基于非精确状态的蚂蚁网络在QoS路由选择中的应用

简要介绍了一种描述网络的非精确状态以及计算给定路径满足QoS的概率的方法和将基本的蚂蚁网络机制扩展为基于约束的选路的方法。结合前两者本文提出了一种基于蚂蚁网络并考虑了网络非精确性的QoS路由选择算法，即QRANP算法。     

基于QoS的随机源选路由算法研究

QoS路由算法的优劣直接影响网络服务质量，而由于链路信息的不及时更新必将造成网络链路信息的不准确，本文提出了一种基于QoS的随机源选路由算法，该算法在网络链路状态信息非精确时具有平均网络负载和高请求接受率的良好性能，通过网络模拟器的测试，该算法具有良好的性能指标，同时减少了处理和协议的开销。     

多类别业务流的局部化QoS多路径路由算法

传统的全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态．由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的．当节点只了解部分的网络状态信息时，通过引入多类别业务流的虚带宽模型，本文提出了一种多类别业务流的局部化QoS路由算法．仿真结果验证了算法的有效性．     

AntNet的多路径QoS路由算法研究

以AntNet算法为基础,介绍了蚁群网络路由的问题模型和数据结构,通过引入QoS约束机制,提出了一种基于AntNet的多路径QoS路由算法,该算法采用具有带宽和时延QoS约束的新规则进行节点选择,并利用改进的节点信息更新规则以及根据路由表中概率值随机地选择相邻节点转发数据包,性能分析和模拟结果显示,基于AntNet的多路径QoS路由算法具有较快的收敛速度和较好的鲁棒性,能够自适应网络状态的动态变化,同时考虑了QoS约束和负载平衡问题。     

DPA:一种动态环境下QoS单播路由算法

目前Internet网络环境下,网络参数的随时变化容易造成路由过期,从而使提供的QoS路由无效,为此提出了一种适合参数动态变化的单播QoS路由算法(DPA),该算法在路径代价随时间不断变化的情况下能够自主地选择最优路由节点,解决多约束QoS单播路由选择不精确的问题.实验表明,本路由算法自适应性和扩展性较好,同时在路由选择方面比传统的路由算法能够提供更好的QoS路由.     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于Dijkstra策略的QoS路由多目标算法

对网络拓扑结构和QoS路由指标进行了形式化分析，提出了一种QoS路由数学模型．通过建立QoS路由综合评价指标，基于Dijkstra策略，给出了一种QoS路由多目标算法(Multi—object QOS Routing Algorithm Based on Dijk—stra Strategy：MOQRAD)．仿真研究表明该算法在满足业务连接QoS需求的同时，网络负载分布均衡，提高了网络的吞吐量，较好地改善了网络的性能．     

基于移动Agent的分布式QoS路由研究

该文提出了一种基于移动Agent的分布式QoS路由计算方法，该方法采用移动Agent搜索网络，寻找满足QoS请求的路径，并对选定路径进行资源预留，算法集QoS路由计算和资源预留于一体，网络中每个结点只需维持局部状态信息，引入移动Agent后，系统更具灵活性与适应性，并使系统能够同时支持尽力而为的数据传输和实时的数据传输。     

蚁群算法在QoS中的应用

蚁群算法是一种基于蚁群系统原理,具有自组织能力的、新型的启发式的优化算法.为了研究QoS路由问题,本文利用蚁群算法探讨该算法在网络中的应用.在网络应用中QoS路由的任务是在网络中寻找一条路径,使其能够满足带宽、时延、时延抖动和费用的问题,本文就是探讨蚁群算法在QoS中的应用.     

A QoS Multicast Routing Algorithm Working with Imprecise State Information

In large networks, maintaining precise global network state information is almost impossible. Many factors, including non-negligible propagation delay, infiequent link state update due to overhead concerns, link state update policy, and hierarchical topology aggregation, have impacts on the precision of the network state information. The existing QoS multicast routing algorithms do not provide satisfactory performance with imprecise state information. In this paper, we propose a distributed QoS multicast routing scheme based on traffic lights, called QMRI algorithm, which can probe multiple feasible tree branches, and select the optimal or near-optimal branch through the UR or TL mode for constructing a multicast tree with QoS guarantees if it exists. The proposed algorithm considers not only the QoS requirements but also the cost optimality of the multicast tree. Extensive simulations show that our algorithm achieves high call-admission ratio and low-cost multicast trees with modest message overhead. The algorithm can tolerate high degree of state information imprecision.     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

