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。     

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．     

BowCast：一种适应非对称链路延时网络的P2P多播路由协议

虽然IP多播的性能优势无可否认,但是它却面临着部署上的困难.近年来,P2P多播作为提供多播服务的另一可行途径正不断为人们所认可.研究非对称链路延时网络环境下P2P多播的路由问题,提出一个新的P2P多播路由协议:BowCast.该协议采用基于树(tree-based)的分布式路由策略,使多播组成员之间能自组织地构建一棵基于源的最小延时P2P多播树.BowGast主要利用范围受限的单向探测技术(BOW)来实现路由优化算法.BOW能提供端系统节点间的单向相对延时,无需全局的同步时钟.仿真实验表明,BowCast能很好地适应非对称链路延时环境.通过调节BOW的探测范围,BowCast能灵活地在路由性能和控制开销之间进行折中.     

WMSNs中粒子群优化的多径流量分配路由算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)节点能耗问题,提出了一种基于粒子群优化的多路径自适应流量分配路由MATDR-PSO算法。通过建立能效优化模型,将最小能耗和能耗均衡2个特性转化为多目标优化问题;利用粒子群优化算法动态分配多路径上各条链路流量来实现网络的能效优化。仿真实验表明:MATDR-PSO算法能够在降低全网节点消耗总能量的同时保证能耗的均衡特性,显著提高了网络的生命周期。     

基于Agent的P2P网络流量监控与调整模型

本文提出了一种基于Agent的P2P网络流量监控与调整模型。该模型借鉴Agent的体系结构,在P2P网络中设置监控管理站点,通过Agent体系结构组织起来,对整个P2P网络进行流量监测,并对网络中的超负荷节点进行流量调整,重新组织网络的拓扑结构。该文实验采用VC对系统进行模拟分析,实验结果表明该方法对调整网络流量具有十分明显的效果,能够有效的调整系统节点的拓扑结构,在系统负荷过重的情况下,有效的减少系统开销,限制超负荷节点对网络带宽的消耗,提高对网络的利用率。在目前的P2P网络中,本文的网络流量监控与调整模型具有一定的推广和使用价值。     

数据中心网络多路径路由算法

数据中心网络流量分布的不均衡增加了网络拥塞产生的可能性,由于数据中心网络的流量特性,使得传统IP网络的流量工程方法不一定适合。该文在SDN/OF(software defined network/OpenFlow)的结构下,提出了一种基于多路径传输的动态路由算法(dynamic routing algorithm based on multipath propagation,Dramp)并作为SDN/OF结构中应用层的流量均衡策略。该算法在重新定义链路关键度并求解链路权值优化问题的基础上,能充分利用数据中心网络中存在的冗余路径,在完成细粒度流量均衡的同时,能很好地克服控制器的计算开销,完成路由优化的目标。通过在Mininet仿真平台中部署并进行仿真实验,与等开销多路径路由算法ECMP(equal-cost multi-path)以及GFF(global first fit)路由算法相比较,结果展示了Dramp的优越性能,同时证明了在数据中心网络中采用Dramp作为流量工程的解决方案更简单、更实用。     

基于集成学习的P2P流量识别模型

将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。     

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.     

基于代理的P2P网络流量监控与调整算法

设计了一种基于代理的P2P的网络流量监控与调整模型算法。该模型所采用的结构是基于代理的,基本机制为将P2P网络用代理的体系结构进行组织,设置监控管理站点,从而实现对网络的流量调整与实时监测,重新组织网络的拓扑结构。采用Visual C++对系统进行模拟分析,结果表明所提供的代理监控结构模型能够实现对P2P网络流量的有效监控与调整,当整个网络承受过多的负载时,本文所设计的算法将表现出更突出的效能,可以大大的减小系统开销,降低互联网占用的带宽,以提高网络利用率。     

一种基于P2P的可扩展Web缓存方法

在分析现有P2P网络缓存技术的基础上,提出了一种基于P2P的可扩展Web缓存方法, 系统原型包括胖节点和瘦节点,胖节点负责某一区域内所有节点的信息,它保存着该区域内所有节点的地址列表和节点所共享的缓存内容的索引.瘦节点可以和区域内的所有节点直接进行通信.实验表明,和现有的P2P网络缓存方法相比,该方法只需在每个节点上增加很低的开销就可以扩展节点,增加了容错性,且易于管理和易于发现节点.     

