NGI中立队竞争演化QoS组播路由算法

设计了一种NGI中的非NP类QoS组播路由算法.该算法以最小化费用为目标,基于立队竞争演化算法,寻找一棵延迟、延迟抖动、带宽及出错率受限且费用优化的组播路由树,一体化解决路由与波长分配问题,同时兼顾网络负载均衡.仿真研究表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且在组播树费用和运行时间上明显优于基于经典遗传算法的QoS组播路由算法.     

NGI中反应式一体化容错QoS单播路由机制

在IP/DWDM光Internet中,如何提高其容错能力同时改善其QoS(qualityofservice)是需要解决的主要问题.容错QoS路由是解决该问题的一个有效方法.采用反应式容错策略,基于启发式A算法,设计了一种一体化容错QoS单播路由机制,在寻找路由的同时进行波长分配.该机制以网络延迟、负载、波长转换代价达到平衡的最佳值为目标,兼顾波长资源的高效利用和故障恢复率的提高.仿真研究表明,该机制是可行和有效的.     

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.     

卫星Internet中一种QoS组播路由机制

考虑了卫星Internet拓扑变化的可预测性和组播应用的服务质量QoS(quality of service)需求,设计了一种QoS组播路由机制.给出了卫星Internet中QoS组播路由问题模型及其数学描述,引入拉格朗日松弛,设定适应度函数,使用PRIM算法,基于次梯度优化,寻找生存周期最大化的QoS组播路由树.基于NS2进行了仿真实现和性能评价.仿真结果表明,同传统的组播路由机制相比,该机制是可行和有效的,提高了QoS组播路由树生存周期,具有良好的性能.     

一种IP/DWDM光因特网中的组播路由算法

研究了IP/DWDM光因特网的集成QoS(QualityofService)组播路由与波长分配算法·给定组播请求与用户QoS需求,提出的算法基于遗传算法GA来构造一棵柔性QoS组播树,并基于波长图方法对组播树进行波长分配,一体化考虑路由选择和波长分配问题,从而使QoS组播树费用和用户QoS满意度都趋近优化·该算法还考虑了IP/DWDM光因特网的负载均衡问题·仿真实验表明,算法是可行和有效的·     

一种基于蚁群算法的动态组播QoS路由算法

提出了一种基于蚁群算法的满足带宽、时延、时延抖动、分组丢包率、费用多个QoS约束的动态组播路由算法(DM-ACA).该算法使用逆向路径(Reverse path)机制,蚂蚁从目的节点出发寻找源节点,解决了组播网络动态变化的问题;通过引入洪泛(flooding)机制,初始群筛选(sieving)机制,加性增量乘性减量(AIMD)的信息素启发机制,解决了蚁群算法局部搜索能力弱、收敛速度慢、易于陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,提出的算法可行有效.     

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.     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法.     

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。     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

将遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法这3种智能优化算法引入基于QoS的优化组播树计算中·首先建立了支持QoS组播的高速网络模型,在此基础上给出了组播算法问题的数学模型·分析了在组播算法问题中应用这3种智能算法所面临的关键问题及解决方案,然后给出了3种算法在费用寻优和运行时间性能方面的对比·仿真表明,这3种算法都有较高的性能,能够满足下一代互联网支持QoS组播的需求·     

NGI中一种QoS重路由机制

根据NGI和移动用户切换特点,借助模糊理论,设计了一种QoS重路由机制.通过引入链路可用带宽隶属函数、路径延迟隶属函数、路径延迟抖动隶属函数、路径出错率隶属函数、路径跳数隶属函数和链路质量评价表,对参数进行模糊评价;通过定义路径重复因子和路径选择因子,对路径质量进行评价;在此基础上,设计了QoS重路由步骤.基于NS2,进行了仿真实现.仿真结果表明,该机制是可行和有效的,在满足用户QoS需求的同时,降低了重路由信令开销.     

NGI中一种切换目标预测机制

基于统计与即时相结合的方法,设计了NGI中的一种切换目标预测机制.首先,采用统计预测,根据切换历史记录,建立模糊决策树,据此预测切换目标.如果预测到的目标有多个,则根据用户当前位置、运动方向和运动速率等即时信息以及平均呼叫持续时间进行即时预测,计算用户对每个预测到的目标的访问概率,选取该值最大的作为切换目标.仿真结果表明,同单一的统计预测机制和即时预测机制相比,该机制在不同速率下的预测命中率都较高,总体性能好.     

一种支持QoS的多播路由算法

对支持QoS(服务质量)的多播路由技术作了较详细的分析,提出了一种后向搜索最小生成树算法作为有实时性要求的多播业务的路由算法,并模拟分析了该算法的优越性。     

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.