基于混合遗传算法的QoS多播路由算法

具有多QoS约束的多播路由问题具有NP完全的复杂度。基于延时、延时抖动、带宽、丢包率等QoS约束,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的具有多QoS约束的多播路由算法。该算法充分利用了遗传算法和禁忌搜索的优点。克服了遗传算法在求解多QoS约束多播路由问题中的爬山能力差以及不成熟收敛等问题。仿真实验结果表明,该算法为多QoS约束多播路由问题的求解提供了一种有效的新途径。     

一种多约束QoS多播路由快速优化算法

多路广播技术可以使多种网络资源得到接近最佳的使用率,提供满足QoS需求的多播服务的关键是如何建立满足多个QoS约束的最小代价树,多约束QoS多播路由选择问题是NP完全问题。论文提出的极值元素算法(EEA)能够快速解决全局优化问题,极值元素算法选择亲本的原则是:该亲本为极值点,与极值点的适应度无关。描述了多约束QoS多播路由问题的网络模型,给出了极值元素算法的原理,并将该算法应用于求解多约束QoS的多播路由选择问题。     

移动自组织网络中组播QoS路由的遗传算法研究

Adhoc网络中的QoS保障问题是一个比较复杂的开放问题。该文首先对Adhoc网络拓扑结构和基于QoS的多播路由进行了分析,建立了QoS多播网络模型。在此基础上提出了多播路径集获取算法和遗传算法多播路径选择。该方法可以在满足延迟和带宽约束的情况下,找到一棵消耗趋于最小、状态稳定的多播路由树。     

基于流标签的移动IPv6QoS框架研究

在研究Internet现有QoS框架结构的基础上,对区分服务模型中缺乏资源协商信令进行改进,提出了基于流标签的移动IPv6 QoS框架,即在区分服务模型中使用IPv6流标签携带QoS参数,并对绑定更新、绑定应答等消息进行修改,通过在移动IPv6 QoS协商过程中指出业务流所需的QoS信息,以达到为业务流提供端到端的QoS的目的.利用仿真工具NS-2对移动IPv6 QoS协商过程进行了模拟,对区分服务和加入资源协商的区分服务进行对比分析.结果表明,新方案在数据丢包和延时方面的性能均有一定提高.     

一种基于遗传算法的QoS多播路由算法

深入研究基于遗传算法的QoS多播路由算法,建立支持QoS的多播路由模型.对已有的QoS多播路由算法进行优化,提出适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS多播路由算法.采用定长的染色体编码和预处理机制降低算法复杂度.仿真试验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够更好地满足多播业务的需要.     

单播和多播QoS路由问题研究及解决方法

当前的互联网只能提供“尽力而为”的发送服务,使网络层无法控制传输质量,因此,为不同应用提供不同QoS的服务是网络用户的基本要求和互联网面临的重要研究课题。近几年,有关IP QoS的讨论焦点是Intserv、Diffserv、MPLS等服务模型和框架,在资源受限的网络环境下,这些解决方案实现的基础是QoS路由。论文的目的是在明确QoS路由重要性的基础上,通过建立网络模型和度量合成规则,详细分析单播和多播可能遇到的单度量的基本路由问题和多度量的组合路由问题,并给出解决这些路由问题的方法和计算复杂度,这对于设计和实现可行的QoS路由协议或算法有一定参考价值。     

基于遗传算法的实时QoS多播路由优化算法

讨论了多QoS约束的多播路由问题，描述了一种适应于研究实时QoS多播路由的网络模型和优化函数。提出一种基于遗传算法中的小生境技术的QoS多播树选择算法，同时优化了多QoS参数。仿真结果表明该算法收敛速度快、可靠性高，能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展，在网络和不确定参数下具有多约未的QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要的研究课题，这也是下一代Internet和高性能网络的难题。本文探讨了具有QoS多播路由问题，逦描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型。本文在网络环境及不确定参数下，提出了一种在网络规模和可行性方面为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。     

基于区分服务的分层多播拥塞控制算法

多媒体多播应用在Internet上的广泛部署对拥塞控制提出了要求,分层多播是适应网络异构性较为有效的方案.为了克服现有分层多播存在的拥塞响应延时大、吞吐率抖动剧烈和不满足TCP友好的问题,给出了一个基于区分服务的分层多播模型,提出了一种基于区分服务的分层多播拥塞控制算法DSLMCC(DiffServ-based layered multicast packet dropping),在边缘路由器上引入了基于概率的区分优先级的分组标记算法,在核心路由器上采用区分优先级的分组丢弃算法.仿真结果表明,该算法能够有效地改进区分服务网络上的分层多播拥塞控制的性能,具有较快的拥塞响应速度、较好的稳定性和公平性,并且较好地适应了网络的异构性.     

