基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

该文研讨了具有QoS多播路由问题．文中描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型．该文在网络环境及不确定参数下，提出了一种在网络规模、可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法(TQMRA)．TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源．仿真实验结果表明．TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法

针对AdHoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法（APs0）,将微粒在解空间中的飞行搜索过程映射为多播树的树形变换过程．构建了AdHoc网络中QoS多播网络模型,采用罚函数处理约束条件来设计适应度函数．描述了APSO算法求解AdHoe网络多播路由问题的实现过程,将QoS多播路由优化问题转化为整数计算问题．仿真结果表明：该算法能快速地找到针对AdHoc网络中满足qos要求的最优多播树,尤其在大规模网络下更能显示该算法的有效性和可靠性．     

通信网络中QOS多播路由技术研究

给出了多约束QoS组播路由的问题模型,分析论述了多约束QoS组播路由优化的约束树算法和遗传算法、蚁群算法、免疫算法等智能化算法,对QoS约束的多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

一种新的QoS多播路由优化算法

讨论一种适应于研究QoS多播路由的网络模型.在网络环境及不确定参数条件下,提出了一种在网络规模、可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法（TQMRA）.仿真实验结果表明,TQMRA在网络环境及不确定参数条件下能够优化网络资源.     

带QoS约束的查询式多播路由协议

随着网络技术以及商业化应用的飞速发展,带QoS约束的多播路由成为必要．在（汹多播路由中,很难取得管理费用、加入延迟和加入成功率以及多播树性能之间的平衡．提出了一种查询式的单路径／多路径自适应多播路由协议,能够在较低费用的情况下保证节点加入多播树的成功率．模拟结果表明,该协议能够很好地同时适应组成员稀疏或密集的情况．     

免疫算法在QoS路由中的应用

针对覆盖网络多播QoS路由问题,提出基于免疫进化的覆盖网络多播路由算法。在免疫算法中引入聚类和混沌优化机制,有效地提高抗体群分布的多样性。实验结果表明该算法取得较好的效果。     

基于蚁群优化的应用层多播路由算法

路由问题是应用层多播中最复杂的问题之一.给出了一种基于蚁群优化(ACO)的应用层多播路由算法,可同时得到度均衡和较小直径的多播树.为证实算法在现实网络中的表现,建立了Cernet-Like模型.SHI曾经给出了与目标相同的ICT算法.在Cerne-Like模型上对ICT和ACO算法进行了对比测试,结果表明ACO算法能够得到直径更小且度更均衡的多播路由树.     

QoS多播路由动态组管理技术

指出了具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet网络和高性能网络的重要难题.重点描述了QoS动态组管理多播路由方案、树的重组、核心树迁移.提出了将来的研究方向.     

MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

QoS组播路由算法研究综述

组播路由和网络服务质量(QoS)是目前和下一代Internet的两个重要研究课题。QoS组播路由作为这两个研究课题的融合,是亟待解决的NP-完全多目标优化问题。结合QoS组播路由算法的问题模型与数学描述,依照不同标准对现有的QoS组播路由算法进行了分类,就当前QoS组播路由算法的研究成果进行了总结,分析比较了典型的QoS组播路由算法,提出了目前算法研究存在的问题,并对以后的研究方向作了展望。     

卫星Internet中一种QoS组播路由机制

考虑了卫星Internet拓扑变化的可预测性和组播应用的服务质量QoS(quality of service)需求,设计了一种QoS组播路由机制.给出了卫星Internet中QoS组播路由问题模型及其数学描述,引入拉格朗日松弛,设定适应度函数,使用PRIM算法,基于次梯度优化,寻找生存周期最大化的QoS组播路由树.基于NS2进行了仿真实现和性能评价.仿真结果表明,同传统的组播路由机制相比,该机制是可行和有效的,提高了QoS组播路由树生存周期,具有良好的性能.     

NGI中立队竞争演化QoS组播路由算法

设计了一种NGI中的非NP类QoS组播路由算法.该算法以最小化费用为目标,基于立队竞争演化算法,寻找一棵延迟、延迟抖动、带宽及出错率受限且费用优化的组播路由树,一体化解决路由与波长分配问题,同时兼顾网络负载均衡.仿真研究表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且在组播树费用和运行时间上明显优于基于经典遗传算法的QoS组播路由算法.     

基于QoS的动态组播路由协议框架

通过对现有动态组播路由算法及协议的研究和分析,在总结QoS动态组播路由问题研究现状的基础上,提出了一个协议框架,并就此协议框架中的动态问题、QoS问题及分层问题提出了一些理论上的解决办法.框架试图利用集中式算法作为组播路由的预计算方法,同时结合分布式地动态收集QoS信息,做出QoS相关的组播路由决定.把一些现代互联网的先进技术,如Anycast机制等,结合到组播路由算法中,使组播路由算法具有更大的灵活性和可扩展性.     

一种双种群进化集成QoS组播路由算法

设计了一种IP/DWDM光Internet中的非NP类QoS组播路由算法,采用树形编码方式,基于双种群进化,寻找一棵带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限的费用优化组播路由树,集成解决路由与波长分配问题.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且性能优于基于经典遗传算法设计的QoS组播路由算法,克服了算法易早熟、收敛慢等缺点,有效地解决了IP/DWDM光Internet中的QoS组播路由问题.     

基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解

研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法.遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解.遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解.此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效.并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

免疫优化在QoS组播路由中的应用

提出了一种时延约束的最小代价组播源路由免疫算法．该算法的主要思想是：利用自然免疫系统中抗体和抗原的交互关系来模拟QoS组播路由中可行解（满足QOS约束的解）和不可行解（不满足QoS约束的解）之问协同演化过程,避免了传统的处理约束的方法——罚函数方法的局限性．算法的实现借鉴了前人提出的高效的克隆选择算子,可有效地提高算法的搜索性能．仿真实验证明：算法性能要好于被测试的著名路由算法．