下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法.     

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.     

一种IP/DWDM光因特网中的组播路由算法

研究了IP/DWDM光因特网的集成QoS(QualityofService)组播路由与波长分配算法·给定组播请求与用户QoS需求,提出的算法基于遗传算法GA来构造一棵柔性QoS组播树,并基于波长图方法对组播树进行波长分配,一体化考虑路由选择和波长分配问题,从而使QoS组播树费用和用户QoS满意度都趋近优化·该算法还考虑了IP/DWDM光因特网的负载均衡问题·仿真实验表明,算法是可行和有效的·     

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.     

基于交叉熵的多约束QoS组播路由蚂蚁算法

基于多媒体传输的网络应用均对服务质量(quality of service,QoS)有迫切的需求,如带宽、延迟、丢包率等。寻找满足上述QoS要求的组播树问题是一个NP-完全问题。在已有的多约束QoS组播路由算法中主要是局部搜索算法或集中式搜索算法,这些均不能保证在实际网络中找到全局解。本文提出用基于交叉熵的蚁群优化算法来求解多约束QoS组播路由问题,NS2仿真结果表明该算法能够快速找到近似最优解。     

基于混沌神经网络的QoS组播路由算法

为了改变Hopfield网络的能量函数梯度下降的趋势,对神经元的内部状态施加了一个混沌控制量以控制神经网络的能量函数增加,减少或保持不变。将该混沌神经网络应用于解决QoS组播路由问题,提出了基于该混沌神经网络的QoS组播路由算法。通过计算机仿真,该算法能根据组播应用对费用和时延的要求,快速有效地构造组播树,与当前其它启发式算法相比较,本文提出的算法是可行和有效的。     

一种基于链路选择函数的时延约束组播路由算法

在分析基于链路选择函数的服务质量(Quality of Service, QoS)约束组播路由算法的基础上,总结了在构建组播树过程中目的地开销和网络开销的变化规律.并且根据实际应用要求,从综合优化网络开销和目的地开销的角度出发,提出了一种新的链路选择函数及相关组播路由算法,该算法不仅提出了新的链路选择标准,并且改进了节点的搜索过程,综合优化了网络开销和目的地开销.由算法的仿真分析得出,该算法在组播树的总代价和平均延迟上优于DDSP(Destination-Driven Shortest Path)算法,取得了良好的网络性能.     

边不对称网络的QoS组播路由算法

针对QoS组播路由问题，建立链路负载不对称网络模型，以平衡网络负载为目标提出一种基于带宽和延时约束的QoS组播路由遗传算法（BDMGA）。 通过对该算法的收敛性分析和与其他算法的性能比较研究表明，该算法构建的组播树费用较低，且算法具有很强的均衡负载能力，可有效避免链路拥塞，提高网络运行性能。此外，在小规模的网络上能够以较快的速度收敛到全局最优解。     

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。     

NGI中的一种禁忌-递阶遗传QoS组播路由算法

设计了NGI主干网重要组网形式IP/DWDM光Internet中一种非NP类QoS(quality of service)组播路由算法,基于禁忌-递阶遗传算法(tabu-hierarchy genetic algorithm,THGA)构造优化的QoS组播路由树·该算法模拟生物繁衍过程,采用递阶编码方式,引入禁忌交叉和禁忌变异两种禁忌算子改进遗传操作,综合考虑了用户QoS需求和网络费用,同时有助于实现网络负载平衡·仿真结果表明,所设计的算法是可行和有效的,它在一定程度上克服了基于经典遗传算法的QoS组播路由算法存在的早熟和收敛慢等问题,提高了算法性能,较好地解决了IP/DWDM光Interne...     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service （QoS） guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple con-straints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks （MANET）. The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm （MQMGA）. The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stabilitv in dvnamic mobile networks.     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service (QoS) guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple constraints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks (MANET). The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm (MQMGA). The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stability in dynamic mobile networks.     

基于遗传算法时延与时延差约束组播路由算法

现有组播路由协议提供尽力而为的服务而没有QoS(服务质量 )的支持 .一种启发式组播路由方案考虑了时延与时延差的约束条件 ,可以为应用提供实时性与同步性的支持 .提出了基于遗传算法的时延与时延差约束条件组播路由算法 ,在具有启发式组播算法性能的基础上兼顾组播的代价 ,同时力图减小算法运算复杂度     

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。     

一种满足多服务质量约束的动态组播路由算法

建立了网络模型，描述、简化了研究的问题，并提出了一种新的满足多服务质量(QoS)约束的动态组播路由算法(DMRMQ)．该算法采用Bellman—Ford算法作为路径搜索算法，能在满足带宽、延迟、延迟抖动和丢包率约束的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由．仿真实验表明，在假定网络节点输出链路容量相等的情况下，与Greedy、LeastHop两种不考虑QoS的算法相比，DMRMQ能在满足多QoS约束的前提下建立动态组播路由，且路由请求平均成功率提高约10％，路由平均延迟降低约20％，路由平均跳数基本持平．