以通过业务量疏导将大量业务数据疏导进光层,从而有效提高带宽利用率和降低能耗。基于此,首先描述了一种能量感知的网络模型,并根据多粒度传送网的实际工作情况,引入网络行为的概念,分析了多粒度传送网的能耗情况。然后提出了能量感知自适应IP层优先疏导算法,引入了"旁观节点"的概念,旨在适当的时刻将网络中度数较低的节点调整为"旁观节点"状态,以使网络重载时新到来的业务能够不经过这样的节点。最后对所提出的算法进行了仿真实现,仿真结果表明所提算法与基准算法相比有明显的优势。     

固定带宽下的无标度网络交通流分析

讨论了一类固定带宽下的复杂网络交通流问题,构建了一类具有连接带宽约束的复杂网络交通流模型.以交通流中的信息流为背景,在"具有可调聚类系数"的BA无标度网络中,定性地研究了不同带宽约束下的网络负载变化问题.发现在具有较大带宽的网络中,网络具有较大的负载能力;并且网络负载能力随着网络带宽约束的增加而大幅度地降低,当带宽约束增加到可允许的极限时,网络交通的负载能力已经不受网络节点处理数据包能力的影响.并从复杂网络拓扑和交通流机理角度定性地分析了带宽约束对网络交通流影响的原因.     

MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法

提出了一种用于MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法NORA.该算法在网络拓扑结构基础上定义了链路关键度,根据链路的带宽利用率定义了链路繁忙度,利用链路关键度、链路当前可用带宽及链路繁忙度确定链路权重,并依据该权重运用最短路径优先算法思想为到达的LSP建立请求选择权重优化路径.该算法在动态建立有带宽保证路径的同时可以均衡网络负载,并降低LSP建立请求服务拒绝率.仿真实验表明,与SPF及MIRA算法相比,该算法在降低LSP建立请求服务拒绝率以及均衡网络负载等方面表现出更好的性能.     

负载均衡对BT带宽控制的影响

由于对等网络(P2P)业务占用了大量的带宽资源,一些网络出口对P2P流量采取一定的限制措施。然而,因为负载均衡的广泛存在,网络出口链路不止一个。通过分析BitTorrent这种大量使用的P2P业务的流量特征,证明在网络出口采用CISCO CEF的基于目的地配置的负载均衡方式时,只对负载均衡的2条链路之一控制BT带宽,将导致另一条链路的BT带宽增加。因此,如果希望网络出口BT带宽下降,应该在负载均衡的每条链路上都限制BT带宽。     

一种基于蚂蚁算法的Mesh网公平路由算法

无线Mesh网的集中式网络控制结构,由位于有线网中的控制中心监测Mesh网拓扑变化和用户的性能需求,并计算从无线路由器到网关的路径。根据这一结构,提出了一种基于蚂蚁算法的带宽公平分配路由算法。该算法可以通过平衡流量负载最大化网络利用率,并对每用户提供公平的带宽分配服务。仿真表明,该算法的结果非常接近理论最优解。     

一种基于流量预测的启发式路由表更新算法

针对目前的路由表更新机制无法有效地控制和降低因路由表更新而导致的网络丢包量的问题,提出一种基于流量预测的启发式路由表更新算法。利用流量预测模型对IP路由器中各路由表项所对应的网络流量进行预测,并在此基础上通过启发式算法动态调整路由表项的更新顺序和更新-分发批处理的量程大小,以实现在路由表更新过程中产生最少的网络丢包量。仿真实验结果表明该算法有效地减少因路由表更新引起的网络丢包量。     

一种WDM网状网中基于故障感知的业务量疏导算法

在WDM网络中,业务带宽的需求远低于一个波长所提供的带宽,业务量疏导可以聚集低速业务到大容量的光路中从而有效地利用波长带宽资源．目前,大多数关于业务量疏导算法的研究没有考虑网络故障．本文综合考虑网状网生存性及业务量疏导,基于圈覆盖算法对网络进行分层,使网络结构产生分簇,提出了一种基于故障感知的业务量疏导算法,并对算法进行了仿真分析．     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。