多QoS约束的层次多播路由算法框架

为了解决网络路由的扩展性问题。大型网络通常被划分成若干个不同的域。拓扑聚集是对这些域的拓扑状态信息进行汇总的过程。在拓扑聚集的基础上，QoS层次多播路由算法用来构造满足QoS要求的域闻多播树。现有的QoS层次多播路由算法在其拓扑聚集和路径计算的过程中都只考虑了存在两个QoS特征值的情况。本文提出了一种具有多QoS约束的层次多播路由算法框架HMRMQ（Hierarchical Multicast Routing with Multiple QoS constraints），此算法框架不仅为基于多QoS特征值的拓扑状态聚集和状态信息表示提供了新的方法，而且提出了一种适应于多QoS约束的层次多播路由新算法。我们提出的状态信息表示法和拓扑聚集算法都具有很好的扩展性，分布式的路由算法也便于某些安全性策略的实施。理论分析和实验结果不仅证明了HMRMQ的正确性和有效性，同时也表明了HMRMQ在网络路由的扩展性、路由成功率、网络代价以及报文负载等方面都具有良好的性能。     

基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化方法

针对当前SDN架构存在路由算法复杂度高、QoS流满意度低和单链路故障等问题,提出了一种基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化算法(SDN＿MCQDP)。利用控制器获得全局网络状态信息,生成基于目的节点的有向无环图。在多约束QoS路由选择阶段,通过拉格朗日松弛对偶算法将多约束问题转化为线性规划问题。使用反向链路删减得到满足多约束QoS的节点不相交的双路径冗余链路,使链路故障后的数据传输得到保障。从路由计算时间、链路利用率、QoS流满意度等方面对算法进行仿真实验。结果表明,与MODLARAC、QT、RMCDP＿RD、H＿MCOP算法比较,SDN＿MCQDP能够有效降低传输时延,减少路由计算时间,提高链路利用率,且在链路发生故障后仍能满足QoS需求。     

基于蚂蚁算法的AdHoc网络QoS多播路由

针对当前移动AdHoc网络的特点和基于QoS的多播路由问题,提出一种基于蚂蚁算法的QoS多播路由算法,引入“优奖差罚”的信息素更新机制,克服基本蚂蚁算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点。实验和分析结果表明,该算法可以找到一棵费用趋于最小、状态稳定的多播路由树,提高了带宽利用率,降低了网络时延和端到端代价。     

基于状态稳定性更新的距离向量路由算法

为了满足多种业务需求、优化网络资源，QoS路由需要具备较准确的网络状态信息计算路径。受到网络开销等诸多方面的限制，现有的距离向量等算法难以及时、准确地描述网络状态统计特征，状态的不确定性成为了服务质量研究的难点。该文提出了一种基于状态稳定性更新的距离向量路由算法（SSB-DV），改进了对距离向量算法的周期更新方式。通过分析和仿真实验表明，SSB-DV算法能够在确保网络有效利用等重要的路由性能的基础上，以较小的代价使具有显著变化的网络状态得到及时的更新和通告。     

QoS组播路由的模糊遗传算法

已有的QoS组播路由算法都假设已知网络全局的精确状态，而且QoS约束都以确定性界限来表达。然而在实际的网络环境中，网络节点根本无法获得网络全局的精确状态．而且QoS约束完全用确定性界限来表达也存在一定的局限性。本文将模糊集合论的基本原理应用于QoS组播路由问题，充分考虑网络节点所获信息的模糊性和随机性，以及QoS约束务件的模糊界限这一客观存在的性质，提出一种新的QoS组播路由的模糊遗传算法FG。仿真实验表明．该算法是可靠且有效的。     

Simulation Analysis of QoS Unicast Routing Algorithms with Uncertain Information

In the practical computer network transmission, the information about network state is always with uncertainty, which will throw great impact upon the selection of QoS routing. In this paper, with the assumption of delay based on uniform distribution, we will separately make analysis and comparison upon the performance of three QoS unicast routing algorithms based on uncertain information with network simulation tool of NS-2. The results of extensive simulation show that pseudo-polynomial algorithm and heuristic algorithm surpass randomized routing algorithm in performance, and the solution of pseudo-polynomial algorithm is closer to optimized solution.