基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

一个有效的时延约束最小代价多播路由算法

基于时延约束多播路由问题考虑链路代价,提出一种新的时延约束最小代价路径(DCM-CA)算法,作为搜寻节点间最短路径的算法;在此基础上又改进了基于代价-时延比率(CDR)函数的有效中心节点选择算法;基于CBT树,应用上述2种算法提出一种基于中心选择的时延约束最小代价多播路由(CS-DCMCMR)算法,该算法在搜寻路径和中心节点选择的问题上同时考虑路径的时延和代价。仿真证明CS-DCMCMR算法的时间复杂度为O(mlogn),与CSDVC算法和CCLDA算法相比,该算法在没有增加复杂度和满足时延及时延抖动约束的条件下,较大程度地减小了最终多播树的总代价。     

基于链路可共享性的多播路由算法

基于链路可共享性,提出一个快速有效的时延约束多播路由算法SBMR.该算法首先计算各链路的可共享性,然后根据链路的可共享性,由大到小依次选择链路参与多播路由,最后由所选链路组成一棵低代价的多播树.实验结果表明,与多播路由KPP算法相比,本算法构建的多播树有72%比KPP算法构建的多播树更优,代价降低13%,启用的链路数减少9%,而且CPU时间减少15%.与多播路由DCSP算法相比,本算法以增加28%的CPU时间为代价,构建的82%的多播树比DCSP更优,代价降低15%,而且启用的链路数减少11%,达到了更好的链路共享.     

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．     

一种改进的最小代价网络编码算法

分析了网络编码内在特性,指出网络编码区别于传统多播并提升多播传输性能的根本原因在于网络中存在被不同传输路径所重用的关键链路.通过在构建网络编码多播的传输路径时形成较少的关键链路,提出了一种基于关键链路的最小代价网络编码算法.该算法是在最大流算法的基础上加以改进的,并结合了网络增广链和最小截集的性质,是一种有效的最小代价网络编码算法.基于随机网络的仿真实验证明,在实现多播理论容量的前提下,该算法能有效降低网络编码的代价.     

基于最小生成树的时延约束多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但满足时延约束而代价最小的多播路由算法复杂性很高．提出一种快速有效的基于最小生成树满足端到端时延限制的多播路由算法SsTBMR．STBMR试图建立原图的满足时延约束的最小生成树,如果这样的最小生成树不存在,则用已找到的树与时延最小路径一起组成满足时延约束的多播树此算法简单易实现,时间复杂度为O(n2),与Kpp算法的时间复杂度O(△n3)相比,具有更大的应用价值．当然,这是以多播树的费用增大为代价的．实验模拟表明STBMR算法构造的多播树费用比KPP算法构造的约大4%,但STBMR算法执行所耗CPU时间比KPP算法约少54％．     

基于可用带宽的QoS多播路由算法

设计了一种基于时延、时延抖动和包丢失率3个QoS约束下的最大可用带宽多播树求解模型,将可用带宽作为主度量参数来构建多播树.能够针对特定的服务需求对各个QoS度量的重要性进行灵活调整,其算法具有多项式复杂度,并通过仿真证明了算法的有效性.     

一种支持QoS的多播路由算法

对支持QoS(服务质量)的多播路由技术作了较详细的分析,提出了一种后向搜索最小生成树算法作为有实时性要求的多播业务的路由算法,并模拟分析了该算法的优越性。     

基于计算机网络的组播路由算法

本文针对多媒体通信中的可靠多播路由问题,提出了一种基于可靠性检验的、能够满足不同可靠性要求的可靠多播路由优化算法,该算法针对一棵给定的、未考虑可靠性的初始多播树,分别计算源节点到每个多播节点路径上的可靠性,如果该可靠性不能满足相应的可靠性要求,则修改或改变多播树中源节点到此多播节点的路径,使其满足相应的可靠性要求。     

一种路径时延约束下构造最低代价多播树的探索算法

提出了一种新的探索算法 ,它根据源与目的节点间的时延约束 ,构造最低代价的多播树。并且可以在网络节点请求加入或离开时 ,通过更新现有的多播树 ,实现多播树的动态维护。对该算法进行了仿真 ,并与现有的一些算法进行了比较     

改进的时延约束Steiner树算法

针对现有时延约束Steiner树算法时间复杂度较高以及生成的组播树代价较高的问题,提出了一种改进的时延约束Steiner树算法.该算法采用Dijkstra算法路径递增的基本思想和链路共享的方法,在快速搜索阶段,依次搜索到当前树有最小可行代价的节点,将目的节点通过最小可行代价路径加入组播树;在异常处理阶段,将遗漏的目的节点通过最小时延路径加入组播树,进而生成满足时延约束的Steiner树.理论分析和实验结果表明,与同类算法相比,该算法能够以较低的时间复杂度,取得较好的组播树代价.     

移动自组网的多约束QoS多播路由最优算法

在多播应用中,应当确保多种网络服务质量(Qos).针对移动自组网多播通信业务工程,本文给出了一个基于遗传算法的多约束最优化路由算法(MQMGA),该算法能够优化最大链路利用、节省多播树开销、保持长寿命路径选择、减少平均延迟和端对端最大延迟.仿真实验结果表明,该算法有效,能够提高多播通信业务工程的性能,易于评价移动自组网的路由稳定性.     

基于可用带宽的QoS多播路由算法

设计了一种基于时延、时延抖动和包丢失率3个QoS约束下的最大可用带宽多播树求解模型，将可用带宽作为主度量参数来构建多播树。能够针对特定的服务需求对各个QoS度量的重要性进行灵活调整。其算法具有多项式复杂度，并通过仿真证明了算法的有效性。     

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。     

一种多约束的应用层组播路由算法

由于IP多播在应用上的困难。应用层网络作为多播服务平台逐步被人们认可。针对实时多媒体应用对带宽需求和时延约束的特性,提出了一种新的构造应用层最小直径多播树的启发式算法PCT,该算法结合深度可调的广度优先搜索策略,根据带宽和时延的策略函数选择既满足要求又节约网络资源的路径。实验表明该算法能够有效地降低多播树的直径,减少多播树时延并具有广泛的适应性。     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求,需建立有时延约束的Steiner树,提出了一种分布式的带时延 约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和可扩展性"优于已有的几种算法, 且能适应多播成员的动态变化。     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术，蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法，但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法，该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树，并在概率转移函数中添加了方向因子，使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性，以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明，改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

安全多播中密钥更新机制的性能优化

针对安全多播中密钥更新的可扩展性问题,提出了一种改进的逻辑密钥分层机制.在更新密钥树时,由密钥服务器产生随机数,而多播组成员使用单向散列函数可以直接计算出变动路径中的全部或部分密钥,减少了更新密钥的计算量和在多播信道中的通信量,因此使密钥服务器的平均代价减少约1/3.在此基础上提出了适合于这种改进机制的批处理更新算法,可以对多次成员变动仅进行一次更新操作.实验分析表明,与原机制的批处理更新算法相比,该算法又可使密钥服务器的代价至少减少1/3.因此,采用这种改进机制的批处理更新算法可以进一步提高计算和通信性能.