基于配队蚁群算法的QoS组播路由方法

QoS组播路由是网络信息传输的一项关键技术,提出了一种配队蚁群算法对该问题进行求解。算法以满足约束条件下的组播分解、策略控制下的组播树生成为基本思想;定义了扩展组播树,并改进了蚁群算法的信息素更新策略,使之更适合于组播问题的求解。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局(近似)最优解,且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性。     

基于线性能量函数的组播路由算法性能评价策略

作为下一代高速网络的核心技术之一,多约束服务质量组播路由成为了当前网络研究的重点,但对算法性能进行合理的评价仍是一个开放性问题。提出了一种基于线性能量函数的组播路由算法性能综合评价策略——IESMR。算法通过线性能量函数将待评价组播算法的各项QoS性能转化为单一度量值,考察其距极限最优能量值的偏差半径作为算法性能综合度量指标。     

一种优化多目标的交互式路由算法

Qos路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的Qos路由问题。选取带宽作为约束条件，线性函数(时延和耗费徘为优化目标，建立了Qos路由选择的多目标缉陛整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题，证明了新问题的最优解是原问题的有效解，给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念，逐步调整目标函数参考点，压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求，并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。     

一个时延约束的动态组播路由算法

分析了时延约束的动态最小代价组播路由问题，然后基于贪婪思想设计了一个动态组播树生成算法DCDG（Delay—Constrained Dynamic Greedy Algorithm），用于在动态环境下构造时延约束的低代价组播树。该算法通过节点动态贪婪地选择满足时延约束的最短路径加入组播树来降低代价；若时延不满足要求，则通过合并DDSP（Destination-Driven Shortest Path Algorithm）最小时延路径来产生一个满足时延约束的低代价组播树。仿真实验表明：DCDG算法动态生成的组播树代价较低、性能稳定，而计算复杂度仅为O（n）；在严格的时延约束下会话成功率高。     

组播最优QoS划分问题及其混合遗传算法

最优QoS划分研究基于性能的价格体系下的资源分配问题，组播最优QoS划分（MOPQ）是将组播树上端到端QoS要求划分到本地链路，使得总代价最小。研究了求解MOPQ问题的遗传算法，设计了由树代价与叶结点缮罚因子构成的适应度函数，提出了双子群混合遣传算法。该算法充分利用了遗传算法的全局搜索优势，模拟退火算法的局部搜索优势以及双子群的协作优势。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于ns-2的SSM组播模型仿真

组播技术能以高效、可扩展的方式发送点到多点、多点到多点数据。传统的组播模型与协议存在可扩展性差等问题，至今未能在Internet得到广泛应用。新型的SSM组播服务模型，能克服传统组播模型的缺点，有望在Internet上得到广泛应用。本文实现了SSM组播服务模型，并对SSM实现机制进行了分析，利用所实现的SSM组播模型进行了仿真实验，论证了SSM组播模型的简单与高效性。     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.     

基于禁忌搜索的负载均衡组播路由算法

提出了一种基于禁忌搜索策略的能实现网络负载均衡的QoS组播路由优化算法。该算法在满足业务带宽和时延的基本要求下,将网络费用和负载均衡分布作为目标函数进行优化,达到网络费用较小和负载均衡分布的目的。仿真结果表明,该算法是一个有效、可行的算法。     

基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法

提出一种基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到混沌遗传算法中,通过构造和学习网络来替代传统遗传算法中的交叉重组和变异等遗传算子,避免了对大量控制参数和遗传算子的人工选择和重要构造块的破坏.同时,通过在决策图贝叶斯网络中引入混沌操作,对部分个体进行启发式变异,能有效提高群体多样性,避免早熟或局部收敛.仿真结果表明,提出的算法比改进前的决策图贝叶斯优化算法和混沌遗传算法均有更快的收敛速度,较强的鲁棒性.     

基于SDN的卫星网络多QoS目标优化路由算法

针对传统卫星网络中业务类型多样化导致的网络配置复杂和业务服务质量(quality of service, QoS)无法得到有效保障的问题,研究了基于软件定义网络(software-defined networking, SDN)的卫星网络架构,提出了一种能够满足多种QoS需求的自适应路由算法。首先,建立了软件定义卫星网络多约束条件路由选择优化模型;然后,使用拉格朗日松弛法对模型进行松弛处理;最后,使用梯度法进行迭代求解,搜索出满足带宽、时延、丢包率等多种QoS的最优路径。研究结果表明,该优化算法在QoS满意度方面相比近地轨道卫星路由算法提高了64%,在时延满意度和丢包率满意度方面相比软件定义路由算法提高了28%。     

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。     

A Heuristic Algorithm for QoS Multicast Routing

In recent years, QoS multicast routing has continued to be a very important research topic in the areas of networks. This paper presents a heuristic algorithm for the QoS multicast routing (HAQMR). This heuristic algorithm deals with delay and bandwidth constraints and has low cost. The HAQMR attempts to significantly reduce the overhead for constructing a multicast tree, the proof for correctness of the HAQMR is given, and the performance of the HAQMR is evaluated by simulations. The study shows that HAQMR provides an available approach to QoS multicast routing.     

Multicast routing algorithm of multiple QoS based on widest-bandwidth

1 .INTRODUCTIONA mobile Ad hoc network refers to a temporal multi-hop autonomy system,whichis constituted by a groupof mobile nodes containing wireless send-receive equip-ments[1].It possesses manycharacteristics-fast-deploy-able,self-organized,acentric , movable and of multi-hop.It can be wildly applied to many fields ,such asnational defense,emergency and disaster ,scientificin-vestigation and exploration etc .,and uponthat ,it hasgreat prospects[1 ,3 6]. With the wide spread of mo-bile…     

基于对位学习的多目标遗传算法

为了加强非劣排序遗传算法的搜索能力、加快其收敛速度,将对位学习与非劣排序遗传算法相结合,提出了一种用于解决多目标优化问题,基于对位学习的多目标遗传算法,并应用双目标、三目标的测试函数对该算法进行了验证.结果表明,基于对位学习的多目标遗传算法具有较好的收敛性和分布性.