一种优化组播路由费用的算法

为满足某些组播应用 (如多媒体通信、分布环境中的协同工作等 ) ,既需优化路由的网络费用 ,又需优化路由的目的地费用的要求 ,提出了一种简单可行并且使用灵活的组播路由优化算法 .该算法的主要思想是对目的结点费用进行衰减 ,以使组播路由有更多的共享链路 ,优化了路由的网络费用 .同时还可以调节衰减因子使目的地平均费用也得到优化 ,克服了已有的优化方案只能优化网络费用或只能优化目的地平均费用的缺点 ,适用于各种通信场合 .     

一种基于链路选择函数的时延约束组播路由算法

在分析基于链路选择函数的服务质量(Quality of Service, QoS)约束组播路由算法的基础上,总结了在构建组播树过程中目的地开销和网络开销的变化规律.并且根据实际应用要求,从综合优化网络开销和目的地开销的角度出发,提出了一种新的链路选择函数及相关组播路由算法,该算法不仅提出了新的链路选择标准,并且改进了节点的搜索过程,综合优化了网络开销和目的地开销.由算法的仿真分析得出,该算法在组播树的总代价和平均延迟上优于DDSP(Destination-Driven Shortest Path)算法,取得了良好的网络性能.     

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.     

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.     

QoS组播路由算法研究综述

组播路由和网络服务质量(QoS)是目前和下一代Internet的两个重要研究课题。QoS组播路由作为这两个研究课题的融合,是亟待解决的NP-完全多目标优化问题。结合QoS组播路由算法的问题模型与数学描述,依照不同标准对现有的QoS组播路由算法进行了分类,就当前QoS组播路由算法的研究成果进行了总结,分析比较了典型的QoS组播路由算法,提出了目前算法研究存在的问题,并对以后的研究方向作了展望。     

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。     

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.     

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...     

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%。     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(low earth orbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出一种新型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:与传统的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%。     

基于网络编码的多源多核点光组播路由算法

针对现有多源组播网络编码路由方法的链路代价、波长消耗等性能受目的节点数目变化影响过大的问题,提出一种基于网络编码的多核组播路由算法。该算法通过选取多个核点构造编码子图,并将为目的节点选择的核心节点设为解码节点,以减小目的节点数量对编码子图大小的影响。结果表明,在目的节点较多的多源网络中,该算法能有效地减少网络总链路代价和波长资源消耗。     

Backtracking Routing Mechanism for Improving Link Failure Recovery

Failure-insensitive routing is a good mechanism to avoid packet dropping and disconnection of forwarding when some links fail,but multiple failure links may bring routing loop for the mechanism. Backtracking routing algorithm based on inverse shortest path tree rooted at destination is presented. The feasible restoration routing is obtained through searching from the start of the failure link and tracing back to the leaves of the shortest path tree with the destination as the root. The packets are forwarded from the mounted point with smaller sequence to the mount point with bigger sequence to decrease the possible of loop in case of multi-failures. The simulations and analysis indicate that backtracking routing algorithm improves the network survivability especially for large network,at the cost of the computation complexity in the same order as failure insensitive routing.     

网络选址的两级决策模型

本文提出了以用户优化为下级决策,以设施选址优化为上级决策的网络选址两级决策模型,给出了树状网络下模型求解的基本定理及相应的算法,并从一个重要的反例出发,讨论了Braess佯谬与模型的联系。     

一种修正的SPAWG算法

最小费用半光路问题是指在给定的全光WDM网络条件下，在源节点和目的节点之间找一条费用最小的半光路由．与一般的最小路问题不同的是网络在节点上还有与链路相关的费用函数，对Chlamtac等人的SPAWG算法，给出了一种修正的SPAWG算法。     

优化网络布置费用的遗传算法

【目的】针对网络布置费用的优化问题,利用基本遗传算法的良好搜索性能,设计出优化网络布置费用问题的遗传算法。【方法】通过分析网络布置费用的优化问题,抽象出网络模型,并将该问题转化为求解无向图中最小生成树的问题。【结果】基于遗传算法基本原理和抽象出的网络模型,设计出一种优化网络布置费用的遗传算法。【结论】应用遗传算法解决网络结构优化问题,可以让用户在短时间里获得一个比较满意的结果。     

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。     

Allocation of Network Error Correction Flow on Disjoint Paths

The diversity provided by disjoint paths can increase the survivability of communication networks. This paper considers the allocation of network error correction flow on a network that consists of disjoint paths from the source node to the destination node. Specifically, we propose an algorithm of allocating the path-flows to support the given rate with minimum cost. Our analysis shows that the asymptotic time complexity of this algorithm is linearithmic, and this algorithm is optimal in general.     

一个低代价最短路径树算法

为了对最短路径树SPT（Shortest Path Tree）进行代价优化，提出了路径驱动的思想，主要是生成SPT时通过路径节点共享的方式来优化其总体代价。基于这个思想进行搜索过程优化，设计了一个路径节点驱动的低代价最短路径树算法LCSPT（Low—cost Shortest Path Tree Algorithm），这个算法生成的组播树在保证最短路径的同时降低了整个树的总体代价。仿真实验表明：LCSPT算法不但能正确地构造最短路径树，而且其构造的SPT总体代价与其它同类算法相比得到了最大限度的优化。     

基于邻居表查询的ZigBee多播路由算法

由于ZigBee网络需要将信息以多播的方式进行传递,部分节点多次传输消耗大量能量,导致节点死亡,为缓解这个问题,提出了基于邻居表查询的ZigBee多播路由算法.该算法结合邻居表查询和ZigBee分布式地址分配特性,对ZigBee网络多播转发节点选择进行优化,使一个节点能给多个目的节点转发信息.仿真结果证明该算法减少了路由开销,节约了网络的能量,提高了网络的可靠性.