移动边缘计算中两阶段多应用资源分配算法

为解决移动边缘计算( MEC: Mobile Edge Computing) 中将应用程序虚拟机副本( VＲC: Virtual Machine Ｒeplica Copy) 资源在基站边缘服务器侧部署过程中,不合理考虑用户请求分布及不同应用程序资源需求和服务器容量之间匹配性的部署策略而导致网络产生巨大数据流量,造成网络资源消耗及服务延迟问题,提出一种两阶段的多应用程序、多VＲC 分配算法: VＲC block 结合和VＲC block 分配,即最大化高匹配VＲC block 数量的VＲC block 结合算法和基于交换策略的最小化平均数据流量的VＲC block 分配算法。实验证明,该算法能合理分配布置VＲC,经过迭代能实现减少62． 8%数据流量的效果,为边缘网络中多应用程序服务的供应提供了有效的支持。     

无线网络中模糊自适应显式窗口流量控制

将显式窗口自适应技术应用于无线网络中，设计出一种基于模糊逻辑的显式窗口自适应流量控制算法．该算法依据基站缓存的变化量，通过模糊推理和判断，自适应地调整通知窗口，并将结果以显式的方式反馈给发送端，使发送端的发送窗口能够快速响应网络负荷状况，从而避免了发生网络拥塞和丢失数据分组．仿真结果显示，采用所提算法可以提高网络吞吐量，降低缓存用量，特别是当无线链路误码率较高时，其网络吞吐量比Snoop算法可提高2．3倍，而缓存用量只有Snoop算法的40%.     

基于缓存开销的信息中心网络缓存协作策略

网络化缓存策略影响ICN网络的传输性能,考虑到缓存执行时的开销不仅包含访问缓存节点时的路径代价,还应包含替换旧信息的替换代价,因此提出一种基于路径访问代价和节点替换代价的缓存协作策略(path and node cost based cooperative caching strategy, 简称PNC3S).该策略对两种代价进行整体考虑,将代价总量作为是否进行信息与节点匹配缓存的依据,对提出的策略模型进行优化分析,将最优解作为缓存部署方案.实验结果表明,与CEE,LCD策略相比,PNC3S可以改善网络的信息缓存率、服务器的负载率、网络链路平均利用率,以及访问跳数减少率.     

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。     

三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法

针对三维传感器网络中节点的最优部署问题, 提出一种三维曲面上目标点的部署策略, 通过引用差分进化(DE)算法优化传感器节点的位置坐标, 提高了网络节点的部署效率, 并用最少的传感器节点实现对曲面上目标点的全覆盖, 解决了三维空间中传感器节点在监测目标过程中存在的三维感知盲区问题. 仿真实验验证了DE算法在解决三维空间覆盖问题的可行性, 表明DE算法具有一定的容错性, 并可有效提高网络节点的部署效率.     

基于Adaboost学习的lCN自适应缓存算法

针对信息中心网络(ICN)中缓存内容优化放置的问题,提出一种基于Adaboost学习的自适应缓存算法ACAL.该算法首先将提取的节点和内容数据流作为网络资源,然后利用集成学习算法Adaboost对数据流进行分析挖掘,利用挖掘出的状态属性与缓存匹配之间的函数映射关系对未来时间段内的节点与内容间的匹配关系进行预测,该预测结果用于指导缓存的部署.实验结果表明,ACAL在延时、缓存命中率和链路利用率等指标方面,与CEE策略、LCD策略、prob0.5策略和OPP策略相比有显著的优势.     

软件定义广域网中基于IPv6分段路由的双栈流量调度算法

针对当前软件定义广域网在应对企业园区部署双协议栈出口链路、园区之间支持双协议栈通信的网络架构下,存在园区任意协议栈出口链路失效时,园区间双栈流量不可通信的问题,提出了一种适用于软件定义广域网的IPv4/IPv6双协议栈环境下的流量调度算法。该算法基于快速重路由机制,通过结合基于IPv6的分段路由技术分为路径编码算法和报文处理算法2部分实现。在广域网双栈出口任一链路失效时将不同园区的双栈流量进行调度。通过在Mininet中的仿真模拟验证了算法的可行性,并利用带宽测量工具iPerf对链路性能进行测量,测量数据表明利用双栈流量调度算法进行双栈流量调度极大地提高了园区间双栈链路的利用率和服务质量。     

Combined Analysis of Cost and Traffic Grooming Policies for Hybrid Networks Under Dynamic Traffic Requests

The benefit of a two-layer hybrid IP/MPLS (multi-protocol label switching) over a wavelength division multiplexing network has been analyzed considering both the cost and different grooming policies. A detailed cost and performance analysis of hybrid networks is done for three different grooming policies. The hybrid network cost is compared with that of an opaque network for equal traffic demand and equal blocking probability of dynamic requests of label switched paths. An algorithm is given to design optim...     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.