基于最小生成树的时延约束多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但满足时延约束而代价最小的多播路由算法复杂性很高．提出一种快速有效的基于最小生成树满足端到端时延限制的多播路由算法SsTBMR．STBMR试图建立原图的满足时延约束的最小生成树,如果这样的最小生成树不存在,则用已找到的树与时延最小路径一起组成满足时延约束的多播树此算法简单易实现,时间复杂度为O(n2),与Kpp算法的时间复杂度O(△n3)相比,具有更大的应用价值．当然,这是以多播树的费用增大为代价的．实验模拟表明STBMR算法构造的多播树费用比KPP算法构造的约大4%,但STBMR算法执行所耗CPU时间比KPP算法约少54％．     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

基于蚁群算法的QoS多播路由算法

提出一种基于蚁群算法的分布式动态QoS多播路由的算法.充分考虑路径时延对多播树总代价的影响,多播树中添加符合QoS约束条件的路径,并且从多播组的目的结点出发进行搜索,该路径的路径代价在该次选中的所有迭代路径中最小,以"拉"的模式分布式地构造出多播树。实验结果表明,该算法代价性能良好,能满足多媒体网络的实时性要求.     

一种快速的近似最小代价多播路由算法MCTH

提出一种快速近似最小代价多播种由算法。算法通过动态调整结点与当前躜上树的代价值,依次选择和当前路由树有最小代价的结点来逐步生成总体代价小的多播路由树。Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｓｔ Ｐａｔｈ Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ （ＭＰＨ）是一个性能很好的Ｓｔｅｉｎｅｒ对近似算法,算法分析和实验比较得出,本文的算法与ＭＰＨ有相同的性能,但复杂性更低,并且建立路由时仅需了解相邻结点之间链路的代价信息。     

一种路径时延约束下构造最低代价多播树的探索算法

提出了一种新的探索算法 ,它根据源与目的节点间的时延约束 ,构造最低代价的多播树。并且可以在网络节点请求加入或离开时 ,通过更新现有的多播树 ,实现多播树的动态维护。对该算法进行了仿真 ,并与现有的一些算法进行了比较     

最小生成树在动态贪婪多播路由算法中的应用

由于在所有节点都是多播节点时,最小生成树是最佳的,因此期望通过最小生成树动态贪婪多播路由算法产生的多播树的性能在合理的范围之内．对贪婪算法、加权贪婪算法和本文提出的最小生成树动态贪婪算法进行了详细的仿真,仿真结果表明,本文提出的算法在多播节点密度较大时显示了优越性,且它的平均无效度在其他情况下也在可接受的范围之内．同时它还具有复杂度低的特点．     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求，需建立有时延约束的Steiner树，提出一种分布式的带时延约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和扩展性，优于巳有的几种算法，且能适应多播成员的动态变化。     

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求,需建立有时延约束的Steiner树,提出了一种分布式的带时延 约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和可扩展性"优于已有的几种算法, 且能适应多播成员的动态变化。     

一种分布式局部时延受限的多播路由算法

时延受限多播技术对网络中的实时业务非常重要。为保证受限多播树的服务质量，提出了一种利用局部信息的时延受限多播路由算法。算法要求源节点具有局部信息，即源节点到每个目的节点的时延最短路径信息。此外，其他节点要保存相邻节点和链路的信息。仿真实验结果表明，该算法要好于最短时延树的性能。     

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·     

改进的基于能量的多播路由算法

针对GEM在路由过程中没有考虑节点的剩余能量,在分析和改进GEM路由算法基础上,提出一种改进的、提供能量约束的多播路由算法EGEM。该算法在选择下一转发节点的过程中,对节点能量加以约束,以此选择剩余能量较多的节点进行数据传输,降低网络中节点的死亡率。实验数据表明,改进后的算法可以降低节点死亡率,一定程度上延长了网络的生命周期,但平均跳数保持不变或增加。     

基于链路可共享性的多播路由算法

基于链路可共享性,提出一个快速有效的时延约束多播路由算法SBMR.该算法首先计算各链路的可共享性,然后根据链路的可共享性,由大到小依次选择链路参与多播路由,最后由所选链路组成一棵低代价的多播树.实验结果表明,与多播路由KPP算法相比,本算法构建的多播树有72%比KPP算法构建的多播树更优,代价降低13%,启用的链路数减少9%,而且CPU时间减少15%.与多播路由DCSP算法相比,本算法以增加28%的CPU时间为代价,构建的82%的多播树比DCSP更优,代价降低15%,而且启用的链路数减少11%,达到了更好的链路共享.     

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.     

一种具有度约束的组播路由遗传算法

本文提出了一种基于树编码机制的遗传算法来求解组播路由选择问题,进化过程中采用了线形变异概率控制策略来提高解的质量。通过仿真实验表明,本文算法的解质量较好,运行速度快。     

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.     

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。     

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.     

基于免疫原理的动态多播路由算法

为了避免传统启发式算法在求解多播路由问题时存在的过早收敛问题,提出了一个新的动态多播路由免疫算法(DCOMIA),此算法利用克隆选择和基因库的思想改善了群体的多样性,并评估了二进制串表示的候选个体.同时,提出了一个改进了的动态约束多播路由问题(MDCMR),试验结果表明:此算法求解该动态多播问题是高效的.