一种快捷的MPLS网络负载均衡动态路由算法

针对MPLS网络引入了一种快捷的有带宽保证的负载均衡动态路由算法（FDRA）,该算法通过提出预期负载的概念和链路上的剩余容量来定义链路的成本,然后采用以链路成本为基础的最短路径算法选路,使得网络快捷地建立尽可能多的有带宽保证的路由,并且使这些路由均衡地通过网络。在与其他算法相比较中,该算法在业务请求拒绝率和重路由性能方面有更好的表现,特别是路由的建立时间快捷。     

无线传感网络能量有效负载均衡的多路径路由策略

由于无线传感网络中网络节点的能量受限性,路由成为最受关注的问题.鉴于多路径传输既要考虑能量节约,又要考虑负载均衡,提出了一种新型能量有效负载均衡的多路径路由算法.该算法综合考虑了路径的跳数、节点剩余能量和网络的能量状况,数据沿着最小跳数或路径关键能量比较高的路径传输,降低了网络的能量消耗,也避免关键节点的过量负载.实验结果验证了和传统的AODV算法相比该算法在分组投递率、端到端时延和死亡节点出现的数量方面的优势.     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

基于最短路径搜索序列编码的多下一跳路由

多下一跳路由较之单下一跳路由有许多天然的优势,通过分析现有多下一跳路由实现机制下的路由算法,提出了基于最短路径搜索序列编码的多下一跳路由.针对SPT(shortest path tree)路由实现机制无法利用等距离邻居节点之间链路的问题,提出了采用Dijkstra算法对网络节点编码赋值的思想.该方法可以对节点进行严格有序的赋值,规范了链路传输方向,有效地避免了环路,提高了网络资源利用率.仿真分析结果表明了该算法的可行性和有效性.     

AdHoc网络中一种链路负载均衡的节能路由协议

传统AdHoc网络路由协议主要是基于“最短路径”来考虑,会在网络中造成对一些“热点节点”的过度使用和链路负载不均衡。针对AdHoc网络中移动节点能量有限和链路负载不平衡的问题,文中提出基于链路负载均衡的节能路由协议（1inkLoadBalancingandEnergySavingroutingprotocol,LBES）。该协议通过考虑网络中节点生存时间和节点间链路通信效率两个方面因素,基于这两方面性能重新定义和计算链路性能,以达到优化路由选择的效果的目的。仿真结果表明,与DSR和MRL相比,LBES有效地延长了网络寿命,降低了网络传输时延,提高了网络的可靠性。     

Walker星座中一种新的最短路径路由算法

利用卫星运行的规律性和星际链路连接的规则性,提出了Walker星座中的缩水最短路径路由算法.算法根据最少跳数下最短路径的路由选择原则,将路由选择分为方向估计与方向选择两个阶段,方向估计阶段给出使得路径跳数最少的节点的两种选择方向,方向选择阶段基于方向估计的成果划定路径搜索的节点空间,最终得到使得路径距离最短的第一选择方向.通过分析与仿真,在算法的运算量与有效性方面将缩水最短路径路由算法与Dijkstra算法进行比较,结果显示,在有效性几乎一致的情况下,缩水最短路径路由算法减小了搜索空间,从而使算法的运算量有了大幅下降.     

改进的ZigBee网状网络路由算法研究

针对ZigBee网络中AODVjr路由算法存在节点死亡率高、网络能耗大的问题,结合节点的存储结构、能量和链路质量特点,提出一种改进的ZigBee网状网络路由算法F-AODVjr。在路由发现之前,利用路由节点自动维护的邻居表寻找目的节点,以降低因路由请求(RREQ)分组寻址目的节点导致的能量消耗。在路由发现阶段,通过改进AODVjr路由算法的最短路径寻址思想,设计含有路由跳数、节点剩余能量和链路质量的路由算法,寻找具有最低路由成本的优化路径。仿真结果表明,F-AODVjr路由算法可以有效降低网络整体能量消耗,提高节点生存率及数据分组成功投递率。     

