基于DS-TE 技术的VPN 的LSP 抢占算法

针对BH-PREPT(Bandwidth Preemption)算法因只关心最小化带宽浪费, 而不考虑计算复杂度和当前光纤通信的带宽资源而引起的网络时延极大增加的问题, 提出了改进算法DH-PREPT(Delay and BandwidthPreemption)。将用户业务的优先级和网络时延放在首位, 通过采用多个LSP(Label Switching Paths)绑定转发等价类和快速转发客户常用优先级业务的方法提高算法的时延性能。实验结果表明, 该算法在保证带宽利用率的前提下, 极大地减少了网络中的时延。当网络中发生抢占时, 该算法在减少网络时延方面的性能优于BH-PREPT算法, 提高了网络的QoS(Quality of Service)保障能力。     

DS-TE网络环境中的抢占算法

针对V-PREPT(Versatile Preemption)算法因只关心最小化抢占总代价,不考虑被抢占标记交换路径的规模而引起重路由开销极大增加的问题,提出了改进算法——N-PREPT.该算法在最小化抢占总代价的前提下,根据参数设置的不同分别对标记交换路径进行抢占.将最小化抢占路径数目、避免发生级联抢占的优化标准置于...     

DS-TE网络中自适应抢占算法研究

在DS-TE网络中,抢占为高优先级业务提供可靠的服务质量,尤其是当网络过载或者网络节点、链路发生故障时更加有效,为此提出了自适应抢占算法.该算法是通过增强链路上节点LSR对LSP的资源控制能力,来适应新LSP的带宽需求.为了避免对参数的设置,本文将自适应抢占算法区分为自适应最小中断抢占算法(A-minconn)和自适应最小优先级抢占算法(A-minpri).仿真结果表明,自适应抢占算法在抢占带宽、抢占优先级、抢占数目方面的性能明显优于传统算法.     

MPLS网络中支持Diffserv流量工程的抢占算法

通过对MPLS网络中支持Diffserv流量工程的抢占策略的分析,基于抢占策略包括LSP的数目、LSP的优先级和抢占带宽三个主要抢占准则的思想,提出了一种优化的启发式算法。该算法基于回溯法的原理求解NP完全问题。仿真结果表明,与其它算法相比,该算法表现出更高的求解准确度,求解时间复杂度相当,适合实际的大规模网络的应用。此外,本文也考虑了在抢占策略下的路由方法。     

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.     

DS-TE网络中新的LSP抢占策略

抢占是DS-TE网络中带宽分配和管理的一个重要策略.引入目前主流的抢占算法:V-PREPT算法,分析了该算法的优缺点.针对V-PREPT算法的不足,提出了新的最优化带宽算法:Optim-Bandwidth算法.Optim-Band-width算法充分考虑了带宽资源,通过采用层次逼近规则来提高对带宽抢占的约束程度,有效地规避了V-PREPT算法近似最优化的误差问题,从而在保证高优先级业务的QoS的同时,优化发生抢占时网络的性能.     

DWDM网状网中的路径保护算法

为满足在网络生存性要求的同时提高网络资源的利用率,提出一种区分服务路径保护算法。在基于GMPLS(Generalized Mu lti-Protocol Label Sw itch ing)的DWDM(Dense W avelength D ivision Mu ltip lexing)网络中,当网络节点不具备波长变换能力且只配备有限对光收发器时,该算法针对网络中的高可靠性业务、中等可靠性业务及可抢占式业务对可靠性的不同要求,为其选择不同的保护方案。仿真结果表明:在3种类型业务等概率出现的情况下,可抢占式业务的平均阻塞率增加幅度最小,使带宽碎片造成的资源浪费减少了50%;高可靠性业务的共享程度比,随着连接请求的增加而降低;当网络达到动态平衡时,网络中各链路的总保护通路带宽与总工作通路带宽之比,在0.8~1之间;可抢占式业务所占带宽中属于保护通路的带宽与可抢占式业务所占带宽之比,随着网络负载的增大而增加缓慢。因此该算法在保证业务服务质量要求的同时达到了充分利用网络资源、平衡网络负载的目的。     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

基于EDF的实时数据库动态容错调度算法

实时数据库系统的事务调度过程中,对于即将完成的事务的抢占会造成CPU时间的浪费,降低系统的性能.针对实时数据库中的周期性实时事务提出了一种PEA(preemptive estimate algorithm)软件容错调度算法,算法基于EDF(earliest deadline first)进行事务调度,并结合负载优化算法进行适当调整,采用抢占评估策略来确定是否允许事务抢占,以最大化系统的资源利用率.通过实验测试,证明其具有良好的性能,能有效提高事务的成功率.     

MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法

提出了一种用于MPLS网络流量工程中的动态在线路由算法NORA.该算法在网络拓扑结构基础上定义了链路关键度,根据链路的带宽利用率定义了链路繁忙度,利用链路关键度、链路当前可用带宽及链路繁忙度确定链路权重,并依据该权重运用最短路径优先算法思想为到达的LSP建立请求选择权重优化路径.该算法在动态建立有带宽保证路径的同时可以均衡网络负载,并降低LSP建立请求服务拒绝率.仿真实验表明,与SPF及MIRA算法相比,该算法在降低LSP建立请求服务拒绝率以及均衡网络负载等方面表现出更好的性能.     

基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法

通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解.提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA).     

RM算法中减少抢占开销的任务微调算法

在基于嵌入式实时操作系统的实时应用中,由于任务抢占导致的切换开销对于整个系统是不可忽略的.提出了一种减少抢占发生的RM任务微调算法,通过对固定优先级调度抢占行为可推迟时间的量化分析,推导出受低优先级任务阻塞而造成的受阻任务集,以及在任意抢占时刻,推迟高优先级实时任务执行避免抢占发生的判定条件.仿真实验表明该算法在保证可调度任务集中所有任务满足时限约束的前提下,延迟高优先级任务的执行,减少抢占发生次数,通过减少抢占开销提高RM算法在实际应用中的可调度利用率.     

嵌入式实时系统中抢占控制策略及其优化

任务的抢占在保证了系统可调度性的同时,也带来了必然的抢占开销.而对于资源受限的嵌入式实时系统来说,控制任务的抢占次数,降低抢占引起的资源消耗具有重要的意义.提出了一种基于时间片的抢占控制模型,为每个任务分配一个可抢占次数的上限.由于抢占控制会对系统的可调度性造成影响,因此通过遗传算法对任务的抢占次数上限进行优化,使其在满足任务可调度的前提下取值最小.通过仿真实验,分析了优化算法的性能,并从对任务调度的统计结果中可以看出,采用本文提出的抢占控制策略可以有效地减少任务执行中的抢占次数.