基于正交多项式神经网络的卫星网络QoS路由算法

QoS路由问题作为多目标约束优化问题,是一种非确定多项式完全(NP-complete)问题,目前在地面网络中多使用启发式算法求解。卫星网络的拓扑时变特性要求路由算法快速收敛,而高昂的信息交换代价又要求尽量减少星间控制信息交换,这导致绝大多数探测导向型的启发式路由算法应用在星上时性能不高。该文引入一种基于正交多项式神经网络的卫星网络QoS路由算法,将数据包路由过程类比为在经训练过的神经网络中分类的过程;同时正交多项式的使用提高了训练速率,保证了拓扑周期内训练结果的有效性。仿真结果表明:该路由算法在满足用户QoS需求的同时还降低了链路拥塞、丢包率、呼叫阻塞率等指标。     

基于蚁群算法的Qo S路由模型的设计与优化

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

该文研讨了具有QoS多播路由问题．文中描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型．该文在网络环境及不确定参数下，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)．TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源．仿真实验结果表明．TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

一种基于本地QoS类别的端到端的QoS路由方法

传统的全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销,节点所获得的QoS信息总是不精确的。通过将全局网络划分为多个小的网络子域,并定义每个网络子域的本地QoS类别,将全局的端到端QoS路由转化为分层的路由问题,给出了一个可扩展性的路由算法。     

基于位置信息的MANET按需QoS路由算法

针对移动自组织网络QoS路由开销大的问题,研究了一个基于位置信息的路由消息转发方法,该方法可降低路由开销并提高路由成功率.在此基础上提出了一种路径优化的基于位置信息的QoS路由算法ODLAQR.不同于利用位置信息的路由算法,ODLAQR算法将路由消息转发域进一步分为Green区和Yellow区两个不同的区域,处在不同区域的节点采用不同的路由消息转发策略,最终根据费用选择最优路径传输数据分组.ns2仿真结果表明,和一些QoS路由算法相比,ODLAQR算法能够以较小的路由开销取得较高的路由成功率.     

基于能量约束和历史信息的容迟网络路由算法

基于已有容迟网络(DTN)路由算法对能量考虑不足的问题,提出了基于能量约束和历史信息的DTN路由算法(ERHR),并在The One(the opportunistic networking environment)平台上,用Java语言进行仿真比较.仿真结果表明,ERHR在能量消耗、传递成功率和平均缓冲时间等性能上优于其他DTN路由算法,适应DTN网络的需求,是一种有效的DTN网络路由解决方案.     

基于网边缘控制的QoS路由算法

为给不同的用户提供不同的服务质量(QoS),提出一种基于网边缘控制的因特网QoS路由算法。该算法中,路由选择的决断主要由网边缘做出,核心路由器的任务简化为通报网络信息和协调用户决断这两个较为简单的功能,利用用户级别的自组织路由来达到上述目标,从而形成一个扩展性强的自适应QoS路由算法。它使用路由探测分组与染色分组来增强网络的自适应能力;不需了解全局信息,只需局部网络状态即可;利用用户的自组织行为来协调路由行为。分析与仿真实验表明:该算法比传统算法有较强的动态性、可扩展性和较强的QoS提供能力。     

Ad Hoc网络中的QoS-Aware多目标优化路由协议

对Ad hoc网络中的QoS保证进行研究,针对现有的QoS路由协议没有考虑节点负荷、节点碰撞等本地信息,提出了一个在Ad hoc网络中提供QoS的路由协议——QoS-Aware多目标优化路由协议(QMOR).该协议把QoS请求———带宽作为接入控制的参数,路由发现和路由维护算法是DSR协议的扩展,在目的节点利用多目标优化算法进行选路,算法的优化参数包括路径时延、缓冲区中已存包的长度和重传数目.通过仿真,结果显示了QMOR协议无论在静态网络和动态网络,都有比DSR协议更好的性能.     

蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

一种基于最小费用最大流理论的Ad hoc路由协议

针对Ad hoc网络QoS路由问题,提出了一种基于最小费用最大流理论的Ad hoc路由协议(MCMFP)。将Ad hoc的移动终端作为网络节点,通信链路作为相邻节点之间的边,建立了Ad hoc网络的网络流模型,使Ad hoc网络的路由计算问题转化为图论中的最小费用最大流问题,从而计算出满足多QoS约束的路由路径,优化了网络带宽的使用,提高了通信信道的利用率,实现了网络流量的负载均衡。仿真结果表明,MCMFP协议具有更高的包转发率和更小的平均时延,有效提高了Adhoc网络的QoS性能。     

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.     

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.     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.     

非确定环境下组播路径QoS分解及资源预约

非确定环境中网络链路资源信息是动态变化的,为减少这种变化对组播路由的影响,提高资源预约的成功率,提出了一种将每一组播组成员的端到端QoS约束分解为局部QoS约束,以使组播路径资源预约成功率最大的QoS分解算法--AMOPQ,经分析新算法的时间复杂度为O(maxMe/(o)×|T|2).为进一步提高资源预约的成功率,还提出了一种在资源预约阶段使用的新的资源预约方法NMRR.仿真实验结果表明,使用AMOPQ实现组播路径QoS分解后再使用NMRR进行资源预约可获得比单纯使用AMOPQ更好的效果.     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

基于QoS的网络路由模拟器设计与实现

基于网络连接流参数和链路信息,QoS路由算法能够选择合适传输路径以满足应用性能的要求和优化网络资源,仅驻通过数学方法测试路由算法性能是不够的,而且在算法设计过程中,许多参数都需要通过模拟实验获得,本介绍了基于QoS网络路由模拟器的设计与实现方法,该模拟器可以测试不同路由算法性能,并可提供不同路由算法性能参数的比较。     

面向QoS的路由数学模型及求解

计算机网络通信过程中,在一定的网络状态下,不同的通信任务对QoS的要求不同,相应地,其路由选择策略也不同,为了描述路由选择的QoS,本文引入了两个相关函数,并在此基础上,给出了面向QoS的路由选择的数学模型及相应的求解算法,最后,利用算法对一个实例进行分析。     

A Network-Based VPN Architecture Using Virtual Routing

A network based Virtual Private Network (VPN) architecture by using fundamental routing mechanism is proposed. This network is a virtual overlay network based on the relay of IP-in-IP tunneling of virtual routing modules. The packet format employs the encapsulation of IPSec ESP (Encapsulating Security Payload), an impact path code and an extended DS (Differentiated Services) code to support multi-path routing and QoS. Comparing with other models of VPN, this network system can be deployed in the current network with little investment, and it is easy to implement. The simulation result shows its performance is better than the traditional VPN system of black box mode.