基于NS2的RPR带宽分配算法参数确定方法

RPR(resiliencepacketring)是一种MAC层的环网络协议,具有全双工,空间可重用,自我护的特点,IEEE正在致力于RPR标准化。带宽分配算法是整个协议(RPRDraft1.0)讨论的重点之一,在分析了RPRDraft1.0中定义的参数Lpcoef和Rampcoef对带宽分配算法效率的影响之后,分别用25种不同的关键参数配置NS2RPR模拟器,模拟经典的两种背景压力情景,综合考虑收敛时间和振荡波形可以选出最优的关键参数组合。实验结果发现Lpcoef=32且Rampcoef=64在收敛时间与振荡方面都优于草案中建议的Lpcoef=64且Rampcoef=64。     

面向战场多任务网络的等级优先动态带宽分配

为实现空中信息分发平台对战场多任务网络带宽资源的有效管理,在战术互联网资源管理模型中,提出一种等级优先动态带宽分配（classification prioritized dynamic bandwidth allocation,CPDBA）算法。该算法改进了基于网络效能最大化的带宽分配方法,优化了对指数效能业务的调度策略。仿真结果表明,该算法不但能够使相同带宽资源产生更高的任务价值,而且在网络过载时可以确保高优先级业务的服务质量,从而有效解决了多任务网络的链路带宽竞争问题。     

基于网络分配矢量的Ad Hoc可用带宽测量方法

定义了Ad Hoc网络中能够反映碰撞和节点竞争的无线可用带宽。被考察节点通过CSMA/CA协议将测量时间内邻居节点数据分组中的网络分配矢量以表的形式记录在自己的路由缓存中,对测量时间内同一节点的网络分配矢量叠加,并减去被考察节点退避的时间,最终计算出测量时间内当前节点的可接入信道时间。使用可接入信道时间占测量时间的比例来计算可用带宽。仿真在竞争节点发送速率变化的情况下测量了被考察节点的可用带宽,随后被考察节点也改变发送速率来验证测量所得的可用带宽。数值结果表明,所使用的可用带宽测量策略较为准确,并能充分反映节点之间的碰撞。     

基于混合遗传算法的目标优化分配

根据防空作战目标分配的特点 ,在分析启发式方法和遗传算法基础上 ,将二者结合起来得到了求解目标优化分配问题的混合遗传算法 ,该算法具有全局收敛性.     

随机带宽分配对复杂网络传输性能的影响分析

研究了连接边带宽资源有限时,随机带宽分配对复杂网络传输的影响。通过设计两类异质化随机带宽分配方案及在HK-BA无标度网络中的仿真试验,发现完全随机地分配网络连接边带宽对网络负载的影响带有不确定性;同时,G-L路由策略相对于最短路由策略在保持带宽随机性分配对网络最大负载影响方面具有较好的鲁棒性;在对分类随机带宽分配方案的研究中,发现在介数存在异质性分布的复杂网络中,为权值由高到低的边集分派相应由高到低的带宽集,有利于提升网络负载性能。     

基于时间敏感软件定义网络的工业互联网时延优化方案

大规模工业通信网络中不同优先级的数据流量共同传输会导致网络拥塞、时延增大等问题,基于时间敏感软件定义网络(time sensitive software defined network, TSSDN)框架,提出一种网络时延优化方案。在数据链路层对工业网络中不同优先级的数据流量设计分类整形调度的增强型时间感知整形器(enhanced-time awareness shaper, E-TAS)算法,缩短网络排队时延,将最高优先级同步实时数据采取流预留的方式、将次优先级非同步实时数据采取帧抢占的方式进行调度,将低优先级非实时数据按其调度权重进行公平调度,同时在网络层结合使用基于时延的Dijkstra算法,缩短网络数据的传播时延。仿真结果表明,所提方案有效保证了不同优先级数据流量的时延要求,实现了网络总时延性能的优化。     

基于PA的卫星网络动态带宽分配在线算法及仿真

为解决卫星网络带宽分配问题,基于离散事件动态系统理论中的PA方法,提出了一种在线算法.该算法把动态带宽分配问题描述为约束优化问题,以一次计算机仿真的数据为基础,通过PA方法求出网络平均延时相对于分配带宽的梯度,以优化网络平均延时为目标,构造带宽约束条件下的迭代公式,在线地分配带宽,有效解决了一般计算机仿真中需要进行多次重复仿真而导致的大量机时问题,克服了一般算法须假定信息流的统计特性的限制.仿真结果表明,该算法能明显改善网络的平均延时性能.     

带时间要求的物流作业集成优化分配方法

作业集成机制是物流中心降低运行成本的核心手段，论文基于活动集成和批量集成的概念，吸收置信区间的思想，建立带时间要求的物流中心作业集成优化分配模型，研究了模型变形、分解和利于作业集成的选择变量置换的试探途径，提出了获得模型初始可行解和优化分配方案的启发式方法，提出了模型分枝定界过程的若干性质和减枝规则，形成了适于模型的分枝定界法，数值计算结果证明了算法的有效性。     

离散时间动态随机交通分配模型

提出了一种离散时间的动态随机交通分配模型。该模型以离散时间形式提供在一天或高峰期间内路网交通流的变化。模型中路段交通条件假设为两部分：一部分为自由流,一部分为排队车流。模型中考虑了先入先出的原则和路段拥挤效应。运输需求调整采用马尔克夫动态模型。当每个出行者不能再通过改变出行选择而增加其效应时达到动态随机用户平衡。     

VCP协议最大最小公平带宽分配的实现与仿真

变结构控制协议(VCP)是一种高带宽时延乘积网络环境下良好的拥塞控制机制.然而在多瓶颈网络拓扑中,由于VCP采用基于负载因子编码的反馈控制机制,长距离数据流的过载响应受传输路径上多个节点的控制,从而系统达不到最大最小公平.通过分析VCP的拥塞信息反馈方式,提出一种基于过载周期的反馈控制机制,使每个数据流的过载响应只受其瓶颈链路的控制,从而使系统达到最大最小公平.最后利用NS2仿真实验验证了基于过载周期的反馈控制机制的有效性.     

