一种MANET中基于位置信息的ZRP路由协议

首先介绍了移动自组网和现有的一些路由协议,然后分析了移动自组网中ZRP协议并提出了一种新的改进的协议L-ZRP.L-ZRP是一种基于位置信息的ZRP协议.为了避免路由发现的盲目性,L-ZRP只在节点位置变化大于一定程度时才启动路由发现.通过目的节点的位置信息,L-ZRP能够确定一个包转发域,以此来限制包转发的范围.在L-ZRP中,分组中所携带的位置信息在节点移动造成位置明显改变时也能够及时更新.这些特点使得L-ZRP能够适应节点的移动性.最后使用NS2对L-ZRP协议进行了仿真,通过对仿真结果的分析显示L-ZRP在减少路由开销和平均端到端时延、提高包投递率方面都有明显的改善.     

基于演化博弈的MANET路由算法

提出用演化博弈理论建模移动自组网非协作路由问题,在证明了博弈的Nash均衡和无环的有效路径之间一一对应之后,给出了基于演化博弈的路由算法．该算法采用模仿者动态机制调整策略使博弈逐步收敛于Nash均衡点．仿真结果显示在能保证节点密度的情况下,新的路由算法的报文发送率接近于节点间无条件合作假设下的路由算法性能．     

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.     

基于MBOA的QoS路由算法研究

无线ad hoc网络中的QoS路由指标的优化是多个参数的优化问题,针对其特点,将多目标贝叶斯优化(MBOA)算法引入其中,对QoS的多个参数同时进行优化,用非确定性分类遗传算法(NSGA-II)中的选择方法挑选优选解.仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,能够有效的搜索到较好的Pareto前沿.     

包含QoS路由信息的最优路径选择算法

介绍了如何使用C 语言形成包含QoS路由信息的随机网络拓扑图,并通过在网络拓扑图上寻找最短路径来模拟在现实网络中满足一定条件的最优路径选择算法.     

基于BOA的受限延时QoS路由算法

无线ad hoc网络中受限延时的QoS路由问题是NP-complete问题,针对其特点,将贝叶斯优化算法引入其中,用贝叶斯网络对QoS参数进行模拟、采样和优化.实验结果表明,贝叶斯优化算法对于受限延时的QoS路由问题有着很好的解决能力,同时与其他算法比较,能够搜索到较低代价的路由,满足QoS路由要求.     

基于脉冲耦合神经网络的QoS路由算法

介绍了QoS需求下路由选择的特点和神经网络在QoS路由领域的应用,分析了脉冲耦合神经网络(PCNNs)模型,在此基础上提出了一种支持QoS路由的PCNNs改进模型,并对基于此模型的QoS路由算法进行了描述和模拟.模拟结果显示:通过自衍波在神经网络中的传递可以寻找到源节点和目的节点之间满足QoS需求、代价最小的路径.     

基于网边缘控制的QoS路由算法

为给不同的用户提供不同的服务质量(QoS),提出一种基于网边缘控制的因特网QoS路由算法。该算法中,路由选择的决断主要由网边缘做出,核心路由器的任务简化为通报网络信息和协调用户决断这两个较为简单的功能,利用用户级别的自组织路由来达到上述目标,从而形成一个扩展性强的自适应QoS路由算法。它使用路由探测分组与染色分组来增强网络的自适应能力;不需了解全局信息,只需局部网络状态即可;利用用户的自组织行为来协调路由行为。分析与仿真实验表明:该算法比传统算法有较强的动态性、可扩展性和较强的QoS提供能力。     

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.     

基于免疫遗传算法的多播QoS路由算法

提出一种基于自适应免疫遗传算法的多播QoS路由算法,该算法不仅能随种群进化的需要自适应调整交叉概率和变异概率,而且还通过引入免疫算子,在保证群体多样性的同时得到Pareto最优解.该算法能近似模拟自然界及生物个体竞争、繁衍和死亡的过程,具有较好的空间收缩能力和局部求精能力,能加快收敛速度和提高收敛精度.从而克服遗传算法的早熟问题.仿真结果验证了算法的有效性.     

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.     

基于蛙跳算法的无线Mesh网QoS路由算法

提出了一种解决无线Mesh网QoS路由问题的蛙跳算法.该算法采用路径节点编码,采用两点交叉生成新解.在进化过程中,整个种群首先被分成多个子群,各子群独立的进行局部搜索.然后各子群重新合并为一个新种群,使搜索到的信息得到了有效交流.仿真试验表明了所提算法的有效性.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

基于蚂蚁算法的通信网络QoS路由方法

对于提供基于QoS服务的通信网络来说，QoS路由是其中一个很关键的因素。本文介绍的基于蚂蚁算法QoS路由就是一个很好的解决方法。此前的一些算法只考虑了时延这一影响，本文的方法则考虑了服务质量的其它一些参数，比如有保证的带宽和最大的延迟等，从而提供更好的服务质量。     

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。     

基于演化计算和代理的QoS路由算法

随着网络技术的不断发展,如何保证高性能网络服务质量(QoS)问题,是目前亟待研究的重要课题。文中研究了将代理和演化计算融合在一起,构建具有演化计算能力的多代理系统体系结构模型,并依据此模型提出一种新的路由算法,用于解决高性能网络QoS路由选择问题。     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明:DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势;同时,与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。     

一种基于OSPF的QoS路由算法研究

由于因特网的快速发展和普及,音频流、视频流等一些对时间延迟比较敏感的数据流就要求有更好的QoS保证.在传统的拥塞策略的基础上,提出了一种新的拥塞策略.当路由节点发生拥塞时,避开拥塞节点的策略,并改进了相应的基于OSPF协议的路由算法,提高了对时延敏感数据流的传输速率.     

基于多媒体业务的Ad Hoc网络QoS路由算法

当前Ad Hoc网络QoS路由算法难以满足传输中对多个目标的同时要求.以多媒体 实时业务中有严格限制的时延作为约束条件,把路由费用和数据丢失率作为QoS目标建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型,并给出了模型的算法.实例表明了算法的可行性.     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出了一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明,DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势,同时与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。