免疫优化在QoS组播路由中的应用

提出了一种时延约束的最小代价组播源路由免疫算法．该算法的主要思想是：利用自然免疫系统中抗体和抗原的交互关系来模拟QoS组播路由中可行解（满足QOS约束的解）和不可行解（不满足QoS约束的解）之问协同演化过程,避免了传统的处理约束的方法——罚函数方法的局限性．算法的实现借鉴了前人提出的高效的克隆选择算子,可有效地提高算法的搜索性能．仿真实验证明：算法性能要好于被测试的著名路由算法．     

一种新型群体智能优化算法——微进化算法

提出了一种新型群体智能优化算法——微进化算法.该算法采用实数编码,基于个体自身历史最优位置,以群体中最优个体与当前个体的矢量差异信息作为指导,进行启发式搜索.数值实验结果表明:微进化算法简单有效、计算精度高、收敛速度快、鲁棒性强;此外,还具有参数设置简便、计算简单等特点.     

一种基于密度的启发性群体智能聚类算法

提出一种基于密度的启发性群体智能聚类算法.针对以往群体智能聚类算法中分类错误率较高、算法运行时间较长等不足,提出记忆体方法和基于密度的先行(look ahead)策略.用人工数据集和真实数据集进行实验,将实验结果进行比较分析.分析结果表明,基于密度的启发性群体智能聚类算法能够得到令人满意的聚类结果,其分类错误率和运行时间明显小于其它聚类算法.     

一种适用于ISA100.11a工业无线网络的路由算法

为了更有效地利用网络能量,针对工业无线网络数据可靠传输要求,提出了一种适用于ISA100.11a工业无线传感器网络的路由算法。该算法作用于ISA100.11a网络中的系统管理器,以网络中设备的链路质量和剩余能量为指标,依赖Floyd改进算法,在网关到终端设备的多条路径中选择一条最优路径进行数据传递。测试结果表明,该路由算法能够在有效延长网络生命周期的同时,较好地改善数据传输可靠性。     

蚂蚁算法在MPLS VPN QoS路由中的应用

介绍了一种基于蚂蚁算法的多限制QoS路由选择算法，以及其在基于多协议标签交换MPLS的虚拟专用网的应用．     

基于改进蚁群算法的QoS路由研究

由于网络规模的扩大,路由节点的距离增加,多种路由约束因素对传统路由算法的寻优过程造成极大的干扰.针对这一问题,提出了一种基于改进蚁群算法的QoS路由算法.该算法在QoS多约束条件下,利用蚁群算法具有较强的正反馈特性,强化了算法的搜索特性;同时对蚁群算法的转移概率因子和信息素更新规则进行优化,使得改进后路由算法的收敛性和随机搜索性均得到提高.仿真实验结果表明,基于改进蚁群算法的QoS路由在多种路由约束条件下的寻优能力得到保障,寻优效率得到提升.     

基于多条件约束的QoS路由选择优化算法

要：基于多条件约束的Qos路由选择优化是提高通信网络效率和性能的核心问题，本针对一类源一目的通信网络的QoS路由选择问题，引入动态规划方法在给定丢失率约束条件下给出最小时延的路由选择．     

一种基于Hopfield神经网络的Adhoc网络QoS路由选择算法

当前研究Adhoc网络的QoS保证主要集中于QoS路由选择。人工神经网络已成为求解大规模优化问题的一种有效方法，已经证明合适的神经网络能实时地得到问题的精确解。主要考虑在Adhoc网络中满足时延条件下的最小耗费问题，建立了一种新的Hopfield神经网络模型，给出能量函数各参数之间的关系，并证明了通过适当选取参数，网络的可行解将是渐近稳定的。计算实例表明了新网络模型的有效性。     

基于多目标的管道物联网无线路由算法

在恶劣的环境下传感器节点能量限制一直是制约油气管道物联网性能的关键因素.网络端对端延时决定了油气管道物联网对于管道安全事故的反应时间.为此,针对油气管道物联网能量限制和端对端延时问题提出基于多目标优化的管道物联网无线路由算法,通过将节点剩余能量以及节点到汇聚节点之间的距离作为机会路由中选择候选转发节点的指标,实现了物联...     

一种基于多条件约束的路由优化启发式算法

主要研究了2个问题：其一是在网络中寻找一条从源节点到目的节点的路径，该路径满足总长度不大于预设值且总耗费也不大于预设值；其二是在满足总长度和总耗费均不超过各自预设值的条件下，寻找一条优化路径，使得决策者满意其总长度和总耗费．文中首先提出了一个交互式算法来求解后一个问题，该算法利用一个多目标整数规划模型来求解长度和耗费优化的路径．该算法引入目标参考点，在算法的每一次交互步骤中，让决策者通过调整目标参考点来寻找满意解，并压缩了目标搜索空间．然后提出了一个启发式算法来综合解决以上提出的问题，并在文中给出了该算法的完整描述．最后给出了一个仿真实例来验证文中提出的2个算法．     

物联网中LEACH算法的研究与改进

针对物联网节点异构的特点,从时效性要求不同的角度出发,提出一种改进的LEACH路由分簇算法。在传送数据之前,要求节点发送代表数据缓急的脉冲,根据脉冲长度及频率得到节点时效性要求参数,结合参数的大小和传输的数据量,动态分配每轮数据传输的时隙,使得高时效性要求节点分配较长时隙,在相对较短的轮次内完成数据传输。仿真结果表明,高时效性节点优先得到资源,传送时延较小,特别在节点数目众多的条件下,节点的平均传送时延得到降低。     

基于物联网技术的电子商务发展问题探讨

物联网是计算机、互联网、移动通信网之后信息产业的又一重大里程碑,该技术应用广泛,社会渗透性强,尤其在电子商务中的应用,可有效改善支付、物流配送和产品质量不可控等问题.目前物联网技术在电子商务领域的商业化运营还处于初级阶段,在技术、客户和行业运营等方面还面临着一些问题,本文将在阐述物联网的涵义及发展现状的基础上,从多方面探讨基于物联网技术的电子商务发展问题.     

Internet QoS路由路径计算及开销减少策略

当今各种Internet QoS保证机制和技术中，QoS路由是其重要的组成部分。对QoS路由的路径计算作了描述，介绍了QoS路由开销的减少策略，并指出还存在的问题及未来的研究方向。     

基于物联网的资源映射算法研究

在物联网环境下,大量物品通过各种传感技术加入到网络中。如何有效地组织和管理日益增加的物理资源,如何满足多样化的物联网应用需求,将成为物联网发展中一个非常重要的问题。网络虚拟化技术通过有效地管理虚拟用户请求到物理资源的映射来达到充分共享物理资源的目的,在解决该物联网问题时体现出它的优势。在现有互联网虚拟网络映射算法的基础上,针对物联网环境中物理节点所呈现的异构性特点,提出了一种基于物联网的虚拟网络到物理网络的资源映射算法。     

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·     

基于狩猎搜索的可信QoS路由算法

提出了一种可信QoS路由算法,采用区间形式描述用户需求以适应用户QoS和信任要求的模糊性,采用基于滑动窗口和窗台的信任评估与控制机制,引入满意度函数,基于狩猎搜索寻找满足用户需求的优化路径.对提出的算法进行了仿真实现,并在多个实际网络拓扑和虚拟网络拓扑上进行了性能评价,结果表明,所提算法是可行和有效的,同现有算法相比,具有更好的性能.     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

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.