智能算法在多约束QoS组播路由优化中的应用

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的一个重要研究课题,也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题.多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题.概括了多约束QoS组播路由需求,然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的智能算法,最后探讨了多约束QoS组播路由将来的主要研究方向.     

多约束QoS多播路由选择优化算法研究

研究了一类通信网络中源节点到目的节点的多约束QoS多播路由选择问题,提出了一种解决此类问题的算法.该算法将带宽、时延、丢失率等QoS参数作为约束条件,用基于最短路径算法构造路径选择函数,并依照该函数修正被选路径,使其满足多约束条件.仿真结果表明该算法有较好的性能和较小的时间复杂度,可以方便地推广到多个QoS参数的情况.     

多约束路径选择算法的设计原则

多约束QoS路由是下一代互联网的核心问题之一,而多约束路径选择算法是其中的难点问题。提出解决多约束路径选择问题的三个原则：缩小搜索空间;采用非线性长度函数进行搜索;采用现代优化算法跳出局部最优。     

QoS路由中一种有效的多受限优化路径选择算法

1 引言目前,人们正期待着宽带集成服务网来支持各种各样的满足不同QoS要求的多媒体应用。在宽带体系结构的设计中的一个关键问题就是如何提供资源来满足每次连接的需求。毫无疑问,有效的QoS路由方案的建立是这种体系结构中的一个重要组成部分。的确,QoS路由已经成为许多研究的主题。人们已经认识到一个有效的QoS路由方案的建立给我们带来了许多挑战。在算法上,QoS路由带来的一个的挑战就是需要迅速地找到一条可行路径使它满足一组限制条件同时获得较高的网络资源利用率。一般而言,QoS路由是一个复杂的问题。首先,网络电话和分布式游戏等分布式应用在延迟、延迟抖动、丢失率和带宽等方面有许多不同的QoS限制。多个限制经常使得路由问题更加复杂。例如,寻找一条具有两个独立路径限制的可行路径是NP难的。其次,将来的集成服务网很可能既要传输QoS数据流又要传输尽力而为的数据,     

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。     

多约束QoS动态多播路由算法

YAM和QoSMIC是支持QoS动态多播路由算法,允许多播组成员动态地加入/退出,同时为接收方提供多个可选择的多播接入路径,以满足不同应用的QoS需求。该文在分析这些算法的基础上,研讨了具有延迟、延迟抖动、带宽和代价等多约束QoS的多播路由问题,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了一种具有多约束QoS的动态多播路由算法(MQDMR),MQDMR试图有效地减少生成多约束QoS的多播树的开销。在MQDMR中,一个多播组成员能动态地加入/退出一个多播会晤,且不干扰现有的多播树。仿真实验结果表明,MQDMR比YAM和QoSMIC具有较小的延时和较少的代价。     

Routing with multiple quality-of-services constraints: An approximation perspective

Finding a path that satisfies multiple Quality-of-Service (QoS) constraints is vital to the deployment of current emerged services. However, existing algorithms are not very efficient and effective at finding such a path. Moreover, few works focus on three or more QoS constraints. In this paper, we present an enhanced version of fully polynomial time approximation scheme (EFPTAS) for multiconstrainted path optimal (MCOP) problem. Specifically, we make four major contributions. We first allow the proposed algorithm to construct an auxiliary graph, through which the QoS parameters on each of the finding path can be guaranteed not to exceed the given constraints. Then we adopt a concept, called nonlinear definition of path constraints in EFPTAS for reducing both time and space complexity. Also, we enable EFPTAS to run iteratively to facilitate a progressive refinement of the finding result. In addition to these, we identify some “deployment” issues for proposed algorithm, the essential steps that how and when the EFPTAS takes place are presented. By analyzing the proposed algorithm theoretically, we find that the presented EFPTAS can find a (1+ε)-approximation path in the network with time complexity O(|E||V|/ε) (where |E| is the number of edges and |V| is the number of nodes), which outperforms the previous best-known algorithm for MCOP. We conduct an extensive comparison between the algorithm presented in this paper and previous best-known study experimentally, our results indicate that EFPTAS can find a path with low complexity and preferable quality.     

Ad Hoc网络中基于多条件的最优路径选择

在无线移动AdHOC网络（mobile Ad Hoc network,简称MANET）中,提供端到端QDS保证的关键问题之一是确定一条可行的、满足一组QoS（如带宽、延迟抖动和丢失率）约束的路径。一般说来,寻找一条满足多个附加约束条件路径的问题,是NP完全问题,这导致了许多启发式算法的提出。本文提出了一种在Adhoc网络中基于启发式多条件约束的最优路径选择算法MCOPS（Mult．-Constrained Optimal Path Selection）,此算法首先裁减掉那些从源节点到目的节点不可行的路径,然后,在每条可行路径上使用K＋1次Reverse-Dijkstra算法,随后,在图上随机地移动,发现那些到达最终目的结点的机会较大的结点。MCOPS算法由于是利用局部状态信息分布地计算,使其可方便地进行扩展到其他QoS约束的路由问题。仿真实验结果表明,该算法能够以较小的代价开销获得较高的路由成功率。     

