多路径网络中流量均衡的优化算法

在向下一代互联网络演进的过程中,多路径网络已经成为提高网络性能及可靠性的有效手段.在网络中,可选用的多条路径提供了流量流向的通路,然而如何有效地均衡各条路径的流量,提高网络的性能,是多路径网络必须解决的一个重要问题.针对丢包率比较敏感的应用需求,如VOIP,将预测思想与最优化理论相结合,研究了在多路径网络环境下的流量均衡问题.流量均衡算法首先预测每条路径的丢包率,并以减少所有路径丢包率之和及达到最优的资源利用率为目标,将流量均衡问题转化为最优问题.理论分析及仿真实验表明,该算法能有效地降低网络丢包率,提高网络性能.     

软件定义网络中基于分段路由的多路径调度算法

针对当前软件定义网络(SDN)在应对大量数据流时造成的流表利用率低、转发响应较慢以及当前网络调度算法容易造成网络局部拥塞和负载不均衡等问题,提出一种基于分段路由的多路径调度算法SRMF。首先,SDN控制器根据网络拓扑连接情况下发初始流表;综合考虑网络链路剩余带宽、丢包率和数据流估测带宽需求进行路径权重计算;最后,根据路径权重选择最优路径并构造分段流表下发到边缘交换机。实验结果表明分段路由转发技术在多种网络拓扑下较一般转发技术在流表项开销方面有明显优势,SRMF算法与Hedera、ECMP相比,在业务流端到端时延、端到端时延抖动、网络吞吐率、丢包率等方面有一定的优势。     

基于软件定义网络的数据中心自适应多路径负载均衡算法

针对传统多路径负载均衡算法无法有效地感知网络的运行状态、不能综合考虑链路的实时传输状态以及大多数算法缺少自适应性的问题,基于软件定义网络（SDN）的集中控制和全网管控思想,提出一种基于蜘蛛猴优化的SDN自适应多路径负载均衡算法（SMO-LBA）。首先,利用数据中心网络的感知能力来获取多路径的实时链路状态信息;然后,利用蜘蛛猴算法的全局探索和局部开采能力将链路空闲率作为每条路径的适应度值,并引入自适应权重对路径进行动态评估及更新;最后,寻找数据中心网络中链路占用率最小的路径,确定其为最优转发路径。选用胖树拓扑在Mininet平台上进行仿真实验,实验结果表明SMO-LBA可提高数据中心网络的吞吐量和平均链路利用率,实现网络自适应负载均衡。     

移动自组网基于跨层协作的负载均衡队列调度算法

传统的路由协议都是基于"最短路径"的考虑,节点在对数据包进行调度转发的时候,无条件的为路由控制消息赋予较高的优先转发权,这样就会导致网络中处于骨干位置的节点负载过重,从而进一步影响整个网络的性能.本文提出一种新的基于跨层协作的负载均衡队列调度算法(CLLBS),通过在MAC层与网络层监视节点网络负载,配合路由协议,根据节点的负载状况实时动态地对数据流的转发优先权进行调整,在整个网络进行负载均衡,缓解那些拥塞节点的负载压力.仿真结果表明本文算法较之传统的简单优先权算法有明显的性能提高,可以有效地提高网络的吞吐量,降低丢包率.     

基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法研究

软件定义网络SDN(Software Defined Network)通过将网络设备的控制层与数据层分离解耦,能够实现网络的集中控制和流量的灵活转发,因此被广泛应用于数据中心等相关领域。在数据中心网络中,为了提高网络的带宽和吞吐量,多采用具有多路径特性的层次型网络拓扑结构,如胖树拓扑结构。然而传统路由算法对多路径的支持非常有限,无法充分利用网络剩余带宽。重点研究基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法。利用SDN网络集中控制的特点,获取多路径实时状态信息,计算各路径当前可用带宽,根据数据流的带宽需求选择最佳转发路径。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统路由算法,能够实现胖树数据中心网络的多路径负载均衡。     