低冗余度WSN非均匀分簇算法应用研究

将传统非均匀分簇算法应用于低冗余度的无线传感器网络(WSN)中时,存在传感器节点早衰和簇间多跳通信传输能量开销不均衡的问题。为此,针对低冗余度WSN,提出基于粒子群和最短路由树的非均匀分簇路由算法。利用粒子群算法优化非均匀分簇过程,通过建立最短路由树搜索簇间多跳传输最优路径,实现数据从传感器节点到基站的高效传输。仿真结果表明,相比于EECS和EEUC算法,该算法可有效延长低冗余度WSN的网络生命时间,均衡簇间通信能量消耗。     

一种优化ZigBee性能的综合加权选路算法

ZigBee的拓扑树路由算法设计的目标是应用于拓扑简单的、低负载的及低功耗的无线传感器网络环境,伴随着物联网技术及应用的广泛发展,物联网应用数据流可能会对ZigBee网络产生较大的负载,而现有ZigBee拓扑逻辑树构建方法无法兼顾链路配置和节点繁忙程度,需要优化ZigBee选路算法以提升网络整体性能.针对上述问题,本文在兼顾了节点繁忙程度、链路质量以及跳数等因素的基础上,提出一种基于链路综合加权的优化网络性能的选路算法.该算法在NS2平台上设计实现并通过了大量的模拟试验,结果表明该算法提高了分组到达率,减小了分组端到端时延,均衡了节点能量消耗,是一种适合于ZigBee网络环境的选路算法.     

基于改进粒子群的农田WSN路由优化方法

农田无线传感器网络（WSN）应用环境复杂,影响网络传输的因素包括环境变化、作物生长等。路由协议作为网络数据采集过程中的重要环节,其能耗优化是近年来农田WSN领域的研究热点。传统的能耗优化路由算法多数只针对静态网络环境,难以适用于动态变化的农田监测场景。为此,提出一种基于改进粒子群（PSO）的路由优化算法RD-PSO。将不同的路由传输路径抽象为粒子,根据农田网络能耗、剩余能量、网络传输跳数、链路质量等关键因子构建适应度函数,以提高路径寻优的环境适应性。同时,针对PSO路由随机初始化时迭代效率低的问题,采用反向探测方法确定网络节点的初始化拓扑位置,缩短初始位置与最优解的距离,从而提高算法的收敛速度。实验结果表明,相较ELMR、EEABR和MR-PSO路由算法,RD-PSO算法具有更快的收敛速度,在网络生命周期、能耗均衡效果以及平均传输跳数等方面性能较优,其能提高路由算法在农田动态场景中的适配性。     

面向时间敏感网络的流量调度方法

从高效流量路由调度计算的角度出发,针对时间敏感流量调度中通常存在的计算效率低、迭代收敛慢等问题,提出一种基于最短路径负载均衡与改进遗传算法的流量调度方法。建立网络模型与流量模型并定义时间敏感网络中的流量传输约束,同时利用基于K最短路径的负载均衡路由算法与改进选择算子和交叉变异概率的遗传算法进行路由与调度计算。实验结果表明,该方法能有效缩短时延敏感流量调度任务的完成时间,提高调度计算效率,并加快迭代收敛速度。     

WDM光传送网中基于链路状态等级的动态路由与波长分配算法

提出了两种基于链路状态分级的路由与波长分配算法．分别为链路等级优先的动态路由与波长分配算法（LFLS-DRAW）和满足等级要求的动态路由与波长分配算法（RLSDRAW）算法．理论分析表明，基于链路状态分级的路由与波长分配算法的计算复杂度与同类算法相当，且与其它算法相比具有一定的优越性．仿真结果表明．基于链路状态分级的路由与波长分．配算法在计算时间和平均路由跳数相近的情况下．所选择路径的路由状态等级较高．具有较强的负载均衡能力，可以有效降低网络的拥塞概率．     

基于最短路径树的优化生存时间路由算法

为提高无线传感网的生存时间,提出基于最短路径树的优化生存时间路由算法(LORA_SPT).该算法引入节点分类概念,构造基于链路能耗因子、自身节点剩余能量因子、邻居节点剩余能量因子和类型权重因子等多个因子的权值函数.针对不同类型的节点采用不同的权重因子,最后利用dijkstra算法完成最短路径树,所有节点沿着最短路径树将...     

