一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

Internet中的多播路由选择算法

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 中多播路由选择问题可归化为最小 Ｓｔｅｉｎｅｒ 树问题，而该问题是一个 Ｎ Ｐ 难题，当前只存在若干种启发式算法。基于遗传算法和最小树算法，提出并实现了一种新的自适应路由选择算法，经编程运行发现，此算法具有良好的实际应用前景。     

一种新的QoS多播路由优化算法

讨论一种适应于研究QoS多播路由的网络模型.在网络环境及不确定参数条件下,提出了一种在网络规模、可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法（TQMRA）.仿真实验结果表明,TQMRA在网络环境及不确定参数条件下能够优化网络资源.     

QoS多播路由动态组管理技术

指出了具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet网络和高性能网络的重要难题.重点描述了QoS动态组管理多播路由方案、树的重组、核心树迁移.提出了将来的研究方向.     

一种快速的近似最小代价多播路由算法MCTH

提出一种快速近似最小代价多播种由算法。算法通过动态调整结点与当前躜上树的代价值,依次选择和当前路由树有最小代价的结点来逐步生成总体代价小的多播路由树。Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｓｔ Ｐａｔｈ Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ （ＭＰＨ）是一个性能很好的Ｓｔｅｉｎｅｒ对近似算法,算法分析和实验比较得出,本文的算法与ＭＰＨ有相同的性能,但复杂性更低,并且建立路由时仅需了解相邻结点之间链路的代价信息。     

基于蚁群算法的QoS多播路由算法

提出一种基于蚁群算法的分布式动态QoS多播路由的算法.充分考虑路径时延对多播树总代价的影响,多播树中添加符合QoS约束条件的路径,并且从多播组的目的结点出发进行搜索,该路径的路径代价在该次选中的所有迭代路径中最小,以"拉"的模式分布式地构造出多播树。实验结果表明,该算法代价性能良好,能满足多媒体网络的实时性要求.     

一个有效的时延约束最小代价多播路由算法

基于时延约束多播路由问题考虑链路代价,提出一种新的时延约束最小代价路径(DCM-CA)算法,作为搜寻节点间最短路径的算法;在此基础上又改进了基于代价-时延比率(CDR)函数的有效中心节点选择算法;基于CBT树,应用上述2种算法提出一种基于中心选择的时延约束最小代价多播路由(CS-DCMCMR)算法,该算法在搜寻路径和中心节点选择的问题上同时考虑路径的时延和代价。仿真证明CS-DCMCMR算法的时间复杂度为O(mlogn),与CSDVC算法和CCLDA算法相比,该算法在没有增加复杂度和满足时延及时延抖动约束的条件下,较大程度地减小了最终多播树的总代价。     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

一种有效的QoS组播路由算法

在多媒体和高速网络时代,组播是能够进一步推动Internet发展的机制之一.通过考虑组播通信服务质量(例如,端到端延迟和出错率)需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,提出了一个有效的近似算法,即基于Dijkstra算法,在网络资源约束条件下构造满足服务质量需求的组播路由树.仿真研究表明了该算法的可行性及有效性.     

基于可用带宽的QoS多播路由算法

设计了一种基于时延、时延抖动和包丢失率3个QoS约束下的最大可用带宽多播树求解模型，将可用带宽作为主度量参数来构建多播树。能够针对特定的服务需求对各个QoS度量的重要性进行灵活调整。其算法具有多项式复杂度，并通过仿真证明了算法的有效性。     

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.     

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。     

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.     

A Heuristic Algorithm on QoS Routing

This paper focuses on solving the delay-constratined least-cost routing problem,and propose a simple,distributed heuristic solution,called distributed recursive delay-constriained least-cost (DR-DCLC)unicast routing algorithm.DR-DCLC only requires local information to find the near-optimal solution.The correctness of DR-DCLC is proued by showing that it is always capable of constructing a loop-free delay-constrained path within finite time,if such a path exists,Simulation is also used to compare DR-DCLC to the optimal DCLC algorithm and other algorithms.