一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量(QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径．将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题,根据多目标遗传算法的智能优化原理,提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由．理论分析和实验结果表明,使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径,能对提高网络性能起到重要作用．     

多约束路由的简单求解方法*

已有多约束路由问题的算法都相当复杂,其步骤多、处理开销大,这些都会给QoS的实际应用带来很大的限制。ATC(additivetoconcave)算法把加性参数转换为瓶颈性参数,使用直观、简单的方法找到从源点到终点的路径。该方法是QoS多约束路由问题算法中最简单的方法,并且性能较好。     

一种基于非线性长度的多约束路由算法

满足多个约束的QoS路由问题已经被证明是NP完全问题。在分析了多种路由算法的基础上,设计了一种高效的多约束路由算法。该算法采用非线性路径长度计算方法。为提高算法的成功率,在节点的松弛过程中设计了节点动态路径长度计算,允许节点作多次松弛。为提高算法的执行效率,在节点正向松弛和反向估计过程中引入了受控路径的思想,使算法得到了优化。大量仿真表明,该算法在最短路径获取和路由发现成功率方面都有高效的表现。     

一种多限制路径的预计算路由算法

该文研究了多限制路径选择问题,提出了一种基于有限选择洪泛的源路由预计算的服务质量路由算法。算法通过限制节点保存的优化路径的数目和链路的广播次数降低计算复杂性。计算机仿真表明算法是有效的,可扩展的,并能提供满意的呼叫阻塞性能。     

多约束最短链路分离路径精确算法

在通信的源和目的间寻找两条(主用和备用)链路分离的QoS路径是提供可靠QoS路由的重要途径.现有求解多约束链路分离路径对(multi-constrained link-disjoint path pair,简称MCLPP)的算法难以保证求得存在于任意网络中的可行解和最优解.为解决这一问题,分析了MCLPP问题最优解的性质,提出了精确算法的设计原则,在此基础上给出了求解MCLPP问题的精确算法(link-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm,简称LIDOMPA算法),可对任意网络求解客观存在的多约束最短链路分离路径对.为了降低算法的复杂性,引入了候选最优解、紧缩的约束向量和结构化的路径支配3种关键方法,在保障算法精确性的同时,有效地降低了LIDOMPA的搜索空间.大量的实验结果表明,LIDOMPA的求解能力优于现有算法,同时可以实现较低的算法执行时间开销.     

基于累积竞争神经网络的多约束路由算法

针对无约束最优路径问题，提出累积竞争神经网络模型及其搜索算法，该算法具有高度并行性、能获得最优解、结构简单等特点．以QoS路由选择为例，将算法推广到多约束路由问题．实验结果表明，对于大多数多约束QoS问题，在与相应最短路径上节点数目相当的迭代次数内，该算法能找到问题的满意解甚至最优解．     

多约束最短链路分离路径精确算法

在通信的源和目的间寻找两条(主用和备用)链路分离的QoS路径是提供可靠QoS路由的重要途径.现有求解多约束链路分离路径对(multi-constrained link-disjoint path pair,简称MCLPP)的算法难以保证求得存在于任意网络中的可行解和最优解.为解决这一问题,分析了MCLPP问题最优解的性质,提出了精确算法的设计原则,在此基础上给出了求解MCLPP问题的精确算法(link-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm,简称LIDOMPA算法),可对任意网络求解客观存在的多约束最短链路分离路径对.为了降低算法的复杂性,引入了候选最优解、紧缩的约束向量和结构化的路径支配3种关键方法,在保障算法精确性的同时,有效地降低了LIDOMPA的搜索空间.大量的实验结果表明,LIDOMPA的求解能力优于现有算法,同时可以实现较低的算法执行时间开销.     

基于分布式约束满足的多约束单路径路由问题求解

约束路由问题是IP网络的一个核心功能,由于求解多约束路由问题属于NP完全问题,所以大量的研究工作围绕此展开.基于分布式约束满足的思想,设计多约束单路径路由问题求解算法,分析表明该求解算法降低计算复杂度,提高算法的性能.在分布式条件下完成算法的实现,经实验表明,算法近似程度较好,求解速度快.     

