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.     

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.     

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．     

基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解

研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法.遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解.遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解.此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效.并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树.     

边不对称网络的QoS组播路由算法

针对QoS组播路由问题，建立链路负载不对称网络模型，以平衡网络负载为目标提出一种基于带宽和延时约束的QoS组播路由遗传算法（BDMGA）。 通过对该算法的收敛性分析和与其他算法的性能比较研究表明，该算法构建的组播树费用较低，且算法具有很强的均衡负载能力，可有效避免链路拥塞，提高网络运行性能。此外，在小规模的网络上能够以较快的速度收敛到全局最优解。     

DTSM:基于动态隧道的可扩展组播路由协议

在广泛部署和大规模应用IP层组播时,组播状态将超出路由器的性能极限。为了解决组播路由的状态可扩展性问题,提出了基于动态隧道的可扩展组播路由协议(DTSM)。该协议采用隧道方式消除了非分支节点状态。在状态容量充足时,该协议与传统组播协议效率相同。在状态容量不足时,自适应地调整转发树拓扑,以带宽和延时为代价进一步减少组播状态。仿真结果显示:该协议可以在不显著增加带宽和延时的前提下,使组播最大状态数减少一个数量级,可以有效地缓解组播状态压力。     

基于动态隧道的可扩展组播路由协议

在广泛部署和大规模应用IP层组播时,组播状态将超出路由器的性能极限。为了解决组播路由的状态可扩展性问题,提出了基于动态隧道的可扩展组播路由协议(DTSM)。该协议采用隧道方式消除了非分支节点状态。在状态容量充足时,该协议与传统组播协议效率相同。在状态容量不足时,自适应地调整转发树拓扑,以带宽和延时为代价进一步减少组播状态。仿真结果显示:该协议可以在不显著增加带宽和延时的前提下,使组播最大状态数减少一个数量级,可以有效地缓解组播状态压力。     

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．     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

遗传算法在组播路由优化中的应用

通过分析遗传算法和组播路由的特点,提出了一种求解满足带宽-时延约束多组播路径问题的遗传算法.在算法中设计了一种基于节点连接路径的具有树状结构的染色体表示方法及可以实现树状染色体交叉和变异的算子.数值实验结果表明,所提出的算法有效改善了初始群体的整体适应性,便于更快地找到最优路径,有效解决了带宽-延时约束组播路由的问题.     

应用层组播分布式动态路由算法

在深入分析基于虚拟覆盖网上的应用层组播的特点,并建立组播网络路由模型的基础上,针对应用层组播带度约束与时延及时延抖动约束的路由问题,提出一种新的应用层组播分布式动态路由算法,该算法只要求维护网络链路和节点的局部状态信息,不需要维护全局状态信息,从而能够较好地减少构造组播树的开销。仿真实验结果表明,该算法具有较小的时延和较小的代价,能够较好地适用于网络状态变化比较频繁的环境及各种实时多媒体应用。     

一种基于链路优化的时延约束组播路由算法

研究具有时延约束的最小代价组播路由问题，提出一种基于链路优化的组播路由算法求解该问题。算法从最小时延树开始，不断地用低代价链路代替树中高代价链路，以求得满足条件的组播树。仿真实验结果表明，该算法能根据组播应用对时延的要求，快速、有效地构造最优组播树，具有较低的时延。     

异构带宽约束的动态源组播路由

提出异构带宽约束的动态源组播路由(heterogeneous bandwidth-constrained dynamic source multicast routing, HBMR). 为了支持组成员的动态性和异质性,收集了组播树分布信息和组播树上节点的最大可接收能力信息. 并设计了一个基于该信息的异构带宽约束的动态源组播路由算法. 仿真实验结果表明,HBMR不但解决了异构带宽约束费用优化的动态组播路由问题,而且在路由成功率、路由消息开销和组播树占用的带宽资源等方面的性能都有综合提高.     

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。     

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.     

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.     

多种群遗传蚁群融合的多Qos约束组播路由算法

具有多约束的Qos(quality of service)路由问题是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解。针对多约束Qos组播路由问题,选择带宽、时延和时延抖动为Qos参数,由多种群遗传算法产生初始状态,利用蚁群算法的全局寻优能力提出一种将多种群遗传算法和蚁群算法融合的新算法。分析表明,该算法是可行、有效的。     

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%。     

Mobile Ad Hoc网络覆盖组播路由协议

移动自组网（Mobile Ad Hoc Networks）是一种特殊的、应用前景广阔的新型移动无线网络。在Ad Hoc网络体系中，路由技术至关重要。覆盖组播（Overlay multicast）路由协议是解决组播路由协议的一种有效的方案，是在物理链路上构建一个虚拟或者是逻辑的网络，其中的每个虚拟连接都是下层的物理链路的单播通道。主要是从如何构建一个覆盖组播的角度系统地描述了当前典型的覆盖组播路由算法，并比较和分析了这些算法的特点和适应情况。最后结合该领域当前研究现状，指出覆盖组播路由算法未来的研究重点。