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     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(lowearthorbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出了一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用了LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明,和传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

LEO卫星IP网络组播路由算法

为了解决低轨(low earth orbit,LEO)卫星网络中需要快速高效组播路由协议的问题,提出一种新型LEO卫星IP网络组播路由算法。在分析建立LEO卫星网络拓扑模型的基础上,该算法利用LEO卫星网络的自身特点,采用分布式迭代的计算模式,生成基于源端的组播路由树,大幅度地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明:与传统的LEO卫星网络组播路由算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,生成的组播路由树具有较小的开销。相比于传统MRA算法,该算法生成的组播树中源点到组播成员节点的平均延时大约为前者的90%。     

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。     

改进人工鱼群算法及其在QoS组播路由问题中的应用

提出了一个基于蚁群算法和人工鱼群算法相结合的QoS组播路由算法.首先利用改进的Salama网络拓扑随机生成算法,随机生成一个网络拓扑图,再利用蚁群算法并行搜索的特点找出大量满足约束条件的可行路径,创建备选路径集,最后使用人工鱼群算法在所创建的备选路径集中,通过执行觅食、聚群、追尾等行为求解最优组播树.仿真结果表明,该算法跟基本的鱼群算法相比有着更高更快的效率,能够尽快的找到最优的组播树,并具有更好的全局优化性能,适合于高速的、实时的多媒体传输网络.     

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。     

IP网络组播路由研究

阐述了IP组播的基本原理,分析了各组播路由协议,探讨了它们之间的联系和优缺点,并对组播技术的未来发展作出了预测.     

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．     

组播路由算法综述

在说明组播技术原理的基础上,对目前的组播路由算法进行了回顾,最后指出了组播路由算法的分类及其发展方向.     

基于改进的蚁群系统的多QoS约束组播路由算法

该文提出了一种新的改进蚁群算法,加速算法收敛速度,实行多个独立QoS约束的更新策略,满足用户的QoS要求.仿真实验表明,应用这种改进型蚁群算法于多播路由问题,可以得到比现有启发式算法更好的结果.     

基于交叉熵的多约束QoS组播路由蚂蚁算法

基于多媒体传输的网络应用均对服务质量(quality of service,QoS)有迫切的需求,如带宽、延迟、丢包率等。寻找满足上述QoS要求的组播树问题是一个NP-完全问题。在已有的多约束QoS组播路由算法中主要是局部搜索算法或集中式搜索算法,这些均不能保证在实际网络中找到全局解。本文提出用基于交叉熵的蚁群优化算法来求解多约束QoS组播路由问题,NS2仿真结果表明该算法能够快速找到近似最优解。     

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。     

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

QoS组播路由算法研究综述

组播路由和网络服务质量(QoS)是目前和下一代Internet的两个重要研究课题。QoS组播路由作为这两个研究课题的融合,是亟待解决的NP-完全多目标优化问题。结合QoS组播路由算法的问题模型与数学描述,依照不同标准对现有的QoS组播路由算法进行了分类,就当前QoS组播路由算法的研究成果进行了总结,分析比较了典型的QoS组播路由算法,提出了目前算法研究存在的问题,并对以后的研究方向作了展望。     

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。     

基于计算机网络的组播路由算法

本文针对多媒体通信中的可靠多播路由问题,提出了一种基于可靠性检验的、能够满足不同可靠性要求的可靠多播路由优化算法,该算法针对一棵给定的、未考虑可靠性的初始多播树,分别计算源节点到每个多播节点路径上的可靠性,如果该可靠性不能满足相应的可靠性要求,则修改或改变多播树中源节点到此多播节点的路径,使其满足相应的可靠性要求。     

基于PCE的多域光网络安全组播路由算法

IETF提出了基于路径计算单元(Path Computation Element)的多域光网络架构方式,能够很好的解决跨域路由的计算问题,但由于光网络的透明性,分层PCE架构下的光网络存在安全威胁。因此,如何提高光网络中信息传输的安全性是一个重要的问题。在PCE架构的基础上,利用信任度、接种疫苗及免疫选择等关键技术,设计了多约束条件下基于人工免疫和信任度的多域光网络安全组播路由算法,在保证光树可信和高收敛速度的前提下,可使组播树的综合成本最小。经分析及仿真实验表明,与传统的多域光网络最短路径树组播路由算法相比,具有更低的综合成本和更优的抗阻塞性能。     

基于遗传算法时延与时延差约束组播路由算法

现有组播路由协议提供尽力而为的服务而没有QoS(服务质量 )的支持 .一种启发式组播路由方案考虑了时延与时延差的约束条件 ,可以为应用提供实时性与同步性的支持 .提出了基于遗传算法的时延与时延差约束条件组播路由算法 ,在具有启发式组播算法性能的基础上兼顾组播的代价 ,同时力图减小算法运算复杂度     

一种优化组播路由费用的算法

为满足某些组播应用（如多媒体通信,分布环境中的协同工作等）。既需优化路由的网络费用,又需优化路由的目的地费用的要求,提出了一种简单可行并且使用灵活的组播路由优化算法。该算法的主要思想是对目的结点费用进行衰减,以使组播路由有更多的共享链路,优化了路由的网络费用,同时还可以调节衰减因子使目的地平均费用也得到优化,克服了已有的优化方案只能优化网络费用或只能优化目的地平均费用的缺点,适用于各种通信场合。