基于狩猎搜索的可信QoS路由算法

提出了一种可信QoS路由算法,采用区间形式描述用户需求以适应用户QoS和信任要求的模糊性,采用基于滑动窗口和窗台的信任评估与控制机制,引入满意度函数,基于狩猎搜索寻找满足用户需求的优化路径.对提出的算法进行了仿真实现,并在多个实际网络拓扑和虚拟网络拓扑上进行了性能评价,结果表明,所提算法是可行和有效的,同现有算法相比,具有更好的性能.     

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.     

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。     

基于服务资源供需平衡的质量路由算法

提出一种基于资源供需平衡、简单表示资源供求状态信息的新概念--质量水平涨落函数,并据此推广一般的质量路由算法.仿真实验表明新算法可有效地应用于稳定服务质量水平、平衡网络负载和控制网络震荡等环节.     

基于蚂蚁算法的ABC支持型QoS单播路由机制

引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数处理链路状态不精确,引入带宽定价、边评判和路径评价机制,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单播路径.基于NS2仿真实现了该路由机制,在多个实际和虚拟网络拓扑上对其进行了性能评价.研究结果表明,该机制是可行和有效的.     

一种基于服务质量的点对点通信路由选择算法

基于服务质量的路由选择机制是向分布式多媒体应用提供服务质量保证的重要手段·着重研究了基于服务质量的点对点通信路由选择机制,根据点对点分布式多媒体应用的实际需要和Dijkstra算法,提出了一遍逐段式算法,证明了算法的正确性·同时,设计并实现了算法的仿真软件,仿真结果表明算法是有效的·一遍逐段式算法不仅可以满足基于服务质量的点对点通信路由选择的需要,而且可以用于多媒体组通信路由选择机制的初始路由建立·     

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.     

基于多媒体业务的Ad Hoc网络QoS路由算法

当前Ad Hoc网络QoS路由算法难以满足传输中对多个目标的同时要求.以多媒体 实时业务中有严格限制的时延作为约束条件,把路由费用和数据丢失率作为QoS目标建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型,并给出了模型的算法.实例表明了算法的可行性.     

基于改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择

结合分布式遗传算法和Cascade模型的优点,提出了改进分布式遗传算法,并将改进后的算法用于解决移动IP的多约束服务质量路由选择.该算法在分群操作的基础上,根据每个子群进化的优劣程度动态地划分子群大小、控制子群间个体的迁移方向,使路径搜索更快、更好地收敛于全局最优.     

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...     

移动自组织网络Q学习和改进蚁群QoS路由算法

针对移动自组织网络的QoS路由问题,提出一种结合Q学习和改进蚁群算法的QoS路由算法,该算法综合Q学习和蚁群算法的优点,把Q学习算法的Q值作为蚁群算法的初始信息素,提高了算法初期的收敛速度,同时在路径选择时综合考虑节点的能量和负载.仿真实验表明,该算法在保证QoS需求的前提下,增加了路由的有效性和鲁棒性,降低了能耗,包投递率、网络生存时间等指标均较好.     

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·     

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.     

基于非精确状态的动态组播QoS路由算法

基于非精确状态的QoS组播路由问题,提出了一种由信宿驱动的动态组播路由算法,实验和分析结果表明,构造的路由方案成功成功地解决了在网络中存在多个组播业务及组播节点动态变化情况下的QoS路由选择问题。     

基于演化计算和代理的QoS路由算法

随着网络技术的不断发展,如何保证高性能网络服务质量(QoS)问题,是目前亟待研究的重要课题。文中研究了将代理和演化计算融合在一起,构建具有演化计算能力的多代理系统体系结构模型,并依据此模型提出一种新的路由算法,用于解决高性能网络QoS路由选择问题。     

Optimized QoS Routing Algorithm

QoS routing is one of the key technologies for providing guaranteed service in IP networks. The paper focuses on the optimization problem for bandwidth constrained QoS routing, and proposes an optimal algorithm based on the global optimization of path bandwidth and hop counts. The main goal of the algorithm is to minimize the consumption of network resource, and at the same time to minimize the network congestion caused by irrational path selection. The simulation results show that our algorithm has lower call blocking rate and higher throughput than traditional algorithms.     

一种基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量(QoS)组播路由的特点,提出了一种应用于下一代互联网的基于思维进化计算和博弈论的QoS组播路由算法.该算法由三部分组成:引入隶属度函数来描述"边"对用户QoS需求的适合程度;通过博弈分析判断网络方与用户在"边"上的效用能否达到Nash均衡;采用思维进化计算方法建立组播路由树,使得在树上不仅用户QoS要求得到满足而且网络方效用与用户效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

Core Placement Algorithm for Multicast Routing with QoS Requirements

Differing from the source-oriented algorithms,the Core-Based Tree(CBT) multicast routing architecture establishes a single shared tree for multiple connections on a multicast group.Which results in higher ration of network resources utilization.In alluding to the problem of Core Placement,we propose a simple method(QOCP) to locate an optimal core node,which can minimize the multicast delay and inter-destination delay variation simultaneously.The simulation results show that our method is very effective,and outperforms the other algorithms studied in this paper.     

一种基于非精确状态信息的QoS单播路由改进算法

传统的QoS保障的单播路由算法都假设IP网络结点的状态信息可以被准确地获知,但实际网络存在许多因素使得状态信息非精确.所设计的改进算法是通过动态确定k优路径算法(k_shortest algorithm)中的k值,从而确保最终求得的路径相对其他算法所求得路径是更优的.因此能有效地降低了丢包率,提高了端到端延迟绑定的概率,通过网络仿真器Ns的仿真分析,结果表明了该算法的有效性.     

基于最小生成树的时延约束多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但满足时延约束而代价最小的多播路由算法复杂性很高．提出一种快速有效的基于最小生成树满足端到端时延限制的多播路由算法SsTBMR．STBMR试图建立原图的满足时延约束的最小生成树,如果这样的最小生成树不存在,则用已找到的树与时延最小路径一起组成满足时延约束的多播树此算法简单易实现,时间复杂度为O(n2),与Kpp算法的时间复杂度O(△n3)相比,具有更大的应用价值．当然,这是以多播树的费用增大为代价的．实验模拟表明STBMR算法构造的多播树费用比KPP算法构造的约大4%,但STBMR算法执行所耗CPU时间比KPP算法约少54％．