基于OPNET的城域间FTP服务建模与性能分析

介绍了网络仿真技术的概念及OPNET网络建模的基本过程,设计一个城域间FTP服务网络模型,并分别在有链路背景流量和无链路背景流量环境下对该网络模型进行了仿真.结果表明:链路背景流量对链路的利用率及FTP上传下载的响应时间均有较大影响,链路背景流量越大,链路利用率越高,链路负载越重,FTP上传下载响应时间越长.     

动态流量多约束优化路径算法

基于多重上联链路网络,建立一个考虑多服务质量(QoS)度量约束限制的网络路径寻优调度模型,并针对时延和剩余带宽提出动态流量多约束优化路径算法(MOPA).基于MOPA和最短路径约束,给出了具有一个多重上联链路的确定性网络拓扑中实现优化流量费用的工程方法.通过分析网络资源现状及目标作用的重要程度,以主次目标形式考虑,建立目标之间的关联,简化多目标之间关系,使用迭代方法求解非线性约束条件下的流量和代价的优化解,动态选择最优路径使流量费用比最优化并实现工程应用.实验表明,该算法适用于多链路网络各种负载下的流量优化.     

基于流量工程的动态路由算法研究

针对NPLS网络提出一种保证带宽的动态路由算法,该算法综合考虑了链路关键度和链路饱和度指标,将流量工程优化目标转化为约束路由问题．实验仿真结果表明,该算法在优化网络资源分配上较传统方法具有更好的性能,同时也保证了业务流的服务质量．     

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.     

一种优化的互联网用户流量定向调度

利用软件定义网络架构，建立互联网用户流量分析预测—在线调度机制，通过互联网用户流量分析预测、异常流量识别以及在线调度等步骤，实现互联网用户流量定向调度；同时，利用SRv6服务链技术优化互联网用户流量的路由选择机制，从而有效避免链路中出现流量堵塞，并采用基于半监督学习的流量聚类方法进行互联网用户流量聚类，以缩短流量调度时间.实验结果表明，该方法的最大链路利用率低、吞吐率高、调度时间短，能够使调度后的网络负载更均衡，提高节点活性和调度效率.     

Peer-to-Peer流量缓存部署建模

为了在网络中更好地部署对等网络(P2P)流量缓存,从而优化网络的性能,提出了一个评价方法量化在不同链路上部署P2P缓存的收益。基于该方法建立了最优化模型:在给定部署开销的约束下最大化收益。分析了问题复杂度,提出了优先选择收益开销比的链路进行部署的启发式算法求解。对实际校园网络的仿真结果表明:在10%的链路上部署P2P流量缓存,能够降低30%的平均链路利用率。该文提出的P2P流量缓存部署模型和算法可以有效地指导P2P缓存的部署,优化网络性能。     

Peer-to-Peer流量缓存部署建模

为了在网络中更好地部署对等网络(P2P)流量缓存,从而优化网络的性能,提出了一个评价方法量化在不同链路上部署P2P缓存的收益。基于该方法建立了最优化模型:在给定部署开销的约束下最大化收益。分析了问题复杂度,提出了优先选择收益开销比的链路进行部署的启发式算法求解。对实际校园网络的仿真结果表明:在10%的链路上部署P2P流量缓存,能够降低30%的平均链路利用率。该文提出的P2P流量缓存部署模型和算法可以有效的指导P2P缓存的部署,优化网络性能。     

多链路接入的流量管理及其在城域网中的应用

介绍了采用先进成熟的流量管理设备L inkProof实现多链路接入的解决方案,并和传统的多链路接入方案进行了对比。L inkProof使用专有的智能地址转换技术、优化的内容路由技术和灵活的就近性计算方法,消除了传统方案中路由选择协议和不确定流量类型所带来的复杂性,确保用户能够通过最佳链路访问特定内容,并对流入或流出的数据进行动态均衡的管理。最后提供了该方案在城域网用户中的一种应用模式,并对测试及运行结果进行了分析,此方案在真正实现链路不间断服务的基础上,不仅减小了链路的租用成本,而且使用户享受到更优质的网络服务。     

交通仿真在动态交通分配应用研究中的尝试

基于微观交通仿真模型CORSIM中交通仿真与交通分配相结合的特点,在仿真模型中将路网的OD流量通过按动态规律沿时间轴加以扩展,使之成为一个时变OD矩阵,再分析研究路段自由流车速与高峰时段路网流量的动态关系,从而进行动态交通分配的建模研究尝试.     

网络多链路出口路由优化调度方法的改进分析

对网络多链路出口路由进行优化调度的过程中,传统的路由调度方法只分析了网络拓扑结构,容易出现链路拥塞的情况,忽略了网络流量特征,增加了队列长度与通讯时间,调度效果不佳。提出基于N元非合作模型的网络多链路出口路由优化调度方法,依据路由表空间串行流量调度的状态,对多链路网络的抽象拓扑进行设计,获得多链路网络流量能否经过链路的判断,通过非合作性理论在单控制节点中从多选择域中获取渐进次优解,使得路由数据流从单控制节点映射至多链路出口时可以保持各链路上的流量均衡。引入链路因数对各链路上路由映射的量进行管理,完成对路由调度的改进分析。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的调度效率,而且调度均衡性和资源利用率较优。     

基于生物种群模型的智能交通网络控制

针对传统交通网络控制方法,通过对其约束条件和交通网络需求分析,以动态设置交通网络控制参数和提高交通网络性能为目的,提出一种基于生物种群模型的智能交通控制算法.在Matlab环境下进行仿真,结果表明,与传统交通网络控制方法相比,基于生物种群模型的智能交通控制算法可以显著提高交通网络利用率,减少车辆在网络中的延误时间.     

