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．     

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．     

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.     

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.     

基于蚁群算法的QoS多播路由算法

提出一种基于蚁群算法的分布式动态QoS多播路由的算法.充分考虑路径时延对多播树总代价的影响,多播树中添加符合QoS约束条件的路径,并且从多播组的目的结点出发进行搜索,该路径的路径代价在该次选中的所有迭代路径中最小,以"拉"的模式分布式地构造出多播树。实验结果表明,该算法代价性能良好,能满足多媒体网络的实时性要求.     

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.     

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。     

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．     

基于服务质量的链路不相交路由算法

针对网络可靠性问题,提出了一种基于链路保护机制的QoS路由算法,该算法首先在图论的基础上得到任意两点间的所有路由,再过滤链路条件使其满足QoS约束,由此求出结点对间的两条链路不相交的最短相似路由,对大数据流复用及高实时性网络都起到较好的优化作用.     

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。     

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...     

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.     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

将遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法这3种智能优化算法引入基于QoS的优化组播树计算中·首先建立了支持QoS组播的高速网络模型,在此基础上给出了组播算法问题的数学模型·分析了在组播算法问题中应用这3种智能算法所面临的关键问题及解决方案,然后给出了3种算法在费用寻优和运行时间性能方面的对比·仿真表明,这3种算法都有较高的性能,能够满足下一代互联网支持QoS组播的需求·     

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.     

一种有效的QoS组播路由算法

在多媒体和高速网络时代,组播是能够进一步推动Internet发展的机制之一.通过考虑组播通信服务质量(例如,端到端延迟和出错率)需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,提出了一个有效的近似算法,即基于Dijkstra算法,在网络资源约束条件下构造满足服务质量需求的组播路由树.仿真研究表明了该算法的可行性及有效性.     

一种基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量(QoS)组播路由的特点,提出了一种应用于下一代互联网的基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法.该算法由三部分组成:引入隶属度函数来描述"边"对用户QoS需求的适合程度;通过博弈分析判断网络方与用户在"边"上的效用能否达到Nash均衡;采用思维进化计算方法建立组播路由树,使得在树上不仅用户QoS要求得到满足而且网络方效用与用户效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

改进的WMN的QoS组播路由算法

无线Mesh网络（WMN）是一种新型的网络结构,服务质量（QoS）是影响其网络指标的关键因素,因此对WMN的QoS组播路由算法研究成为了一个新的研究方向．采用粒子群优化（PSO）算法应用到WMN的QoS组播路由,存在易早熟的问题,因而采用DE-PSO算法是差分进化（DE）算法与PSO算法一起进行WMN的组播路径寻优．仿真结果表明,DE-PSO算法相比PSO算法,具有收敛速度快、多样性的特点,而且发现DE-PSO算法提高了算法全局搜索能力,更符合无线通信实际的要求．