基于IGMPv3和PIM-SSM协议的源特定组播技术的研究

描述了基于IGMPv3和PIM—SSM协议的源特定组播模型。在网络实验环境上进行了实验,分析了基于IGMPv3和PIM—SSM协议的源特定组播的工作过程,得出源特定组播可以和任意源组播良好共存。最后讨论了源特定组播模型的优缺点。     

一种基于蚁群算法的动态组播QoS路由算法

提出了一种基于蚁群算法的满足带宽、时延、时延抖动、分组丢包率、费用多个QoS约束的动态组播路由算法(DM-ACA).该算法使用逆向路径(Reverse path)机制,蚂蚁从目的节点出发寻找源节点,解决了组播网络动态变化的问题;通过引入洪泛(flooding)机制,初始群筛选(sieving)机制,加性增量乘性减量(AIMD)的信息素启发机制,解决了蚁群算法局部搜索能力弱、收敛速度慢、易于陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,提出的算法可行有效.     

智能电网中基于平衡树的无线Mesh接入网络路由算法

在智能电网(smart grid,SG)接入层的无线Mesh网络(wireless mesh networks,WMNs)应用中,针对数据流过度地集中在关键节点而导致数据拥塞问题发生,提出一种基于平衡树的无线Mesh网络路由算法。在传统AODV(ad hoc on-demand distance vector routing)算法的基础上,使用平衡树模型,综合考虑节点剩余容量和转发数据所需的路由跳数建立路由判据模型,合理地选择下一跳中继节点,均衡节点数据流。路由算法仿真采用OPNET平台实现,就网络的吞吐量、通信时延以及网络丢包率3个重要方面,对所提的路由算法与传统AODV算法的性能进行了对比分析。仿真结果表明,提出的算法能够有效地解决无线Mesh网络中的数据拥塞问题,相比于传统AODV算法能明显提高网络吞吐量,减小网络通信时延和丢包率,进而提高网络整体的可靠性。     

基于动态路由的SPIN路由协议改进

基于信息协商的传感器网络路由协议(SPIN)数据转发过于复杂、重复转发相同数据包的问题影响了SPIN协议转发时的网络吞吐量,增加了丢包率,缩短了网络的生命周期。针对以上问题,提出了一种动态路由信息协商传感器协议D-SPIN协议,其在SPIN协议基础上加入了动态路由表建立算法和验证下一跳id选择性转发策略,该方法可有效提高网络吞吐量,减少了丢包率,延长了网络时延。利用NS2仿真软件进行仿真,仿真结果表明,D-SPIN协议比SPIN协议在网络吞吐量、丢包率和网络时延等性能参数上有较大的提高。     

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     

流量工程中一种权重配置动态路由选择算法

提出了一种MPLS(Multiprotocol Label Switching)网络中新的权重配置动态路由选择算法,该算法以跳数、带宽碎片要求及空闲带宽比率为权重,给到达流量合理分配带宽资源.在MPLS网络边缘实现路径选择后,使用MPLS显示路由技术即可摆脱中间结点路由算法的影响, 建立起满足各种业务QoS(Quality of Service)需求的LSP(Label Switched Path).仿真实验表明,该算法能够更好地进行流量均衡,减小网络拥塞;通过减小带宽碎片和提高带宽利用率更好地利用网络资源;同时通过改善丢包率等参数来实现一定的QoS保证.     

基于NS2的组播路由协议仿真研究

在分析了NS2中组播路由机制的基础上,研究了计算机网络课程中涉及的组播路由协议DVMRP和PIM,采用OTCL语言编写脚本,实现了对DVMRP和PIM协议的仿真,通过NAM动画演示了DVMRP和PIM协议的动态运行过程,增强了学生对IP网络组播路由协议的掌握和理解,在教学实践中收到了良好的效果.     

基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法

对业务提供服务质量(QoS)保证,是提高网络效率的重要方法。现有网络常用的路由算法(比如链路状态路由算法)都不具有拥塞响应机制,当一条链路即将或者已经发生拥塞时,只有简单的丢弃数据包。提出了一种基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法。该算法加速了蚂蚁路由算法探索最优路径的过程,并且能够对链路的拥塞状态做出快速反应,分散流量,以避免链路的拥塞。通过仿真,结果表明:该算法在数据包传输时延和网络丢包率性能上,比现有的链路状态路由算法具有明显的优越性。     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

基于流量预测的Ad Hoc网络负载均衡协议

针对AdHoc网络中的负载均衡问题,提出了一种基于小波神经网络方法预测节点流量的路由协议WNNP-LBRP,协议中的流量值以MAC层接口队列长度来衡量.该协议利用小波神经网络预测模型计算节点下一时刻的流量值及动态阈值,并对二者进行比较,避免将重负载节点作为中间节点而导致网络拥塞,从而在网络出现拥塞之前提前更新路径,实现网络负载的平均分配.仿真结果表明,WNNP-LBRP协议与LBR-AODV协议和AODV协议相比,网络性能得到提高:减少了丢包现象,降低了端到端时延和路由开销.     

链路优化时延约束组播路由的遗传算法

针对网络的瓶颈路径易造成网络拥塞的现象,分析了链路负载不平衡的原因,重新给出链路代价定义,提出一种遗传算法求解该类组播路由问题.算法从链路代价权值转化开始,以满意的时延树为遗传算法的初始解集,然后在交叉操作过程中不断地用低链路代价的边代替树中高链路代价的边,以求得满足链路代价最优的组播树.仿真结果表明,该算法在考虑网络的负载均衡情况下,选择链路代价较低的空闲路径,快速、有效地构建满足时延要求,链路代价最小的组播树.     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

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.     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(lowearthorbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出了一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用了LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明,和传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.