基于人工免疫与信任度的多域光网络安全组播路由算法

IETF提出了基于路径计算单元(path computation element)的多域光网络架构方式,能够很好地解决跨域路由的计算问题;但由于光网络的透明性,分层PCE架构下的光网络存在安全威胁。因此,如何提高光网络中信息传输的安全性是一个重要的问题。在PCE架构的基础上,利用信任度、接种疫苗及免疫选择等关键技术,设计了多约束条件下基于人工免疫和信任度的多域光网络安全组播路由算法;在保证光树可信和高收敛速度的前提下,可使组播树的综合成本最小。经分析及仿真实验表明,与传统的多域光网络最短路径树组播路由算法相比,具有更低的综合成本和更优的抗阻塞性能。     

MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

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%。     

PNNI层次网络模型下的动态组播路由算法

提出以通用层次网络模型(PNNI)为基础的,支持带宽-时延约束的动态层次组播路由算法(delay-band-width constrained PNNI hierarchical multicast routing,DB-PHMR).为实现组成员的动态跨域加入,设计了跨域分支计算、中间域内分支细化以及目地域内嫁接点优化等3大步骤.对所构建的跨域组播树不存在环路进行了理论证明.仿真结果表明,DB-PHMR不仅解决了PNNI模型下的时延-带宽约束的动态跨域组播路由问题,且能与各种信息聚集方法无缝结合,在实现信息压缩的同时保持了与平面路由近似的路由效率,实现组播路由在大规模网络下的扩展.     

一种优化的组播网络路由树机制设计与实现

为实现组播用户追逐自身利益最大化,同时保证整个路由树的通信效率,基于经济机制设计理论,以成本最低为原则,提出了一种具有最小链路传输代价的组播路由树机制及实现算法.通过Floyd-Warshall和MPH算法对其进行评估.该方法可以最大限度减少信息总传输成本,减少组播指定成员之间的连接,降低数据传输成本和网络资源消耗.实例分析结果表明,该网路组播路由树机制和实现算法是可行的、有效的,具有很好的应用前景和推广价值.     

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%。     

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...     

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.     

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.     

面向应用的复制服务器动态组播选路算法

在组播选路树的代价函数中计入组播成员加入/离开组播连接的概率,使得移动成员尽可能成为组播选路树的叶节点,并根据代价函数动态选择最小代价树,仿真结果表明,该算法将能保证网络资源得以有效利用。     

基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法

实时多媒体网络中,带延迟与延迟抖动约束的斯坦利树问题是一个研究热点.这种带约束的斯坦利树被证明是NP-完全问题.提出了一种基于禁忌搜索的带延迟与延迟抖动约束最小代价组播路由算法.实验结果表明,该算法对于实际网络是有效的.这种方法使得IP组播把数据同时发送到组成员时有效地利用了网络资源.

Abstract：

The delay and delay variation-bounded Steiner tree problem is animportant multicast routing issue in real-time multimedia networks.Such a constrained Steiner tree problem is known to be NP-complete.A multicast routing algorithm is presented,which is based on tabu search to produce routing trees having a minimal network cost under delay and delay variation constraints.The approach makes IP multicast utilize resources efficiently in delivering data to a group of members simultaneously.     

基于关键结点和遗传操作的最小代价组播算法

提出了基于关键结点的最小代价组播路由算法,算法利用整数规划的思想在网络中找出k个代价最小的结点;通过特定策略将这k个结点构成一棵树,然后采用遗传操作将不在树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点形成最小代价组播树.该算法可靠性高,能够有效满足实时应用的需求.     

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·     

WDM网络中基于改进蚁群算法的受限组播路由算法

针对波分复用(WDM)光网络中动态选路和波长分配(RWA)问题,提出了一种基于改进蚁群算法的分布式动态RWA方法.在蚂蚁选路的概率中加入成本因素,并且只增加优秀路径上的信息素,从而对现有蚁群算法进行了改进,加快了其收敛速度.作者将改进的蚁群优化算法与分层图相结合,提出了一种构造时延受限的最小代价组播树的并行算法.仿真结果表明,与现有最短路经相比,该算法有效降低光路阻塞率,促进波长资源的合理分配,同时分布式的计算方法也降低了现代频繁变化的大型光网络的通信开销.     

链路优化时延约束组播路由的遗传算法

针对网络的瓶颈路径易造成网络拥塞的现象,分析了链路负载不平衡的原因,重新给出链路代价定义,提出一种遗传算法求解该类组播路由问题.算法从链路代价权值转化开始,以满意的时延树为遗传算法的初始解集,然后在交叉操作过程中不断地用低链路代价的边代替树中高链路代价的边,以求得满足链路代价最优的组播树.仿真结果表明,该算法在考虑网络的负载均衡情况下,选择链路代价较低的空闲路径,快速、有效地构建满足时延要求,链路代价最小的组播树.     

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·     

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.