一种基于鲸鱼优化的多路径路由发现算法

移动视频技术的广泛应用给移动自组网络的服务质量带来很大的挑战.相较于传统的单路径路由算法,基于多约束的多路径路由算法具有更强的可靠性和适用性.多约束条件路由问题是一个NP困难问题,如何高效求出优化解成为该技术的关键.针对移动自组网络在视频传输过程中存在的链路拥塞及能量损耗问题,设计一种基于鲸鱼优化算法的多路径路由发现算法,有效求解满足多约束条件的多路由路径,提高了移动自组网络的性能和服务质量.     

无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

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．     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

面向下一代互联网的智能QoS单播路由算法

为了适应下一代互联网对多个约束条件服务质量(QoS)的要求,提出了一种基于粒子群优化PSO(Par-ticle Swarm Optimization)的智能QoS单播路由算法.首先给出了QoS单播路由问题模型及其数学描述,然后对所考虑QoS参数进行模糊处理,在此基础上利用改进的PSO算法的智能优化能力进行路径寻优.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

NGI中一种基于粒子群优化的QoS单播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量QoS(Quality of Service)单播路由的特点,提出了一种下一代互联网NGI(Next Generation Internet)中基于粒子群优化PSO(Particle SwarmOptimization)的QoS路由算法.给出了QoS单播路由问题模型及其数学描述,对所考虑的带宽、延迟、延迟抖动和出错率等QoS参数进行模糊处理,在此基础上基于PSO算法进行路径寻优,并在多个实际的和虚拟的网络拓扑上进行了仿真实现与性能评价.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

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。     

基于段路由的单节点故障路由保护算法

针对已有的路由保护方案没有很好权衡路由保护算法的故障保护率和路径拉伸度之间的关系,该文提出了一种基于段路由(SR)体系结构的快速重路由算法IPFRRBSR。IPFRRBSR为每个源-目的对计算两条路径,其中一条是最短路径,另外一条是利用段标签构造的备份路径。当网络没有故障时利用最短路径转发报文,当网络出现故障时利用备份路径转发报文。最短路径和备份路径(除去源和目的)没有公共节点,因此二者几乎不会同时发生故障。实验结果表明:该算法不仅可以应对网络中任意的单节点故障情形,并且具有较小的路径拉伸度。     

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。     

Ad Hoc网络中的QoS-Aware多目标优化路由协议

对Ad hoc网络中的QoS保证进行研究,针对现有的QoS路由协议没有考虑节点负荷、节点碰撞等本地信息,提出了一个在Ad hoc网络中提供QoS的路由协议——QoS-Aware多目标优化路由协议(QMOR).该协议把QoS请求———带宽作为接入控制的参数,路由发现和路由维护算法是DSR协议的扩展,在目的节点利用多目标优化算法进行选路,算法的优化参数包括路径时延、缓冲区中已存包的长度和重传数目.通过仿真,结果显示了QMOR协议无论在静态网络和动态网络,都有比DSR协议更好的性能.     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明:DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势;同时,与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出了一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明,DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势,同时与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。     

Optimized QoS Routing Algorithm

QoS routing is one of the key technologies for providing guaranteed service in IP networks. The paper focuses on the optimization problem for bandwidth constrained QoS routing, and proposes an optimal algorithm based on the global optimization of path bandwidth and hop counts. The main goal of the algorithm is to minimize the consumption of network resource, and at the same time to minimize the network congestion caused by irrational path selection. The simulation results show that our algorithm has lower call blocking rate and higher throughput than traditional algorithms.     

保证服务质量的最小能量无线传感器网络路由算法

为了减小无线传感器网络(wireless sensornetwork,WSN)的路由能量开销,同时保证数据传输的服务质量,提出了一种新的路由算法,称之为DEER(delay-constrained energy efficient routing)算法。DEER算法的核心思想是将路由选择和传输速率控制相结合。算法首先采用概率分析方法,估计出最优的总跳数以及相应的传输速率;然后再逐跳选择出后续节点,构成整条路径。理论分析和计算机仿真结果都表明,在现有的路由算法中,如果端到端传输时延变小,那么能量消耗将呈指数上升趋势;而在DEER算法中,二者的关系将从指数退化成多项式关系。可见,DEER算法不但保证了端到端传输的服务质量,而且大幅度地降低了路由能量开销。     

时延约束的最小费用路由选择算法

如何找到效率高、性能优的路由算法成为了一个热点。QoS路由算法的实质就是求解多约束整数规划问题,这类问题通常都是NP-hard问题。针对满足两个度量的路由选择,利用Lagrange松弛和剪切网络的方法,给出了一个从源点到宿点满足给定时延门限值求解最小费用路由的启发式算法。仿真结果表明了算法是有效的。     

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。     

无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法

无线传感器网络中的Qos路由虽能提供有保证的差别服务,但却是一个NP完全问题,而蚁群算法能有效解决该类问题．针对基本蚁群算法在无线传感器网络QoS路由应用上收敛速度慢和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于双向分工蚁群的QoS路由算法．该算法通过采用局部更新与全局更新相结合的规则,并使用双向分工蚁群搜索机制有效提高收敛速度,从而获得全局最优解．仿真结果表明,该算法能快速获得有效的QoS路径．     

一种基于地理位置的无线传感器网络服务质量路由算法

基于传感器节点的地理位置信息与网络传输路径的能耗模型分析,提出一种无线传感器网络服务质量(QoS)路由算法.将多跳传输路径中的转发节点序列控制在以源节点与汇聚节点连线的一定区域内,尽量拟合源节点与汇聚节点连线传输,有效控制了传输路径.并对QoS路由算法提出改进,转发节点根据当前实时QoS约束动态地调整传输区域的大小以及优化下一跳选择机制,使传输路径最大程度拟合源节点和汇聚节点之间的连线,达到路径传输能耗最优.仿真实验表明,该QoS路由算法在满足网络QoS约束的同时,节省了网络的能耗,延长了网络生存时间.     

移动自组织网络Q学习和改进蚁群QoS路由算法

针对移动自组织网络的QoS路由问题,提出一种结合Q学习和改进蚁群算法的QoS路由算法,该算法综合Q学习和蚁群算法的优点,把Q学习算法的Q值作为蚁群算法的初始信息素,提高了算法初期的收敛速度,同时在路径选择时综合考虑节点的能量和负载.仿真实验表明,该算法在保证QoS需求的前提下,增加了路由的有效性和鲁棒性,降低了能耗,包投递率、网络生存时间等指标均较好.