一种时延受限的多播路由算法

很多实时多媒体应用要求通信网络提供多播服务支持，而且往往需要传输的信息满足源端到目的端的时延约束。该文对时延约束的多播路由问题进行了研究，基于原有的从源端到目的端的时延受限路径构造算法，提出了一种时延受限多播路由算法。该算法能够快速构建满足时延约束的多播树。理论分析表明，该算法的时间复杂度和CDKS算法相同。仿真实验结果表明，该算法所构建的多播树代价低于CDKS算法。     

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。     

一种新的时延受限多播路由算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高资源利用率,提出一种新的时延受限最小代价树多播路由算法。该算法基于最小代价多播树的生成方法,对节点之间的时延进行动态修改,寻找满足时延限制的最短路径,可快速找到满足时延约束的多播树。实验结果表明,该算法生成速度快、代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

一种新的时延受限多播路由算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高资源利用率，提出一种新的时延受限最小代价树多播路由算法。该算法基于最小代价多播树的生成方法，对节点之间的时延进行动态修改，寻找满足时延限制的最短路径，可快速找到满足时延约束的多播树。实验结果表明，该算法生成速度快、代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

基于量子遗传算法的QoS多播路由算法

QoS多播路由算法的核心问题就是建立满足QoS约束的多播树,它是计算机网络中著名的受约束最小Steiner树问题,是一个NP完全问题。量子遗传算法是基于量子计算理论的新型遗传算法,基于量子遗传算法的基本原理,提出了QoS约束的多播路由算法（QoSMR-QGA）,并详细介绍了QoSMR-QGA算法的实现过程。仿真实验表明,该算法具有较好的算法收敛性和多播路由成功率。     

基于遗传算法的时延受限多播路由研究

该文探讨了包交换计算机网络中,具有端到端时延限制的多播路由问题。提出了一种基于遗传算法的多播路由优化算法,利用该算法可以实现在给定网络和多播需求的情况下,寻找费用最小的多播路由树,使该树覆盖所有的多播目的节点,并使网络费用达到最小。     

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。     

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。     

多播路由kpp算法的改进

给出了一种满足端到端时延限制的多播路由算法。该算法是基于通信网络参数加权steiner树的构造技术。当通信网络的目的节点集的时延不受限时,steiner树就是prim算法的最小生成树,而在时延受限的情况下,算法在给定目的节点集后,通过改变费用与时延的加权参数逼近最优解。通过现有算法的算例指出了现有算法的多播路由树构造中的问题,使steiner树的最优性得到保障,实验模拟表明该算法在构造多播树在优化和效率上都有了明显的提高。     

多媒体通信中带度约束的多播路由算法

随着多媒体业务的发展,多播技术应用日益广泛,多播路由是要寻找连接源节点和一组目的节点的一棵多播树,这个问题在数学上归结为Steiner树问题,它是一个NPC问题。在实际网络中,网络节点具备不同的多播能力,有些节点不支持多播,有些节点支持多播,但为了保证网络速度和节点负载平衡,支持多播的节点要限制其复制信息的数量,即节点的多播能力受限。在这种情况下,寻找多播树变得更加困难,该文用节点的约束来表示敏个节点具备的多播能力,节点多播能力受限情况下的多播路由问题被称为带度约束的多播路由问题,其仍是一个NPC问题。该文提出了一种求解带度的约束多播路由问题的双层遗传算法。算法的基本思想是最优多播树应是一棵满足度约束的最小生成树,因此问题的关键在于如何找到包括在最优生成树中的Steiner节点。遗传算法 采用二进制编码方式,内层算法用于求解满足度约束的最小生成树;外层算法进行全局搜索。该文将算法在稀疏图上进行实验,为了更好地模拟真实网络,稀疏图中每个节点具有不同的多播能力,并且多播目的节点数目相比于网络节点数要小。实验对算法进行了三方面比较：（1）解的质量;（2）计算时间;（3）算法的收敛性。实验结果表明,文中提出的遗传算法能够找到费用较小的多播树,但是当网络规模增大时,算法的求解时间也较长。     

Multicast Routing Optimization Algorithm with Bandwidth and Delay Constraints Based on GA

Most of the multimedia applications require strict QoS guarantee during the communication between a single source and multiple destinations. This gives rise to the need for an efficient QoS multicast routing strategy. Determination of such QoS-based optimal multicast routes basically leads to a multi-objective optimization problem, which is computationally intractable in polynomial time due to the uncertainty of resources in networks. This paper proposes a new multicast routing optimization algorithm based on Genetic Algorithms, which find the low-cost multicasting tree with bandwidth and delay constraints. The simulation results show that the proposed algorithm is able to find a better solution, fast convergence speed and high reliability. It can meet the real-time requirement in multimedia communication networks. The scalability and the performance of the algorithm with increasing number of network nodes are also quite encouraged.     