弹性光网络中路由与频谱分配算法综述

弹性光网络(elastic optical networks, EONs)作为下一代极具潜力的光网络近年来受到广泛关注,其中路由与频谱分配(routing and spectrum allocation, RSA)是实现网络设计和控制的核心技术之一。本文系统分析了EONs的概念内涵,对RSA这一关键问题进行了详细描述,从静态和动态角度出发,以不同特性的算法框架为基础,依照精确算法、智能优化算法、启发式算法以及学习型算法4个大类对RSA算法的国内外研究现状进行了总结剖析。结合EONs的未来应用需求,阐述了该领域所面临的问题与挑战,展望了RSA算法的发展趋势。     

海铁联运中心站堆场箱位指派优化

海铁联运中心站堆场的箱位指派策略直接影响着中心站堆场的作业效率.本文研究中心站装卸作业过程中的箱位指派问题,以堆场压箱量最小为目标,建立动态箱位指派模型,优化集装箱在堆场的位置.基于指派问题自身的特点设计了启发式算法进行优化,将优化指派策略与堆场现有的最矮指派策略进行比较,通过对不同情况的算例进行求解,表明优化指派策略优于最矮指派策略.验证了模型的可行性和算法的有效性,并分析了作业箱规模、贝位大小、班列和集卡到达频率这三个影响因子对优化效果的影响,为中心站堆场提供决策支持.     

多分配快递轴辐网络的枢纽选址与分配优化方法

快递网络枢纽选址与分配方案的优劣直接关系到快递网络的运营成本和服务水平, 是快递企业运作的基础. 本文详细分析了多分配快递轴辐网络的节点及连接关系、径路特征与形式等网络设计要素, 并分析了快递网络设计中的相关费用和运输时间预算; 在运输时间预算约束下, 以分拣费用、运输费用、中转费用之和为目标函数, 建立了多分配轴辐式快递网络枢纽选址与分配优化模型, 并设计了基于条件最短路的模拟退火求解算法, 最后通过算例验证了模型和算法的有效性.     

网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法

针对复杂网络资源分配问题的求解极其困难等问题,借鉴量子场理论,提出了用于解决网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法.通过建立网络资源并行分配的博弈量子场数学模型,刻画了复杂网络中实体之间的交互行为(如竞争、合作、单向行为等),描述了随局势的变化各个实体采取的博弈策略和自治行为,博弈量子场中所有量子按数学模型中定义的规则运动直至达到稳定状态.利用量子博弈理论,还进一步分析了合作、竞争状态的演化动力学.提出的网络资源并行分配的多目标优化博弈量子算法具有高度的并行性、交互性和动态性,证明了多目标优化博弈量子模型的收敛性及其解的唯一性,给出了在宽带网络的带宽分配问题中的应用实例.     

基于SDN的卫星网络多QoS目标优化路由算法

针对传统卫星网络中业务类型多样化导致的网络配置复杂和业务服务质量(quality of service, QoS)无法得到有效保障的问题,研究了基于软件定义网络(software-defined networking, SDN)的卫星网络架构,提出了一种能够满足多种QoS需求的自适应路由算法。首先,建立了软件定义卫星网络多约束条件路由选择优化模型;然后,使用拉格朗日松弛法对模型进行松弛处理;最后,使用梯度法进行迭代求解,搜索出满足带宽、时延、丢包率等多种QoS的最优路径。研究结果表明,该优化算法在QoS满意度方面相比近地轨道卫星路由算法提高了64%,在时延满意度和丢包率满意度方面相比软件定义路由算法提高了28%。     

Design and operation strategies of the system for destroying time-sensitive target based on system effectiveness

To improve the effect of destroying time-sensitive target （TST）, a method of operational effectiveness evaluation is presented and some influential factors are analyzed based on the combat flow of system for destroying TST. Considering the possible operation modes of the system, a waved operation mode and a continuous operation mode are put forward at first. At the same time, some relative formulas are modified. In examples, the influential factors and operation modes are analyzed based on the system effectiveness. From simulation results, some design and operation strategies of the system for destroying time sensitive targets are concluded, which benefit to the improvement of the system effectiveness.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统,service based system）应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法,该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻,从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

基于支持向量机的有效带宽估计算法的研究

高性能网络设计的关键是对性能参数进行建模和估计的能力，通信业务在网络上传输时，其带宽要求与通信质量密切相关，合理分配带宽能很好提高网络性能，合理分配网络带宽的首要任务是能够根据网络信息的变化，预测带宽使用情况，为此，本文采用支持向量机（SVM）对网络业务流数据进行预测估计，通过训练样本，从而获得样本以外数据的分布规律，在此基础上，设计了一种网络传输有效带宽使用的估计算法，实验表明，该估计算法具有较高的训练效率和很高的估计精确度。