MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

基于混沌遗传算法的QoS组播路由

针对遗传算法在搜索最优组播树的过程中易发生早熟收敛的缺点,提出一种抑制早熟的混沌遗传算法.利用混沌的随机性和遍历性,将混沌扰动算子加入到遗传算法的操作中,当判断种群有早熟发生时,就对该种群进行类似变异的混沌扰动操作,从而增加了种群的多样性,既保留遗传算法的全局搜索能力又能有效改善算法性能.仿真结果表明,该算法能克服早熟收敛的缺点,又能快速、有效地构造出满足QoS约束要求的最优组播树.     

基于混沌序列遗传算法的QoS组播路由选择方法

针对遗传算法求解服务质量(QoS)组播路由易发生早熟收敛的缺点,将混沌序列引入遗传算法中.首先利用混沌序列的随机性,生成更具多样性的遗传算法的初始解集,然后,通过判断适应度函数值的变化,判断早熟是否发生,如果发生早熟,则用混沌扰动对该解群进行类似变异的扰动操作,从而避免进化过程中基因多样性的缺失.仿真结果表明,该算法能快速、有效地构造出满足QoS约束要求最优组播树.     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

基于混沌神经网络的QoS组播路由算法

为了改变Hopfield网络的能量函数梯度下降的趋势,对神经元的内部状态施加了一个混沌控制量以控制神经网络的能量函数增加,减少或保持不变。将该混沌神经网络应用于解决QoS组播路由问题,提出了基于该混沌神经网络的QoS组播路由算法。通过计算机仿真,该算法能根据组播应用对费用和时延的要求,快速有效地构造组播树,与当前其它启发式算法相比较,本文提出的算法是可行和有效的。     

基于子树受限QoS的组播路由恢复算法

通过对多媒体组播协议的研究,发现在组播树中的路由节点发生故障后,树中节点将分散为若干个不同QoS需求的子树,通常的做法是将子树的所有节点重新发起构造成新的组播树.通过增加对子树受限QoS信息的描述,在组播树中路由节点发生故障之后,只是按照子树的QoS信息重新构造新组播树,子树构造不成功时才进行所有节点的构造.仿真试验表明,在路由节点故障情况下子树的构造成功率平均超过80%,同时这种方可缩短组播树故障恢复时间并降低重构开销.该算法还可以提高组播应用的可靠性.     

基于多种遗传算法的组播路由选择方法

给出了一种混合多种群遗传和微种群遗传的算法,以及一种防止产生网络环路和冗余的编码技术,并对算法的时间性能进行了分析,表明该算法快速有效.     

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。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽时延约束费用最小组播路由选择方法,该方法针对遗传算法的局限性,采用基于备选路径集的整数序列编码机制,对适应度函数进行了调整,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法.实验表明,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,能够满足多媒体网络对相应QoS的需求.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

论述了用量子遗传算法解决计算机路由选择中的选播QoS路由问题。在考虑网络带宽、时延的基础上,将资源消耗函数和网络负载分布作为目标函数,采用量子比特编码,利用量子旋转门操作实现量子染色体的更新操作来求最优解,希望所选路径消耗较少的网络资源,并使负载尽量均衡分布,达到合理利用网络资源,降低网络拥塞的目的。     

NGI中的一种禁忌-递阶遗传QoS组播路由算法

设计了NGI主干网重要组网形式IP/DWDM光Internet中一种非NP类QoS(quality of service)组播路由算法,基于禁忌-递阶遗传算法(tabu-hierarchy genetic algorithm,THGA)构造优化的QoS组播路由树·该算法模拟生物繁衍过程,采用递阶编码方式,引入禁忌交叉和禁忌变异两种禁忌算子改进遗传操作,综合考虑了用户QoS需求和网络费用,同时有助于实现网络负载平衡·仿真结果表明,所设计的算法是可行和有效的,它在一定程度上克服了基于经典遗传算法的QoS组播路由算法存在的早熟和收敛慢等问题,提高了算法性能,较好地解决了IP/DWDM光Interne...     

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．     

基于阶段变异的PSO组播路由算法

理论上已证明组播QoS(Quality of Service)路由问题是一NP完全问题。集群智能算法为此类问题的求解提出了新的思路。在进行基于粒子群优化(PSO)的QoS组播路由算法研究的基础上,分析了基本粒子群易陷入局部最优路由而导致停滞的现象,通过引入变异算子,阶段变异的机制,克服了标准PSO算法的缺点。仿真结果显示了算法的可行性和有效性。     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学和微观经济学相关知识,设计了一种ABC支持型QoS组播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数来描述链路状态的不精确性,引入边带宽定价、边评判和组播树评价,基于蚂蚁算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播树.基于NS2仿真实现该路由机制,对路由请求成功率、用户效用、网络提供方效用、综合效用和Nash均衡下Pareto最优解比例(RPN)等性能指标进行了评价.仿真结果表明,同现有路由机制相比,该机制是可行和有效的.     

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。