改进蚂蚁算法在网络流量平衡中的研究

在分析了当前蚂蚁算法实现网络流量负载重配置的基础上,提出了新的网络链路资源分配策略及改进算法,利用蚂蚁具有找到最短路径及不同种类蚂蚁互相排斥的这一天然特性,很容易在最短路由和链路负载之间取得折中。仿真结果表明,改进的蚂蚁算法对业务请求越是频繁的情况,其负载平衡度和业务到达率越优于其他算法。     

基于流调度选择的DCN动态负载均衡算法

针对数据中心网络(data center network,DCN)动态调度导致的负载不均衡问题,提出了基于流调度选择的动态负载均衡(dynamic load balancing based on flow scheduling selection,DLBFSS)算法。该算法首先计算拥塞链路上各条大流的等价最短路径,并删除不满足流带宽需求的路径;然后计算剩余路径的可用吞吐量,选择可用吞吐量最大的路径作为最优调度路径;最后根据大流的带宽和最优路径的负载定义调度的拥塞概率,将拥塞概率作为大流调度选择的依据。实验结果表明,与传统ECMP（equal-cost multi-path）路由和现有大流调度算法相比,DLBFSS能够减小网络时延,提高流的带宽利用率,保证了更好的负载均衡。     

基于负载均衡的DSR路由协议改进*

动态源路由DSR路由协议以最短路径优先为原则,但是没考虑负载均衡,产生拥塞区域、连接失败等不利结果.为减轻路由负载,提高协议性能,提出了一种基于负载均衡的DSR路由算法.在路由发现过程中节点根据自身负载情况决定接收或丢弃请求分组,从而避开负载过高节点;中间节点采用不应答路由请求分组策略;目的节点根据路径总负载选择合适的...     

Network coding based reliable disjoint and braided multipath routing for sensor networks

This paper presents network coding based reliable disjoint and braided multipath routing (NC-RMR ) for sensor networks, which forms multipath by hop-by-hop method and only maintains local path information of each node without establishing end-to-end paths. Neighbors of each local node are divided into groups according to their hops to sink nodes to improve the network load balancing. For further performance improvement of NC-RMR with disjoint multipath model, local nodes select their own backup nodes in neighbor nodes to form additional logical paths, which implement a braided multipath model. Security advantages of NC-RMR with multipath and network coding mechanisms are analyzed. Analytical and simulation results prove that braided multipath routing model has better performance over disjoint model, and NC-RMR protocol can reduce the required number of transmission paths, ensure load balance of sensor network system, reduce the energy consumption of nodes.     

Transient chaotic neural network-based disjoint multipath routing for mobile ad-hoc networks

Due to mobility of wireless hosts, routing in mobile ad-hoc networks (MANETs) is a challenging task. Multipath routing is employed to provide reliable communication, load balancing, and improving quality of service of MANETs. Multiple paths are selected to be node-disjoint or link-disjoint to improve transmission reliability. However, selecting an optimal disjoint multipath set is an NP-complete problem. Neural networks are powerful tools for a wide variety of combinatorial optimization problems. In this study, a transient chaotic neural network (TCNN) is presented as multipath routing algorithm in MANETs. Each node in the network can be equipped with a neural network, and all the network nodes can be trained and used to obtain optimal or sub-optimal high reliable disjoint paths. This algorithm can find both node-disjoint and link-disjoint paths with no extra overhead. The simulation results show that the proposed method can find the high reliable disjoint path set in MANETs. In this paper, the performance of the proposed algorithm is compared to the shortest path algorithm, disjoint path set selection protocol algorithm, and Hopfield neural network (HNN)-based model. Experimental results show that the disjoint path set reliability of the proposed algorithm is up to 4.5 times more than the shortest path reliability. Also, the proposed algorithm has better performance in both reliability and the number of paths and shows up to 56% improvement in path set reliability and up to 20% improvement in the number of paths in the path set. The proposed TCNN-based algorithm also selects more reliable paths as compared to HNN-based algorithm in less number of iterations.