无标度网络局部信息的动态路由算法

提出了一个在无标度网络上基于局部信息的数据包路由算法,该路由算法引入两个可调参数α和β,分别调节度值与队列长度的路由偏好.通过调节这两个参数来改变网络的传输容量,并找到了该算法的最佳参数组合.对其他动态特性包括平均路由时间和流量负载也进行了相应研究.模拟仿真研究表明,该路由算法较传统的局部路由算法,不仅降低了网络的丢包率,而且提高了网络的传输能力.实证研究证明,基于局部信息的无标度网络动态路由算法对大规模通信网络的拥塞有一定的改善作用.     

基于果蝇优化算法数据中心网络节能路由机制

提出一种面向通用拓扑、基于果蝇优化算法的动态路由机制来提高数据中心网络的能效.首先,推导出数据中心网络能效模型;然后,设计基于果蝇优化算法的节能路由机制,该机制通过模拟果蝇觅食过程中不断调整优化方向和位置来进行寻路策略,提出决定下一条节点的启发式,最终获得最佳节能路由;在此基础上,提出基于果蝇优化的节能路由算法实现该路由机制;最后,通过仿真实验验证算法的有效性,实验证明本文算法在提高能效的同时,网络性能优于现有算法.     

基于运动状态感知的容迟网络路由算法

根据车载自组织网络的特点,提出了一种对喷射等待路由进行优化设计得到的容迟网络路由算法:运动感知的喷射搜索（motion-aware spray and seek,MASS）路由,对其优化和改进的原理以及算法的实现步骤进行了阐释.对MASS以及多种经典DTN路由算法在ONE平台上进行模拟仿真,通过参数绘图对比分析多种路由算法的性能及其差异,得到VANET环境下各个路由算法的性能对比结果,进而证明了本文所提出的MASS算法在DTN网络环境中的有效性以及可靠性.      

基于蚁群算法的Qo S路由模型的设计与优化

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。     

基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法

由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10％,而且大幅降低了网络负载率.     

无标度网络中的拥塞转变动态分析

把局部流量信息与最短路径路由策略相结合,提出了一种具有感知流量信息的路由策略算法.在该算法中,存在一个调节最短等待时间和最短传输路径之间权重的控制参数,通过调节这个控制参数可以使网络的传输能力达到最优.在具有不同聚类系数的无标度网络模型中进行仿真,仿真结果表明,拥塞转变被两种不同的相变曲线所描述,并且网络容量的大小取决于网络结构的基本属性和路由策略.与最短路径算法相比,采用该路由算法无论无标度网络的聚类系数如何,网络的吞吐量均得到较大提高,但就该路由算法本身而言,吞吐量随着聚类系数的增加而减小.     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

基于AODV协议的动态路由管理算法

提出了一个基于AODV协议的动态路由管理算法,通过算法动态地配置路由协议参数,适应网络环境的变化,提高路由协议性能.算法利用模糊逻辑对移动自组网(MANET)网络环境进行分类,根据不同类型的MANET网络环境选择不同的AODV路由参数来改善路由性能.将这种算法应用到AODV路由协议中,通过NS2网络仿真器对标准AODV算法和基于AODV的动态路由管理算法进行了仿真比较.仿真结果表明,基于AODV的动态路由管理算法显著改善了协议路由性能.这证明在优化MANET路由性能研究领域中应用模糊逻辑的可行性.     

几种Kuramoto振子网络同步性能的比较

本文采用Kuramoto相位振子作为网络节点进行同步研究.以序参量作为同步性能的描述指标,首先仿真研究了BA无标度网络中控制增益对同步性能的影响,得出了网络实现全局同步的临界耦合强度.然后比较研究了ER随机网络、NW小世界网络和BA无标度网络几种不同网络结构下的Kuramoto振子系统的同步性能,研究表明BA无标度网络...     

基于梯度和模糊神经网络的容迟网络路由算法

高效的路由算法是保证容迟网络性能的关键技术.为提高适用于容迟网络的路由算法的性能,提出了一种基于梯度和模糊神经网络决策的容迟网络路由算法.该算法具有如下特点:改进了网络描述向量,采用节点自身信息及节点间链路状态信息来描述网络,实现对网络的全面描述;将有限历史信息的动态平均与精确预测相结合,自适应维护网络描述向量的各分量,进而为路由决策提供准确的量度;采用模糊径向基神经网络进行路由决策,实现路由决策过程的智能化;依据多跳传输成功概率引导分组沿梯度方向转发,提高分组转发效率.仿真结果表明,在同等网络条件下,该算法表现出比传染路由算法和下文感知路由算法更优异的网络性能.     

一种动态实时多约束ATM路由

从网络资源合理分配入手,充分考虑网络自愈合、拥塞控制以及资源利用率等因素,提出了若干网络资源分配优化的约束条件方程．通过构造一个包含这些约束条件方程的总能量函数,利用神经网络技术确保在满足上述各种约束条件前提下,实现了一种基于全网资源利用率最优、网络自愈合的动态实时多约束路由算法．与采用单一约束条件路由算法相比,该算法具有网络利用率高、自愈合能力强等优点     

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·     

基于QoS的网络路由模拟器设计与实现

基于网络连接流参数和链路信息,QoS路由算法能够选择合适传输路径以满足应用性能的要求和优化网络资源,仅驻通过数学方法测试路由算法性能是不够的,而且在算法设计过程中,许多参数都需要通过模拟实验获得,本介绍了基于QoS网络路由模拟器的设计与实现方法,该模拟器可以测试不同路由算法性能,并可提供不同路由算法性能参数的比较。     

平面选址问题的萤火虫算法

平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法（MGWO）。该算法引入了3种改进策略：平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上...     

基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法

通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解.提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA).     

基于ACO的LEO卫星网络路由研究

为了解决低轨卫星网络动态拓扑路由问题,通过更改蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法结构以及信息素更新策略进行调整,提出一种适合LEO卫星网络的具有多QoS约束条件的ACO路由算法.这种路由算法能够根据LEO卫星网络中业务流量分布的变化对网络最优路径做出调整、均衡网络负载、避免拥塞,实现多种QoS指标的联合最优.仿真结果表明:在网络接近满负荷的情况下,路由算法在保证业务QoS需求的同时,使网络资源得到了充分利用.     

基于多环结构的P2P覆盖网络路由算法

P2P系统中采用的随机选择邻居节点的方法会降低路由效率以及增大网络开销.针对这一问题,在分析现有的路由算法的基础上,提出一种基于多环网络拓扑结构的P2P路由算法RMCT.该算法将P2P节点划分为若干簇并设立簇核节点进行管理.RMCT采用常数级别的路由表,设计了节点加入、退出算法以及簇的划分、簇核选举等算法.通过实验与经典Chord算法进行性能对比,证明了RMCT在路由性能方面有明显优势,是一种有效的路由算法.