链路优化时延约束组播路由的遗传算法

针对网络的瓶颈路径易造成网络拥塞的现象,分析了链路负载不平衡的原因,重新给出链路代价定义,提出一种遗传算法求解该类组播路由问题.算法从链路代价权值转化开始,以满意的时延树为遗传算法的初始解集,然后在交叉操作过程中不断地用低链路代价的边代替树中高链路代价的边,以求得满足链路代价最优的组播树.仿真结果表明,该算法在考虑网络的负载均衡情况下,选择链路代价较低的空闲路径,快速、有效地构建满足时延要求,链路代价最小的组播树.     

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。     

用一种改进遗传算法求解带时延约束的组播路由问题

提出一种改进的遗传算法,用以求解带时延约束的组播路由问题.该算法综合考虑了路由费用和路由时延,并给出了一种适应度评价函数,在算法中采用了最佳个体保留、自适应交叉以及非线性排序选择等多种优化机制.仿真结果表明,该算法是可行的,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.     

基于混合遗传算法的多约束组播路由优化算法

针对目前多约束组播路由算法中存在的算法复杂,不能求出其精确解和运算量大,解不稳定等问题提出了一种新的组播路由优化算法,其核心是采用改进的遗传算法。该算法采用模拟退火算法与遗传算法相结合的方法,编码采用实数编码结构,交叉和变异概率适当选择,合理设计适应度函数。仿真结果表明,该算法是有效的,稳定的,比传统遗传算法性能优越,具有较强的实用性。     

基于Agent的组播路由算法

现有的路由算法基本上都是利用静态信息 ,这样计算出来的组播树不能反映实际情况 ,具有很大的局限性 .针对此问题 ,本文提出利用Agent技术预先收集、更新网络链路状态信息 ,以便尽可能地反映实际情况 .仿真试验表明效果较好 ,具有较好的实用性     

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.     

基于QoS的动态组播路由协议框架

通过对现有动态组播路由算法及协议的研究和分析,在总结QoS动态组播路由问题研究现状的基础上,提出了一个协议框架,并就此协议框架中的动态问题、QoS问题及分层问题提出了一些理论上的解决办法.框架试图利用集中式算法作为组播路由的预计算方法,同时结合分布式地动态收集QoS信息,做出QoS相关的组播路由决定.把一些现代互联网的先进技术,如Anycast机制等,结合到组播路由算法中,使组播路由算法具有更大的灵活性和可扩展性.     

一种基于链路优化的时延约束组播路由算法

研究具有时延约束的最小代价组播路由问题，提出一种基于链路优化的组播路由算法求解该问题。算法从最小时延树开始，不断地用低代价链路代替树中高代价链路，以求得满足条件的组播树。仿真实验结果表明，该算法能根据组播应用对时延的要求，快速、有效地构造最优组播树，具有较低的时延。     

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。     

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Qos组播路由算法的研究

从源路由算法、分布式路由算法和层次型路由算法3个方面分析了现有Qos组播路由算法,介绍了相关算法的基本思想,并探讨了今后的研究方向。     

基于质量水平涨落函数的组播路由算法

对组播网络模型进行数学分析,引入了质量水平涨落函数的概念.提出了一种基于质量水平涨落函数(QFF)的组播路由算法(MRQF),理论分析和仿真实验都表明此算法具有稳定服务质量,平衡组播网络负载的特点.能够保证组播树整体的稳定性.     

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...     

基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法

通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解.提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA).     

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.     

基于主干树的最小代价组播路由算法

提出基于主干树的最小代价组播路由算法,该算法首先在网络中找出K个代价最小的结点,然后以这K个结点形成一棵树,并称这棵为主干树,然后将不在主干树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点。该算法的时间复杂度O(n^3)。该算法所构造的组播树代价略低于MPH算法和KMB算法。     

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。     

QoS多播路由及其优化技术研究

QoS多播路由问题是NP完全问题，问题的求解一般采用优化方法。文章给出了QoS多播路由的概念和问题模型．讨论了问题解决的不同优化方法．并分析了不同优化方法的特点和缺陷，针对缺陷给出了多个方法进行混合的不同策略。