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.     

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．     

带QoS约束的查询式多播路由协议

随着网络技术以及商业化应用的飞速发展,带QoS约束的多播路由成为必要．在（汹多播路由中,很难取得管理费用、加入延迟和加入成功率以及多播树性能之间的平衡．提出了一种查询式的单路径／多路径自适应多播路由协议,能够在较低费用的情况下保证节点加入多播树的成功率．模拟结果表明,该协议能够很好地同时适应组成员稀疏或密集的情况．     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

QoS多播路由及其优化技术研究

QoS多播路由问题是NP完全问题，问题的求解一般采用优化方法。文章给出了QoS多播路由的概念和问题模型．讨论了问题解决的不同优化方法．并分析了不同优化方法的特点和缺陷，针对缺陷给出了多个方法进行混合的不同策略。     

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．     

QoS多播路由动态组管理技术

指出了具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet网络和高性能网络的重要难题.重点描述了QoS动态组管理多播路由方案、树的重组、核心树迁移.提出了将来的研究方向.     

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．     

一种满足多服务质量约束的动态组播路由算法

建立了网络模型，描述、简化了研究的问题，并提出了一种新的满足多服务质量(QoS)约束的动态组播路由算法(DMRMQ)．该算法采用Bellman—Ford算法作为路径搜索算法，能在满足带宽、延迟、延迟抖动和丢包率约束的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由．仿真实验表明，在假定网络节点输出链路容量相等的情况下，与Greedy、LeastHop两种不考虑QoS的算法相比，DMRMQ能在满足多QoS约束的前提下建立动态组播路由，且路由请求平均成功率提高约10％，路由平均延迟降低约20％，路由平均跳数基本持平．     

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。     

基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

基于SDN的QoS多播网络仿真

多播为计算机用户提供了高效率的传输方法,有效地解决了网络拥塞,然而在复杂的网络环境中,多播的路由协议还需要通过分散部署,没有一种完善多播运行管理机制。针对上述问题,提出了一种基于SDN机制的解决方案,利用SDN网络架构高效灵活的管理网络中的多播路由协议,在基于Qo S的约束JIA多播算法基础上提出了更优的KL-JIA多播算法,设计了基于BGP协议网络的仿真实验,SDN网络将根据实际情况下发多播路由算法,实验取得了理想的效果,验证了SDN下发多播算法的正确性。     

互联网络服务质量路由算法研究

介绍了QoS技术产生的背景和QoS路由的基本概念，提出了一种基于网络服务质量要求的多播路由算法，并对该算法进行了评价，最后提出了该领域进一步的研究方向。     

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。     

基于正交多项式神经网络的卫星网络QoS路由算法

QoS路由问题作为多目标约束优化问题,是一种非确定多项式完全(NP-complete)问题,目前在地面网络中多使用启发式算法求解。卫星网络的拓扑时变特性要求路由算法快速收敛,而高昂的信息交换代价又要求尽量减少星间控制信息交换,这导致绝大多数探测导向型的启发式路由算法应用在星上时性能不高。该文引入一种基于正交多项式神经网络的卫星网络QoS路由算法,将数据包路由过程类比为在经训练过的神经网络中分类的过程;同时正交多项式的使用提高了训练速率,保证了拓扑周期内训练结果的有效性。仿真结果表明:该路由算法在满足用户QoS需求的同时还降低了链路拥塞、丢包率、呼叫阻塞率等指标。     

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.     

基于改进的蚁群系统的多QoS约束组播路由算法

该文提出了一种新的改进蚁群算法,加速算法收敛速度,实行多个独立QoS约束的更新策略,满足用户的QoS要求.仿真实验表明,应用这种改进型蚁群算法于多播路由问题,可以得到比现有启发式算法更好的结果.     

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。     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。