基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法

在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题。组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,但对于多约束Qos组播路由方面的研究相对比较少。论文提出了一种基于遗传算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树,文中描述了一种适应于研究Qos组播路由的网络模型。最后通过仿真实验证明该算法操作简单、搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性。     

一种新的基于混沌神经网络的组播路由算法

探讨了在高速包交换计算机网络中,具有端到端时延及时延抖动限制的组播路由问题,提出了基于混沌神经网络的组播路由优化算法。所提出的方法具有许多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。通过计算机仿真,和其它的一些方法进行了对比,结果表明：该算法能根据组播应用对时延和时延抖动的要求,快速、有效地构造最优组播树,具有较强的实时性。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由快速优化算法

QoS多播路由算法的核心问题是建立满足QoS约束的多播树,这就是计算机网络中著名的受约束最小Steiner树问题,是一个NP完全问题.目前已有的启发式算法的时间复杂度大,不能获得最优解.提出了一个基于Tabu搜索的QoS多播路由选择快速优化算法,它选择延迟与带宽约束为QoS参数,利用Tabu搜索的集中性与广泛性并存的优点,在提高搜索速度的同时可以更加接近最优解.仿真结果表明:该算法具有快速、易实施等特点,更加适合在组规模比较大的情况下应用.     

在线多点广播路由的动态方法探讨

多点广播是网络支持多媒体业务的关键技术之一。在线多点广播问题是指组中的成员加入或离开后多点广播路由树的更新问题。本文以服务质量（QoS)指标中的带宽和时延为优化选路准则，提出了一种受限的动态多点广播路由算法，仿真结果证明了该算法比传统算法更简洁。     

基于量子粒子群算法的组播路由优化

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域以及下一代Internet和高性能网络的一个重要研究课题。多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题。提出了一个新的量子粒子群算法,其具有收敛速度快、全局性能好等特点。通过应用该算法求解多约束QoS组播路由优化问题的仿真实现,结果表明,该算法取得了较好的效果。     

基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法

随着大量新型的多媒体在高性能网络、移动网络及Internet中的应用，满足QoS约束的多播路由问题成为越来越重要，它吸引了许多爱好者．本文讨论了多约束QoS多播路由问题，主要包含延迟、延迟抖动、带宽和分组丢失率等QoS约束，文中描述了一种在动态网络环境及不确定参数下适应于研究QoS多播路由的网络模型．提出了一种在网络规模、可行性方面为Imernet、移动网络和高性能网络下基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法（MQMRGA）．仿真结果表明该算法收敛速度快、可靠性高．MQMRGA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

WDM网络中实时组播的分布式路由与波长分配算法

在WDM网络中,由于每条链路上可用波长是动态变化的,在考虑波长转换延迟时间的条件下,实现实时组播连接的路由与波长分配是十分困难的。该文提出了一种用于建立实时组播连接的分布式路由与波长分配算法。该算法将路由与波长分配统一进行,大大减少连接的建立时间。组播路由算法以Prim最小生成树算法和K-度宽度优先搜索方法为基础,生成一棵满足给定延迟时限的最小成本树。波长分配使用最少波长转换和负载平衡策略。     

应用层组播共享拥塞链路消除算法

应用层组播网络由于是构造在基础网络之上的覆盖网络，因此在应用层组播路由中产生了共享拥塞链路问题。根据共享拥塞链路的不同特点，提出了一种新的基于组播会话流而改变组播树拓扑结构的应用层组播树生成算法，消除组播树中的共享拥塞链路。仿真实验表明，与基于延迟或带宽的同类路由算法相比，此算法在综合考虑组播树的带宽利用率和延迟条件下具有更好的性能。