基于QoS多播路由技术研究

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展,在网络和不确定参数下具有QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,这也是下一代Internet和高性能网络的难题。它吸引了许多爱好者。该文重点论述QoS多播路由需求,并简要阐明当前最新多目标优化问题的方法。定义了QoS多播路由作为多目标优化问题(即路由问题的网络模型)以及它是NP-复杂性问题。然后,重点讨论QoS多播路由的解决方法,包括约束多播树、多目标优化、计算智能和人工智能等。最后,文章建议一个约束多播路由结构和讨论一些将来的研究展望。     

区分服务网络中IP多播:问题与解决方案

在下一代因特网中,越来越多的应用将会需要网络提供一定的服务质量以及进行多播传输．因为区分服务体系结构提供了一种可扩展的QoS解决方案,而多播传输则提供了一种节约网络资源的有效方法,二者的集成成为必然趋势．但是,由于区分服务体系结构与多播树结构上的差异,二者的集成存在着一些问题．详细分析了区分服务网络中进行IP多播传输可能出现的问题,并且对近年来提出的各种解决方案进行了分类比较和深入剖析,同时指出了在这一领域中未来的研究方向．     

一种适合于DiffServ网络的多播路由算法

提出一种适合于DiffServ网络的QoS多播路由算法PQMRD,它针对组成员不同类别的QoS请求采取不同的路由策略来选取路径,同时进行分类的接纳控制和资源预留。实验结果表明,PQMRD缓解了现有多播算法中因所有业务选择相同路径而引起的服务类间的不公平性问题。     

基于PIM-DM的区分服务组播路由协议

区分服务和组播是下一代网络需要支持的两种关键技术。但是,在区分服务中支持组播需要解决被忽略的预约子树(NRS)和组成员异构性问题。解决这两个问题需要对传统的组播路由协议进行修改,使其满足区分服务网络的要求。论文改进了域内组播路由协议PIM-DM,解决了该协议在区分服务网络中应用时遇到的NRS和组成员异构性问题。由于PIM-DM和DVMRP都是工作在密集模式下数据驱动的组播路由协议,因此论文的方法同样适用于DVMRP协议。该方法在ns-2模拟器上进行了验证。     

区分服务中分层视频组播报文测量和转发算法

区分服务是一种可扩展的服务质量支撑框架,视频组播是对服务质量有较高要求的应用.为了满足端系统的异构性要求,对视频进行分层传输是比较好的方法.研究了使用区服务中的确保服务进行分层视频组播传输的方法,提出了LVMM(layered video multicast meter)测量算法和LVMF(layered video multicast forwarder)转发算法.该方法只需要一个组播地址,其有效性通过ns-2模拟器进行了验证.     

区分服务网络端到端服务质量保证的组播方案

论文将一种可扩展的统计型接纳控制与资源预留方案引入到区分服务网络的组播环境中，从而为区分服务网络的组播成员提供具有统计型服务质量保证的组播服务。该方案允许组播成员提出服务质量要求并可以动态加入或离开组播树。论文使用网络仿真器NS-2验证了方案的有效性。     

基于DiffServ的分层组播拥塞控制机制

nternet多媒体业务的发展使得网络异构性问题更加突出,它对传统组播拥塞控制提出了新的要求,分层组播是适应网络异构性的一种有效方案.为了克服传统分层组播质量不稳定、控制复杂、纽播树变动频繁等问题,提出了一种基于区分服务的分层组播拥塞控制机制LMCC.它在考虑预约带宽公平性的前提下进行分组标记和转发,适应了网络异构性.算法性能分析表明LMCC机制具有较快的拥塞响应速度、较好的稳定性、TCP友好性和较低的丢报率.     

BGP/MPLS VPN环境下支持QoS的组播方案

提出了一个在BGP／MPLS VPN环境下支持QoS的组播方案。在BGP／MPLS VPN域的边缘路由器节点七通过构造DiffServ模型,实现对组播QoS的支持;在BGP／MPLS VPN域中,用改进的基于边缘路由器簇树算法构造组播默认分发树,来降低其总体路径费用。     

移动IP组播协议的研究与分析

移动IP技术解决了移动计算机上网的问题,但是由于链路质量的问题性能不是很好;组播具有可扩展性强、高效的特点,在移动这种资源受限的环境中显得尤为突出和重要.所以将移动IP和组播应用结合起来引起了人们越来越多的重视.对几种移动组播协议进行了研究与分析,指出了存在的问题,讨论了移动IP组播未来的研究方向.