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．     

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。     

移动自组网的多约束QoS多播路由最优算法

在多播应用中,应当确保多种网络服务质量(Qos).针对移动自组网多播通信业务工程,本文给出了一个基于遗传算法的多约束最优化路由算法(MQMGA),该算法能够优化最大链路利用、节省多播树开销、保持长寿命路径选择、减少平均延迟和端对端最大延迟.仿真实验结果表明,该算法有效,能够提高多播通信业务工程的性能,易于评价移动自组网的路由稳定性.     

免疫算法在QoS路由中的应用

针对覆盖网络多播QoS路由问题,提出基于免疫进化的覆盖网络多播路由算法。在免疫算法中引入聚类和混沌优化机制,有效地提高抗体群分布的多样性。实验结果表明该算法取得较好的效果。     

Internet中的多播路由选择算法

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 中多播路由选择问题可归化为最小 Ｓｔｅｉｎｅｒ 树问题，而该问题是一个 Ｎ Ｐ 难题，当前只存在若干种启发式算法。基于遗传算法和最小树算法，提出并实现了一种新的自适应路由选择算法，经编程运行发现，此算法具有良好的实际应用前景。     

一种新型的自路由多播容错网络

提出一种新的自路由多播的多路径多级互连网络MRCBN,实现自路由并发多播的同时兼顾容错．该网络硬件代价较小,构造规范简单,路由易于实现．在该网络的基础上提出一种新的自路由多播实现方案,将网络分成多播分解子网和置换子网两个部分,通过对多播目标地址预处理后,多播分解子网实现满足一定条件的多播分解,置换子网实现分解后的置换,路由的时间复杂度为O（log2 N）．另外,由于链路数目的增加,为多播路由提供了冗余路径,达到了容错的目的．     

通信网络中QoS多播路由技术研究

给出了多约束QoS组播路由的问题模型,分析论述了多约束QoS组播路由优化的约束树算法和遗传算法、蚁群算法、免疫算法等智能化算法,对QoS约束的多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法

针对AdHoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法（APs0）,将微粒在解空间中的飞行搜索过程映射为多播树的树形变换过程．构建了AdHoc网络中QoS多播网络模型,采用罚函数处理约束条件来设计适应度函数．描述了APSO算法求解AdHoe网络多播路由问题的实现过程,将QoS多播路由优化问题转化为整数计算问题．仿真结果表明：该算法能快速地找到针对AdHoc网络中满足qos要求的最优多播树,尤其在大规模网络下更能显示该算法的有效性和可靠性．     

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。     

MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

基于混沌序列遗传算法的QoS组播路由选择方法

针对遗传算法求解服务质量(QoS)组播路由易发生早熟收敛的缺点,将混沌序列引入遗传算法中.首先利用混沌序列的随机性,生成更具多样性的遗传算法的初始解集,然后,通过判断适应度函数值的变化,判断早熟是否发生,如果发生早熟,则用混沌扰动对该解群进行类似变异的扰动操作,从而避免进化过程中基因多样性的缺失.仿真结果表明,该算法能快速、有效地构造出满足QoS约束要求最优组播树.     

遗传算法在组播路由优化中的应用

通过分析遗传算法和组播路由的特点,提出了一种求解满足带宽-时延约束多组播路径问题的遗传算法.在算法中设计了一种基于节点连接路径的具有树状结构的染色体表示方法及可以实现树状染色体交叉和变异的算子.数值实验结果表明,所提出的算法有效改善了初始群体的整体适应性,便于更快地找到最优路径,有效解决了带宽-延时约束组播路由的问题.     

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.     

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.     

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...     

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     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

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.     

基于关键结点和遗传操作的最小代价组播算法

提出了基于关键结点的最小代价组播路由算法,算法利用整数规划的思想在网络中找出k个代价最小的结点;通过特定策略将这k个结点构成一棵树,然后采用遗传操作将不在树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点形成最小代价组播树.该算法可靠性高,能够有效满足实时应用的需求.