基于QoS约束的多播路由研究

该文给出了多播路由的定义和多播树的分类,描述了一种适用于研究QoS多播路由的网络模型,对多播路由算法进行了分类,介绍了典型的基于QoS约束的多播路由协议和算法,对每个算法的性能特性和适应范围进行了客观的评价,提供了QoS多播路由算法复杂度的比较,对QoS多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

多QoS约束的多播路由协议

随着高性能网络、移动网络及Internet的不断发展,具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题.研讨了具有多QoS约束的多播路由问题,其中主要包含延迟、延迟抖动、带宽、代价等QoS约束.描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了一种具有多QoS约束的多播路由协议(multicast routing protocol with multiple QoS,简称MRPMQ).MRPMQ试图有效减少生成多QoS约束的多播树的开销.在MRPMQ中,一个多播组成员能够动态地加入/退出一个多播会晤,且不干扰现有的多播树.给出了该协议的正确性证明和复杂性分析.仿真实验结果表明,MRPMQ为多QoS约束多播路由提供了一种新的有效途径.     

基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法

针对QoS约束多播路由问题,利用蚂蚁算法的本质并行性,提出了一种基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法DQMRA-ACS.通过蚂蚁会晤进行路由信息的交互和传递,在获得局部最优路径的同时可有效避免回路的产生;根据信息素强度的路由表,借助不同类型蚂蚁分组的分工协作最终找到符合QoS要求的多播路由;灵活的路由切换和锁定保证了路由连接的成功建立.实验结果表明DQMRA-ACS的可行性和效率性.     

多约束QoS多播路由的模型和算法研究

随着高性能网络、移动网络及Internet的不断发展,具有QoS约束的多播路由技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题。基于约束多播路由的目的在于鉴别一条路径满足QoS约束,然而,多加、乘约束的路由是一个NP-完全性问题。因此,快速的和精确的约束路由算法是少有的,甚至不存在。如此基于路由算法的需求导致众多的启发算法和一些少有的QoS算法的出现。文章描述了一种适用于研究QoS多播路由的网络模型,给出一个完全,简洁和公平地评价7个典型的基于多约束QoS多播路由算法,并且提供多约束路径算法的最坏情况下复杂性的比较。     

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。     

一种新的QoS约束的多播路由协议

网络技术和多媒体技术的发展使得未来的Internet对具有QoS(Quality of Service)需求的多播应用的支持变得更加迫切．为了解决现有QoS多播路由协议消息复杂度高、寻路成功率低以及连接建立时间比较长等问题,作者提出了一种新的QoS多播约束路由协议MRPQoS(Multicast Routing Protocol with QoS constraints)．它完全分布式运行,将局部搜索与全局搜索、单分支搜索与多分支搜索有机地结合在一起,较好地解决了上述问题．仿真结果证明：MRPQoS较其它协议更适合于网络状态变化比较频繁的环境以及实时多媒体应用．     

一种基于蚁群系统的多约束QoS路由模型

在Internet网络中,由于多媒体通信的需要,QoS路由技术已经成为研究的热点。本文通过对多约束QoS路由问题的研究,设计并实现了一种基于蚁群系统的多约束QoS路由模型,仿真结果表明该模型在实现QoS路由中的有效性、可扩展性和鲁棒性等特点。     

一种支持多QoS约束的多播路由协议

在分析YAM、QoSMIC和QMRP协议的基础上,讨论了包括延时、延时抖动、带宽和代价约束的多播路由问题,描述了一种适用于多QoS约束的多播路由的网络优化模型,提出了一种支持多QoS约束的多播路由协议（MRPMQoS）,构建在NS2下该协议的仿真模块.该协议只要求网络链路（或节点）的局部状态信息,不需要维护全局状态信息,多播组成员可动态地加入/退出多播会晤.该协议采用单路径寻径和多路径寻径相结合的搜索方式,有效地减少构造一棵多播树的开销,降低结点加入延时和提高寻径成功率.NS2仿真结果证明,该协议的可用性和有效性,可用于不同规模网络,具有良好的可扩展性.     

基于蚂蚁算法的QoS分布式多播路由选择

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的分布式多播路由问题,基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理,并在分析QoS分布式多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的QoS分布式多播路由算法,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由方法

高速多媒体网络路由问题是一个多QoS约束的NP一完全问题,提出一种改进蚁群路由算法对该问题进行求解。该算法采取了带记忆的后继节点选择方式,利用蚂蚁已走过的路径启发后继节点的选取;引入了基于目标函数的信息素更新机制,依据目标函数评价蚂蚁路径搜索行为,并根据蚂蚁的表现采取不同的信息素更新策略,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验表明,该算法能快速得到较大程度满足业务QoS要求的路径。     

宽带网中基于随机策略的OoS路由算法

主要研究在网络节点和链路上均有限制条件的网络模型,并提出了一种多限制条件下的QoS路由算法。在该算法中,文章采用了预先处理链路信息和随机策略等新的方法。该算法具有良好的性能,并能够有效解决多限制条件下的QoS路由问题。