基于粒子群和博弈论的QoS组播路由算法

为改善互联网的服务质量(QoS)组播路由能力,设计一种基于多子群和博弈论的QoS组播路由算法。该算法由边评判、博弈分析和组播路由树建立等部分组成。基于适合隶属度函数对边进行模糊综合评判,利用博弈分析方法确定网络提供方与用户在边上的效用Nash均衡程度,通过组播路由树建立算法,在用户QoS要求得到满足的条件下,使得网络提供方效用与用户效用达到或接近Nash均衡意义下的Pareto最优。仿真实验验证了该算法的良好性能。     

NGI中一种微观经济学模糊QoS单播路由机制

本文设计并仿真实现了一种微观经济学模糊OoS单播路由机制,通过适合隶属度函数对边做出模糊综合评判,通过博弈分析确定网络提供方与用户在边上的效用能否达到Nash均衡态,通过基于双向Dijkstra算法及中间链表加速方法的启发式选路算法,使得在找到的路径上不仅用户的QoS需求得到满足,而且双方的端到端效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优。仿真结果表明,同基于Dijkstra的路由机制和基于模糊塔的QoS单播路由机制相比,该机制具有较好的性能。     

一种基于博弈论方法的模糊QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next-Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由能力.一方面,由于NGI网络状态难以精确测量与表达,因此QoS路由基于的信息应该是模糊的.另一方面,随着网络运营的渐趋商业化,付费上网要求实现QoS计费,而网络提供方与用户的利益冲突要求实现双赢.该文设计并仿真实现了一种基于博弈论方法的模糊QoS单播路由机制.该机制由边评判、博弈分析和选路组成,通过适合隶属度函数对边做出模糊综合评判,通过博弈分析确定网络提供方与用户在边上的效用能否达到Nash均衡态,通过启发式选路算法使得在找到的路径上不仅用户的QoS需求得到满足而且双方的端到端效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,同基于SPF(Shortest Path First)的单播路由机制和基于模糊塔的QoS单播路由机制相比,该机制具有较好的性能.     

一种GA和Pareto最优相结合的智能QoS组播路由机制

引入概率论、遗传工程和微观经济学知识,设计一种QoS组播路由机制,通过引入带宽、延迟、延迟抖动和出错率满足度来适应网络状态参数的难以精确表达,通过引入可用带宽度来帮助预防网络过载,通过引入公平度来适应组内公平性的要求,基于遗传算法GA (Genetic Algorithm),寻找带宽、延迟、延迟抖动和出错率满足度、可用带宽度以及公平度达到或接近Pareto最优的组播路由树.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

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。     

NGI中基于微分进化的柔性QoS组播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量组播路由的特点,提出了一种下一代互联网中基于微分进化算法的柔性QoS组播路由算法。给出了 QoS组播路由问题模型及其数学描述,针对NGI中QoS参数信息不精确的特点,基于模糊数学的相关知识并利用DE算法的寻优能力,找出在用户柔性QoS需求的条件下满足用户QoS需求的可信度和用户QoS满意度同时达到最大的组播路由树。对算法进行了仿真实现与性能评价,结果表明,它是可行和有效的。     

基于人工鱼群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由能力,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此QoS路由基于的信息实际上是模糊的.同时,在网络运营日益商业化的环境下,支持ABC需要兼顾用户和网络提供方利益,考虑双方效用共赢.为此,文中引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于人工鱼群算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

NGI中一种基于食物链算法的柔性QoS组播路由算法

针对下一代互联网（Next Generation Internet,NGI）难以精确测量和用户服务质量（Quality of Service,QoS）需求难以完全表达的特点,设计了一种基于食物链算法（Food Chain Algorithm,FCA）的柔性QoS组播路由算法。给出了QoS组播路由问题模型及其数学描述,针对NGI中QoS参数信息不精确和用户需求柔性的特点,通过博弈分析确定用户和网络方在边上的效用能否达到Nash均衡,基于模糊数学的相关知识并结合FCA的寻优能力,找出在给定条件下用户效用、网络方效用和满足用户QoS需求的可信度同时达到最大的组播路由树。对算法进行了仿真实现与性能评价,结果表明,它是可行和有效的。     

基于博弈论的无线宽带网络协作资源管理

未来无线网络将提供高速率多媒体宽带数据业务,为保证传输的可靠性和有效性,协作通信技术被引入到无线网络中。提出一种基于博弈论的无线宽带网络协作资源管理策略。该策略通过确定转发价格和协作资源量求解Nash均衡点,利用Pareto最优理论验证结果的有效性,并运用理论分析方法论证博弈论用于协作资源分配的可行性和合理性。仿真结果表明,与按照确定价格分配协作资源的策略相比,该策略可支持更好的网络性能。     

粒子群优化ABC支持型QoS组播路由机制

引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计一种ABC(Always Best Connected)支持型QoS(Quality of Service)组播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入边参数概率和用户满意度,通过边评价和博弈分析,基于粒子群优化算法,寻找使各方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS组播路由树.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

Ad Hoc网络中基于熵的QoS多播路由研究

Ad Hoc网络自身固有的特点使得Ad Hoc网络的QoS路由协议面临许多新的挑战和机遇,而且出现了许多新的网络系统,如视频点播、远程教学、远程医疗等,这些多媒体实时系统已经不满足网络的单播数据。因此,网络数据的多播提上了日程。本文对QoS多播路由进行了阐述,提出了一种基于熵的稳定的QoS多播路由,并且对它进行了分析以及与已经存在的多QoS约束多播路由进行了比较。     

模糊参数下多播QoS路由及分解

文章研究网络参数不确定时的多播（multlcast）QoS路由及分解问题,假定网络链路参数是模糊数,给出了最优可信度树（Most Optimal Reliability Tree,MORT）和树最优延迟分解（Tree Delay Optimal Partition。TDOP）的定义,MORT要求寻找一条联结源节点和目标节点集的支撑树使得树的代价小于约束条件的可信度达到最大,TDOP要求给出端到端约束在树上各条链路的分解使得反映所有链路满足QoS需求的分解函数达到最优．文中给出MORT的近似算法并对误差进行分析,证明TDOP可以在多项式时间内实现并给出具体算法。