时延受限组播路由的最短路径加速算法求解

分析了时延受限的Steiner树问题,总结了在构建组播树过程中的代价和计算复杂度变化规律,并根据实际网络环境,从优化最短路径出发,提出了一种基于优化最短路径的时延受限组播路由算法AOSPMPH。该算法以MPH算法为基础,利用Floyd最短路径优化算法求出节点对之间的最短路径,选择满足时延要求的最小代价路径加入组播树,进而产生一棵满足时延约束的最小代价组播树。仿真结果表明,AOSPMPH不但能正确地构造时延约束组播树,而且其代价和计算复杂度与其他同类算法相比得到了优化。     

时延约束的链路选择平衡优化组播路由算法

针对时延约束的最小代价组播树生成方法,提出一种快速有效的时延约束组播路由算法。该算法改进了KPP算法,设计了代价和时延动态优化的链路选择函数。在选择路径时,该算法综合考虑了时延和代价两个参数,保证了组播树的性能,降低了时间复杂度低。仿真结果表明,该算法能正确地构造出时延约束组播树,同时还具有较低的代价和计算复杂度。     

时延约束动态组播路由的快速低代价算法

提出一种时延约束动态组播路由的快速低代价算法。该算法利用改进的时延约束最短路径子图,在加入组播节点时避免非时延约束最短路径的搜索,提高算法的计算效率。通过使新加入节点与树上已有节点共享最短路径,降低整棵组播树的代价。仿真结果表明,该算法计算时间少,组播树总代价低,能使组播树更稳定。     

基于时延约束的快速低代价组播路由算法

低代价最短路径树是一种广泛使用的组播树,通常不能满足实时多媒体应用中信息从源端到目的端传输的时延限制。针对该问题,提出基于时延约束的快速低代价组播路由算法,利用代价构建满足时延约束的初始树,将不满足时延约束的路径用最小时延路径代替。仿真结果表明,相比时延约束最短路径树算法,该算法的计算时间更少,组播树的总代价更低。     

一种具有时延约束的组播路由算法研究*

对于多媒体应用等实时组播业务而言,组播路由算法不仅要考虑优化代价,还要考虑时延约束。针对这一问题,提出一种支持动态组播的时延受限低代价组播路由启发式算法(delay-constrained multicast algorithm,DCMA)。该算法基于DDMC算法进行扩展,采用新的指示函数和链路选择函数,综合考虑了时延和代价,有效保证了组播树的性能,而且时间复杂度低,可用于实际的应用系统中。     

一种满足时延和时延差约束的组播路由算法

针对时延和时延差约束的组播路由优化问题,提出一种最优代价组播路由算法。基于Dijkstra最短路径树算法,通过指示函数调整新加入节点的优先级,利用局部信息构建低代价组播树,使其能较好地平衡组播树代价、时延和时延差之间的关系。仿真实验结果表明,该算法能正确构造出满足时延和时延差约束的组播树,同时具有时间复杂度低、求解成功率高等综合性能。     

受时延约束的组播路由算法

提出了一种新的受时延约束的组播路由算法。算法借鉴了MPH算法的思想,最初的组播树只包含源结点,然后每次将到达组播树的代价最小且满足时延约束的结点及其相应的路径加入到组播树,直到所有的成员加入为止。谊算法能够快速地得到一棵满足时延约束的组播树,并且组播树的代价也很小。实验表明：该算法简单,复杂度低,性能良好,易于在分布式环境中实现,可应用于实际的应用系统中。     

基于拉格朗日松弛法的时延约束组播路由算法

通过对时延约束组播路由网络模型的分析,提出了一种基于拉格朗日松弛法的时延约束的低代价组播路由算法(LR-DLMR)。由于封闭图对原网络的多播不可达问题,该算法并没有构建原网络的封闭图,从而有效利用了链路中间节点信息。仿真实验结果表明本算法具有良好的稳定性,有较低的代价和时延。     

基于拉格朗日松弛法的时延约束组播路由算法

通过对时延约束组播路由网络模型的分析，提出了一种基于拉格朗日松弛法的时延约束的低代价组播路由算法（LR—DLMR）。由于封闭图对原网络的多播不可达问题，该算法并没有构建原网络的封闭图，从而有效利用了链路中间节点信息。仿真实验结果表明本算法具有良好的稳定性，有较低的代价和时延。     

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。     

链路共享的时延约束组播路由局部平衡优化算法*

分析了构建时延约束组播树的代价和计算复杂度,从优化最短路径出发,提出了一种基于局部信息的链路共享平衡优化路由算法。算法设计的链路选择函数不仅考虑了目的节点的优先级,同时还考虑了给予低时延路径一定的优先权,在满足时延约束的情况下使组播树的链路数尽可能少,降低了通过最小时延路径建树的概率,提高了链路的共享性。仿真表明,算法的综合性能比较好,在代价、延迟和计算复杂度之间能获得较好的平衡。     

基于关键节点时延约束低代价组播路由算法

针对时延约束下低代价组播树的构建方法,提出了一种基于关键节点的时延约束低代价组播路由算法.该算法对已有的动态时延优化的链路选择函数进行改进,并加入关键节点和关键次数的概念.在首次选择目的节点时,重点考虑关键节点和关键次数因素,降低了选择低代价链路的时间复杂性,再利用改进后的链路选择函数依次选择节点加入树中,进而产生满足要求的组播树.实验仿真结果表明,该算法不仅能正确构建出时延约束低代价组播树,且与其他算法相比,构成组播树所需平均时间更少.     

一种改进的时延受限多播路由算法

针对DCMPH算法不能合理选择连接路径的问题,提出一种改进的满足时延限制的多播路由算法。该算法对不能用最小代价路径连接到多播树上的目的节点,求出其到多播树上所有节点的最小时延路径,再从中选出一条能满足时延限制的费用最小的路径,添加到多播树上。实验结果表明,与DCMPH算法相比,该算法构造多播树的代价更低。     

基于不同树策略的多播路由算法

提出选择不同的树路由作为多播通信方案,以获得较低的综合代价保证网络负载均衡。由于多播路由的最优选择问题在多项式时间内难以求解,提出一种使用遗传算法的路由算法来同时优化不同的服务质量指标,计算产生出几种路由树。模拟结果和分析表明这种基于不同树策略的路由算法具有较好的性能效果。     

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。     

求解动态组播路由问题的混合优化遗传算法

分析了具有网络时延和时延抖动限制的动态组播路由问题的数学模型。在此模型的基础上提出了一种基因库(GP)与传统遗传算法(GA)混合的优化算法GP-GA。该算法利用基因库保存进化过程中得到的解路径以指导后继进化过程,同时改进了交叉和变异算子来加快算法的收敛速度。考虑到问题可能陷入的局部最优情况,又构造了基于“保留和不保留”的进化控制策略来增强寻优能力,很大程度上避免了算法“早熟”现象的发生。大量的仿真实验表明：GP GA算法相对现有的遗传算法求得最优解的概率更高,相对于动态的组播环境也有很好的代价性能。