基于流量工程的最小干扰路由算法的改进

在研究多种流量工程动态路由算法的基础上，深入剖析了最小干扰路由算法并指出了该算法的不足，提出 了一种改进的最小干扰路由算法。改进算法的基本思想是在考虑不包括当前节点对和其他入口出口节点对的关 键链路和准关键链路的同时，综合考虑了当前节点对的△-关键链路，使网络中相应链路的重要程度以链路权值的 方式表现出来。仿真结果表明，改进算法在满足标记交换路径（LSP）请求的同时,提高了整个网络总的最大流，增 加了LSP请求接入的个数，进一步降低了LSP请求的拒绝率。     

流量工程中一种权重配置动态路由选择算法

提出了一种MPLS(Multiprotocol Label Switching)网络中新的权重配置动态路由选择算法,该算法以跳数、带宽碎片要求及空闲带宽比率为权重,给到达流量合理分配带宽资源.在MPLS网络边缘实现路径选择后,使用MPLS显示路由技术即可摆脱中间结点路由算法的影响, 建立起满足各种业务QoS(Quality of Service)需求的LSP(Label Switched Path).仿真实验表明,该算法能够更好地进行流量均衡,减小网络拥塞;通过减小带宽碎片和提高带宽利用率更好地利用网络资源;同时通过改善丢包率等参数来实现一定的QoS保证.     

基于遗传算法的MPLS网络优化研究

对流量工程机制中的路由方法进行了详细的讨论,着重探讨了在MPLS网络环境下,利用遗传算法对网络资源进行优化配置。采用遗传算法作为网络优化算法的基础,分别将跳数、时延、带宽及代价转化为权值进行路由,然后将得到的候选路径作为种群,用遗传算法进行路径优化,选择优化出一个最大频带利用率最小的配置。     

MPLS流量工程协议及算法研究

简述了MPLS流量工程的网络结构、协议以及其路由技术现状.介绍了目前基于MPLS流量工程的路由算法研究情况,分析了基于MPLS流量工程技术路由算法的优势和存在问题,指出了未来研究方向.     

一种预先建立的MPLS快速重路由方案的设计

设计了一种针对节点保护的预先建立的多协议标签交换（Multiple Protocol Label Switching,MPLS）快速重路由的总体方案。该方案包括预先建立备份路径、故障检测、故障恢复控制、标签分发和数据包转发等几部分。首先针对工作路径上的标签交换路由器用最大流理论的最短增广路径算法搜索备份路径组。然后,设计了故障检测和恢复机制,确定了按流量的优先级和带宽需求选择备份路径的方法。最终实现MPLS快速重路由。     

基于MPLS流量工程的重路由算法改进

对多协议标记交换（MPLS）流量工程的重路由算法进行改进,采用“边建边拆”的思想,提出一种更合理的重路由算法.新算法在一定程度上克服了原MPLS流量工程重路由机制的各种缺陷.     

一种最小化网络能耗的冗余消除路由策略

拥有海量连接的5G网络中存在大量相同或相似的数据请求，造成网络带宽的严重浪费。因此，从消除冗余数据的角度出发，本文提出一种节能路由策略，用于解决流量高峰和低谷时期下网络流的路由路径选择问题；通过求解最小化网络能耗问题，进一步提出了一种流抢占路由算法。理论推导及仿真结果表明，本文提出的算法在流完成时间和活动链路数量方面均优于传统路由算法。     

基于最小代价的跨域虚拟网络映射算法

针对多个自治域网络环境中的虚拟网络映射问题,提出了基于最小代价的跨域虚拟网络映射(MC-VNE)算法.首先根据虚拟网络的约束条件,计算每个虚拟节点的可用物理节点集合,然后利用最小权重路由算法,计算出每条虚拟链路的可用映射物理路径集合.借鉴克鲁斯卡尔最小生成树算法思想,依次在可用映射物理路径集合选择最小权重物理路径,然后将对应的虚拟链路映射到该物理路径上,并协调完成虚拟节点的映射操作.仿真结果表明,MC-VNE算法有效地降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率.     

基于最小代价函数的网格资源发现算法

在P2P网格环境下,针对分层次网格资源发现机制过分依赖资源路由节点的弱点,提出了一种基于最小代价函数的网格资源发现算法.算法引入最小代价函数作为资源路由节点的选择标准,采用欧式坐标空间映射方法将网格资源和资源请求映射到了同一个欧式空间中进行资源发现.实验表明,算法代价低、响应快,能获得更好的查找成功率.基于最小代价函数的网格资源发现算法支持多种查询,具有良好的用户满意度和资源搜索性能.     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。