基于禁忌搜索的负载均衡组播路由算法

提出了一种基于禁忌搜索策略的能实现网络负载均衡的QoS组播路由优化算法。该算法在满足业务带宽和时延的基本要求下,将网络费用和负载均衡分布作为目标函数进行优化,达到网络费用较小和负载均衡分布的目的。仿真结果表明,该算法是一个有效、可行的算法。     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.     

基于配队蚁群算法的QoS组播路由方法

QoS组播路由是网络信息传输的一项关键技术,提出了一种配队蚁群算法对该问题进行求解。算法以满足约束条件下的组播分解、策略控制下的组播树生成为基本思想;定义了扩展组播树,并改进了蚁群算法的信息素更新策略,使之更适合于组播问题的求解。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局(近似)最优解,且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性。     

基于线性能量函数的组播路由算法性能评价策略

作为下一代高速网络的核心技术之一,多约束服务质量组播路由成为了当前网络研究的重点,但对算法性能进行合理的评价仍是一个开放性问题。提出了一种基于线性能量函数的组播路由算法性能综合评价策略——IESMR。算法通过线性能量函数将待评价组播算法的各项QoS性能转化为单一度量值,考察其距极限最优能量值的偏差半径作为算法性能综合度量指标。     

基于决策图贝叶斯的多目标QoS组播路由算法

随着实时组播通信需求的不断增长，要求网络能够提供更加严格高效的QoS(Quality of Service)路由保证，需要设计一个能够同时满足不同QoS约束的高效组播路由算法。此问题可归结为图论中的NP(Non-Polymenital)问题，一般方法是把多个QoS参数加权合并为一单目标函数进行优化。提出了一种基于决策图贝叶斯的多目标QoS组播路由算法，算法在不需做预处理的情况下可对多个不同的QoS参数同时进行优化。仿真结果表明，所提出的算法能够快速收敛于一组满足不同QoS约束的非支配解。     

基于ns-2的SSM组播模型仿真

组播技术能以高效、可扩展的方式发送点到多点、多点到多点数据。传统的组播模型与协议存在可扩展性差等问题，至今未能在Internet得到广泛应用。新型的SSM组播服务模型，能克服传统组播模型的缺点，有望在Internet上得到广泛应用。本文实现了SSM组播服务模型，并对SSM实现机制进行了分析，利用所实现的SSM组播模型进行了仿真实验，论证了SSM组播模型的简单与高效性。     

延迟容忍网络中基于Epidemic算法的组播路由研究

延迟容忍网络(DTN)是近年来出现的一种新型的网络体系结构,它最大的特点就是网络的间断连通性,这也使得其路由算法的设计成为DTN网络的关键所在.介绍了DTN路由设计时应该考虑的问题,研究了DTN的直接传送组播路由和Epidemic路由机制,并将两种路由算法结合起来,在OPNET仿真平台上对其信息传送率和传送延迟等性能进行了仿真分析.结果表明,基于Epidemic路由的组内直接传送的组播方式在性能上是由于直接传送组播方式的.     

组播最优QoS划分问题及其混合遗传算法

最优QoS划分研究基于性能的价格体系下的资源分配问题，组播最优QoS划分（MOPQ）是将组播树上端到端QoS要求划分到本地链路，使得总代价最小。研究了求解MOPQ问题的遗传算法，设计了由树代价与叶结点缮罚因子构成的适应度函数，提出了双子群混合遣传算法。该算法充分利用了遗传算法的全局搜索优势，模拟退火算法的局部搜索优势以及双子群的协作优势。仿真结果表明该算法的有效性。     

组播核心结点选择算法及仿真分析

核心结点的选择对组播共享树的形状和路由的性能有重要影响。通过建立组播网络的抽象模型,分析相邻结点之间偏心距的关系,提出了一种适用于大规模网络拓扑的中心结点选择算法,偏心距减小(EccentricityDecreaseAlgorithm,简称EDA)算法。利用VC 语言制作的仿真测试平台,对EDA算法和穷举算法进行了仿真分析。仿真结果表明:EDA算法能够选择出拓扑图的中心结点,在CPU运行时间上优于穷举算法。     

基于共享子树的组播状态聚合新方法

网络层组播存在的可扩展性问题导致路由节点需要记录的组播路由状态数量非常庞大,严重影响了组播技术的推广应用.创建了一种基于共享子树的网络组播状态聚合方法SSMM,首次提出将不同组播树之间互相重叠的子树聚合为单一的共享子树,且完全基于MPLS组播技术设计,大量减少了组播状态数量.SSMM不需要服务器集中计算组播路径,易于实际应用.性能分析和仿真试验证明其优于以往相关工作,较好解决了网络组播的可扩展性问题.     

A Heuristic Algorithm for QoS Multicast Routing

In recent years, QoS multicast routing has continued to be a very important research topic in the areas of networks. This paper presents a heuristic algorithm for the QoS multicast routing (HAQMR). This heuristic algorithm deals with delay and bandwidth constraints and has low cost. The HAQMR attempts to significantly reduce the overhead for constructing a multicast tree, the proof for correctness of the HAQMR is given, and the performance of the HAQMR is evaluated by simulations. The study shows that HAQMR provides an available approach to QoS multicast routing.     

一种基于改进蚁群算法的多点路由算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,蚁群算法与其它随机优化算法同样存在收敛速度慢易于限于局部最小点等缺陷.提出一种改进的蚁群算法,并将其与启发式方法相结合以解决多点路由问题.仿真证明,基于改进蚁群算法的多点路由算法模型可以稳定地获得优于现有启发式算法的解,是一种有效的多点路由算法,同时该算法也适用于并行执行和应用.     

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。     

求解车辆路径问题的一种遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP-hard问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的交叉算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解一般的和有时间窗限制的车辆路径问题。采用文献中的实例进行了数值试验,试验结果表明该算法是有效的。     

求解多车场车辆路径问题的分散搜索算法

提出了一种求解多车场车辆路径问题(Multi-depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)的分散搜索算法(Scatter Search,SS).该算法基于顾客信息进行编码,采用扫描算法(Sweep algorithm)与最优划分过程产生待选解集;通过启发式规则选择不同解包含的弧来生成新解;并由2-交换、2-交换*及最坏移出-预测插入启发式三种局部搜索策略构成迭代下降算法对解进行改进.通过采用文献中随机生成的小规模数据及MDVRP的Benchmark问题对算法进行测试,验证了算法的有效性.     

A NEW ROUTING ALGORITHM FOR THE SHUFFLE-EXCHANGE PERMUTATION NETWORK

In this paper, a new routing algorithm is given for the shuffle-exchange permutation network （SEPn）. The length of the path between any two nodes given by our algorithm is not more than 11/16n^2＋O（n）, i.e., the diameter of SEPn is at most 11/16n^2＋ O（n）. This improves on a 1/8（9n^2- 22n＋24） routing algorithm described earlier by S. Latifi and P. K. Srimani. We also show that the diameter of SEPn is more than 1/2n^2-n.