动态交通分配模型解的非唯一性问题

通过对动态交通分配模型和静态交通分配模型建模过程的比较,详细阐明了产生动态交通分配模型解的非唯一性问题的2个主要原因,即路段费用．流量函数的非单调性和先入先出（FIFO）原则约束条件的非凸性,在此基础上提出了在动态交通分配的路段费用函数中引入路段车辆数或路段密度的方法,建立了既能反映路段拥挤状态又具有单调特性的路段费用模型,从而显著提高了现有模型的求解效率．     

基于路段流量的交通分配模型的算法

讨论基于路段流量的交通分配问题,指出其最优解满足Wardrop平衡条件.在选定适当路阻函数以后,模型可转化为带线性约束的非线性规划问题.对这类问题,采用仿射尺度内点算法,给出算法的基本思想及详细的实现过程.数值实验表明,该方法是可行有效的,可用于实际交通路网的配流计算.     

基于电梯交通实测数据的乘客O-D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足,提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法.该方法是将极大熵原理应用于电梯交通,建立极大熵模型,并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵,最后给出了计算实例.     

双机制Stacking集成模型在短时交通流量预测中的应用

交通流量预测对于智能交通管理决策具有重要意义,为克服传统单一模型预测精度低、稳定性不足,同时为解决Stacking集成模型对基学习器输出信息利用率不高的问题,提出了一种双机制Stacking集成模型.双机制包括内机制和外机制,内机制通过在元学习器中引入注意力机制来调整网络中的特征信息,外机制通过在基学习器中融入动态权重系数来调整基学习器的输出信息.通过内外结合的双机制实现对基学习器输出信息动态变动规律的挖掘和提取并增强对基学习器输出信息的利用率,从而提升模型的预测精度和稳定性.选取I5NB高速公路上的76898条数据为实证研究对象,进行了基于随机森林、GBDT(gradient boosting decision tree)和Xgboost(extreme gradient boosting)单一模型、传统Stacking集成模型及双机制Stacking集成模型的预测对比分析.实证结果证明双机制Stacking集成模型预测精度最高,验证了该模型在短时交通流量预测中的有效性.     

星座网络关键链路代价增量路由算法

全球通信业务量大且分布不均衡的客观因素,使得卫星网络资源利用率较低的问题日趋严重。为了解决这个问题,提出了一种面向星座网络的关键链路路由算法。该算法在业务统计模型下,以传播时延和当前链路负载状态为链路代价选出候选路径。在此基础上引入关键链路的概念并建立关键链路代价增量预测模型,最终从候选路径中选择代价增量最小的为最优路由。算法还采用拥塞控制策略发现拥塞,减轻拥塞链路的负载,选择重新设计部分业务的路由。实验结果表明,算法在平均路径阻塞概率、吞吐率、路径时延以及负载均衡方面均有较好的提升;在满足时延要求的前提下,能够有效地分配网络资源,提高网络利用率,是一种较好的卫星网络路由算法。     

基于动态交通分配的实时应急疏散交通管理

实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。实时应急疏散交通管理的目的是紧急疏散情况下制定某种目标如疏散时间最短来对交通流实行动态控制。采用动态交通分配方法来进行应急疏散。首先,提出基于疏散时间最短的系统优化交通分配模型。然后运用庞特里亚金最小值定理来获得模型最优解的优化解。仿真算例表明所提出的模型能较好地进行交通应急疏散。     

带转向延误的拥挤交通网络配流模型及算法

为了更加真实准确地反映道路网络的交通流状态,该文综合考虑拥挤交通网络的特点,建立了带转向延误和通行能力限制的交通网络配流模型,模型中路段和转向通行能力约束条件的Lagrange乘子等于因交通拥堵而产生的排队延误。该文采用动态罚函数算法,将原问题转化为一系列不带通行能力限制的传统交通分配问题进行求解,随后以Nguyen Dupuis网络为算例进行测试。计算结果表明:当流量达到通行能力时,排队延误就会产生,平衡流量满足Wardrop均衡准则。该模型能够很好地反映拥挤交通网络流量特点,提出的算法也具有很好的收敛性能。     

事故影响下走行时间及择路概率的动态分析

为描述交通事故影响下路径走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于路段传输模型和LOGIT选择模型的拟动态模型,给出了事故影响下路网各时段行程时间和交通流密度的计算方法,分析了事故影响下路段的排队扩散及消散过程.结果表明:事故持续期到排队完全消散期内,路径走行时间和路径选择概率呈现此消彼长并持续震荡的状态;事故持续期和事故清除后,事故路段上的排队位置发生转移.     

多协议标记交换网络实现流量工程的路由算法

对多协议标记交换网络中实现流量工程的路由算法进行了研究，提出两种TE(流量工程)路由算法．一种是对Dijkstra算法进行改进的、最小化最大带宽利用率的TE路由算法；另一种是根据链路的使用情况赋权值、并综合考虑带宽和跳数限制的最小权值TE路由算法．最后，对两种算法进行了仿真．结果表明，两种算法能在一定程度上避免对部分链路的过度使用，起到均衡负载分布的作用．