启发式多约束路由算法研究

作为下一代互联网的核心问题之一,服务质量路由(QOSR)用来寻找一条同时满足多个约束条件的可行路径。多约束路由算法具有NPC的复杂度,研究者一般通过启发式算法来求近似解。对当前提出的各种单播启发式多约束路由算法进行了分析、比较,总结了各种算法的特点。最后指出了该领域需要进一步研究的热点问题。     

QoS多约束优化路径选择算法

针对HMCOP算法在QoS多约束最优路径选择中存在产生累积误差,搜索范围不全面 的缺点,提出了一种改进的算法LMS,使用BFS算法双向搜索网络拓扑,在每个节点实时监测最优路 径。最优路径成功率的仿真实验表明,该算法有更低的时间复杂度和更高的性能表现。     

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,     

GMPLS网络中多约束QoS路由的预计算方法

GMPLS(generalized multiprotocol label SWitching)网络中的多约束QoS路由问题是要在诸如带宽、代价和延迟的约束条件下找到一条优化的路径.这个问题通常被认为是一个NP-完全问题.在研究共享风险链路组具有的启发信息的基础上,提出了一种具有共享风险链路启发信息的多约束预计算算法.该算法包含预计算和搜索两个部分.预计算主要是能创建和更新每个节点上的路由表.而后,搜索部分则可以在层次化的结构中选择满足约束条件的优化的路径.大量仿真数据表明,相应的方法能够取得满意的结果,可以有效地解决GMPLS网络中多约束的QoS路由问题.     

多约束QoS路由的一种启发式算法

本文提出一种求解QoS路由问题的新启发式算法,该算法求解基于带宽、时延、丢失率的多约束优化路问题,通过构造评价函数调用最短路算法迭代求解,具有较小的时间复杂度。最后给出的仿真结果证明了算法的有效性。     

基于多约束QoS路由算法综述

随着网络技术的不断发展,实时多媒体技术不断涌现。如何根据不同的服务提供不同的QoS保证,并保证网络资源的有效利用,便成为当前互联网的一个重要任务。对该问题的解决方法称为多约束最优路径（MCOP）问题,MCOP问题是一个NPC问题,求解MCOP问题的算法可分为精确、近似和启发式等算法。文章通过对目前所出现的算法按照精确算法和近似算法两大类进行分析,分析目前出现的算法的一些优缺点,并根据网路技术的发展趋势,对现行多约束路由算法在以后如何实现更加快速精确的路径计算提出几点展望。     

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。     

基于线性函数的QoS路由预计算算法

多度量的服务质量路由(QoSR)作为下一代互联网的一个重要难题,具有NPC的复杂度．作者设计了启发式算法(LFP)使用线性函数将两个度量转化成单一函数值,进而通过多个不同线性函数实现了与服务质量请求无关的QoSR预计算方式．文章分析了线性函数对算法性能的影响,给出了服务质量约束的可行区域和不可行区域的线性函数判定方法．实验结果表明,算法使用少量均匀分布的线性函数,即可产生具有较高路由性能的QoSR路由表,在可扩展性和路由性能等方面均明显优于现有算法。     

基于矢量测量的多约束路径选择

多约束路径(multi-constrained path,简称MCP)选择问题是QoS路由问题面临的重要挑战之一.现有的MCP算法不能兼顾降低计算复杂性、提高响应速度和防止可行解丢失等方面的缺点.另外,单纯依靠线性路径长度方程(LPLF)或非线性路径长度方程(NLPLF)都不能有效解决QoS路由问题.定义了崭新的法线测量路径长度方程,并基于该方程提出了解决m约束MCP问题的NMMCP(normal measure based MCP)算法.NMMCP不仅是在线计算与预计算,同时也是LPLF与NLPLF的良     

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。