基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

该文研讨了具有QoS多播路由问题．文中描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型．该文在网络环境及不确定参数下，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)．TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源．仿真实验结果表明．TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

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。     

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.     

一种支持QoS的多播路由算法

对支持QoS(服务质量)的多播路由技术作了较详细的分析,提出了一种后向搜索最小生成树算法作为有实时性要求的多播业务的路由算法,并模拟分析了该算法的优越性。     

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。     

一种新的自适应覆盖多播路由协议

对有度和延时约束的覆盖多播路由问题展开研究,提出了一种新的自适应覆盖多播路由协议--AOMRP.该协议采用分布式策略,在构建多播树时针对可能出现的情况自适应地采用2种不同的启发式局部优化算法:当多播树局部存在可能父节点时,通过调节某一启发因子,新节点可以在最小延时优先策略和减少局部端系统资源耗费策略之间进行折衷并执行加入动作;当多播树局部不存在可能父节点时,通过调节另一启发因子,新节点可以选择某一分支继续向树的叶节点方向作探测.仿真实验结果表明,通过选择适当的启发参数,AOMRP能够获得较低的节点拒绝率.     

基于可用带宽的QoS多播路由算法

设计了一种基于时延、时延抖动和包丢失率3个QoS约束下的最大可用带宽多播树求解模型，将可用带宽作为主度量参数来构建多播树。能够针对特定的服务需求对各个QoS度量的重要性进行灵活调整。其算法具有多项式复杂度，并通过仿真证明了算法的有效性。     

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。     

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．     

Optimized QoS Routing Algorithm

QoS routing is one of the key technologies for providing guaranteed service in IP networks. The paper focuses on the optimization problem for bandwidth constrained QoS routing, and proposes an optimal algorithm based on the global optimization of path bandwidth and hop counts. The main goal of the algorithm is to minimize the consumption of network resource, and at the same time to minimize the network congestion caused by irrational path selection. The simulation results show that our algorithm has lower call blocking rate and higher throughput than traditional algorithms.     

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.     

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．     

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.     

一种基于免疫-蚁群算法的Ad hoc网络QoS路由算法

由于Ad hoc网络的动态性和处理能力不强等因素，使得之前的启发式算法和近似算法在解决Qos路由问题中存在很大的局限性．针对Ad hoc网络QoS路由的上述研究现状提出了一种基于免疫-蚁群算法的QoS路由算法．该算法前过程利用人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）快速寻求较优的可行解，在此基础上算法后过程采用蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），利用前过程中人工免疫算法获得的较优可行解，进一步提高求解效率．该算法结合了人工免疫算法与蚁群算法二者的优点，具有并行度高，全局寻优，快速收敛等特点．实验证实，这种算法是行之有效的．     

基于阶段变异的PSO组播路由算法

理论上已证明组播QoS(Quality of Service)路由问题是一NP完全问题。集群智能算法为此类问题的求解提出了新的思路。在进行基于粒子群优化(PSO)的QoS组播路由算法研究的基础上,分析了基本粒子群易陷入局部最优路由而导致停滞的现象,通过引入变异算子,阶段变异的机制,克服了标准PSO算法的缺点。仿真结果显示了算法的可行性和有效性。     

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.     

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...     

基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法

通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解.提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA).