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。     

基于阶段变异的PSO组播路由算法

理论上已证明组播QoS(Quality of Service)路由问题是一NP完全问题。集群智能算法为此类问题的求解提出了新的思路。在进行基于粒子群优化(PSO)的QoS组播路由算法研究的基础上,分析了基本粒子群易陷入局部最优路由而导致停滞的现象,通过引入变异算子,阶段变异的机制,克服了标准PSO算法的缺点。仿真结果显示了算法的可行性和有效性。     

基于QoS的动态组播路由协议框架

通过对现有动态组播路由算法及协议的研究和分析,在总结QoS动态组播路由问题研究现状的基础上,提出了一个协议框架,并就此协议框架中的动态问题、QoS问题及分层问题提出了一些理论上的解决办法.框架试图利用集中式算法作为组播路由的预计算方法,同时结合分布式地动态收集QoS信息,做出QoS相关的组播路由决定.把一些现代互联网的先进技术,如Anycast机制等,结合到组播路由算法中,使组播路由算法具有更大的灵活性和可扩展性.     

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...     

通信网络中QOS多播路由技术研究

给出了多约束QoS组播路由的问题模型,分析论述了多约束QoS组播路由优化的约束树算法和遗传算法、蚁群算法、免疫算法等智能化算法,对QoS约束的多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

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.     

基于非精确状态的动态组播QoS路由算法

基于非精确状态的QoS组播路由问题,提出了一种由信宿驱动的动态组播路由算法,实验和分析结果表明,构造的路由方案成功成功地解决了在网络中存在多个组播业务及组播节点动态变化情况下的QoS路由选择问题。     

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.     

卫星Internet中一种QoS组播路由机制

考虑了卫星Internet拓扑变化的可预测性和组播应用的服务质量QoS(quality of service)需求,设计了一种QoS组播路由机制.给出了卫星Internet中QoS组播路由问题模型及其数学描述,引入拉格朗日松弛,设定适应度函数,使用PRIM算法,基于次梯度优化,寻找生存周期最大化的QoS组播路由树.基于NS2进行了仿真实现和性能评价.仿真结果表明,同传统的组播路由机制相比,该机制是可行和有效的,提高了QoS组播路由树生存周期,具有良好的性能.     

免疫优化在QoS组播路由中的应用

提出了一种时延约束的最小代价组播源路由免疫算法．该算法的主要思想是：利用自然免疫系统中抗体和抗原的交互关系来模拟QoS组播路由中可行解（满足QOS约束的解）和不可行解（不满足QoS约束的解）之问协同演化过程,避免了传统的处理约束的方法——罚函数方法的局限性．算法的实现借鉴了前人提出的高效的克隆选择算子,可有效地提高算法的搜索性能．仿真实验证明：算法性能要好于被测试的著名路由算法．     

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.     

一种IP/DWDM光因特网中的组播路由算法

研究了IP/DWDM光因特网的集成QoS(QualityofService)组播路由与波长分配算法·给定组播请求与用户QoS需求,提出的算法基于遗传算法GA来构造一棵柔性QoS组播树,并基于波长图方法对组播树进行波长分配,一体化考虑路由选择和波长分配问题,从而使QoS组播树费用和用户QoS满意度都趋近优化·该算法还考虑了IP/DWDM光因特网的负载均衡问题·仿真实验表明,算法是可行和有效的·     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

基于混沌神经网络的QoS组播路由算法

为了改变Hopfield网络的能量函数梯度下降的趋势,对神经元的内部状态施加了一个混沌控制量以控制神经网络的能量函数增加,减少或保持不变。将该混沌神经网络应用于解决QoS组播路由问题,提出了基于该混沌神经网络的QoS组播路由算法。通过计算机仿真,该算法能根据组播应用对费用和时延的要求,快速有效地构造组播树,与当前其它启发式算法相比较,本文提出的算法是可行和有效的。     

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

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．     

基于自适应遗传算法的组播路由研究

本文提出一种基于自适应遗传算法,解决了组播路由中既考虑时延抖动,又满足时延约束的NP-complete问题。遗传算法的进化过程中,采用适于此类问题的动态交叉算子和动态变异算子,既克服了遗传算法的早熟收敛性,又提高算法的收敛速度。仿真结果表明本文算法能适应网络的动态环境,快速的,有效的的构建组播树。     

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．     

NGI中一种智能预防式容错QoS组播路由模式

在NGI主干网主要形式IP/DWDM光Internet中,如何提高其容错能力同时改善其QoS(quality of service)组播性能是需要解决的主要问题,容错QoS组播路由是行之有效的解决方法之一.采用预防式容错策略和双树保护模式,基于蚁群算法,设计了一种容错QoS组播路由模式.以最小化光树故障率为目标,通过建立满足QoS约束的主光树和备份光树来达到容错目的.仿真研究表明,该模式是可行和有效的,具有较好的性能.