软件定义网络中蚁群优化的负载均衡算法

软件定义网络因其特定的网络结构，有集中控制获取与分配全球网络资源等特点。针对软件定义网络中的负载均衡问题，在原有蚁群算法的基础上，提出了一种改进的蚁群优化负载均衡算法，主要思想如下：利用蚁群算法的搜索规则，将链路负载均衡度、流接受率、时延和丢包率作为蚂蚁选择下一节点的影响因素，在多个约束条件下，获得传输的最佳路径。理论分析及仿真结果说明，所提出的算法具有较好的负载平衡能力，而且可以提高网络的服务质量。     

无线传感网络能量有效负载均衡的多路径路由策略

由于无线传感网络中网络节点的能量受限性,路由成为最受关注的问题.鉴于多路径传输既要考虑能量节约,又要考虑负载均衡,提出了一种新型能量有效负载均衡的多路径路由算法.该算法综合考虑了路径的跳数、节点剩余能量和网络的能量状况,数据沿着最小跳数或路径关键能量比较高的路径传输,降低了网络的能量消耗,也避免关键节点的过量负载.实验结果验证了和传统的AODV算法相比该算法在分组投递率、端到端时延和死亡节点出现的数量方面的优势.     

父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法

针对无线传感器网络中无线链路存在因节点失效或传输介质异构容易引起传输可靠性降低的问题,提出提出父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法DPCBMR算法。该算法采用分层多父节点拓扑控制策略和协作式数据转发机制,在多跳转发阶段,引入最优父节点选择机制,根据转发路径上节点间的丢包率,选择丢包率较低的多个节点作为转发节点,以此来保证数据转发的成功率;进一步借助协作式数据转发机制保证待转发的数据在多路径选择时获得最佳路径,从而保证数据转发的可靠性和低能量消耗。仿真实验结果表明DPCBMR算法能最大程度上提高数据传输的可靠性,保证了数据传输的成功率,同时降低了数据传输时的能量开销。同经典的SHM和CAMP算法相比较取得了比较大的改进。     

关键路径优先WSNs负载均衡多路数据传输协议

由于无线传感器网络中节点能量有限,如何实现各节点负载均衡以延长网络生存周期是亟待解决的问题.利用关键路径优先原则提出一种多路径数据传输协议,快速选择适合路径并剔除不适合数据传输的路径,并用剩余能量均衡法为各传送路径分配数据,以有效均衡各节点能量,延长网络生存周期.仿真实验表明:算法显著延长了网络寿命,与其他多路径传输算法相比网络寿命延长超过37%.     

基于改进蚁群算法的网络负载均衡路由优化

最短路径优先的路由控制策略在解决突发业务模式下的拥塞问题上存在不足,针对该问题,采用随机选择尺度因子实现负载均衡,增加路由器向所有相邻路由器转发分组的机会。设计路由算法模拟器,完成改进蚁群网络路由优化算法在4种典型网络上的仿真。以CHINANET为例的对比实验表明,在重负载情况下,改进的蚁群网络路由优化算法能获得较高的吞吐量、较低的平均时延与丢包率。     

无线网状网络的多路径路由与调度算法

提出了一种保障服务质量的多路径路由算法,数据分组可通过多条不同的路径进行传输,以提升网络总吞吐量性能.进一步提出了一种多路径调度策略.通过使用调度策略,基于当前可用带宽信息和路径所引入的时延信息,数据分组在传输前可被分成多段并通过不同的路径发送,根据路径时延调整优化调度策略,从而使得数据可通过在不同的路径上进行更高效地传输.仿真实验进一步验证了本文提出的路由机制和调度策略在不同网络负载下的优越性.     

Development and research of improved model of multipath adaptive routing in computer networks with load balancing

In modern computer networks, loading and bandwidth of communication links are optimized for providing high-quality service of network traffic, new services and technologies. As a rule, for this task the protocols of dynamic routing based on Dijkstra’s algorithm are used. Protocols of multipath routing for ensuring reliability and accuracy of the provided information allow to divide critical traffic and to execute load balancing along several routes at the same time. The purpose of the work is development and research of the improved multipath adaptive routing model in computer networks with load balancing. In this work, we focused on indicator of jitter optimization between the paved paths and a deviation value of reserve routes from an optimal route. Comparison and estimation of the offered algorithm with some existing approaches, and also modeling and analysis on various topologies of computer networks have been carried out.     

基于DEMT算法网络多路径流量的优化

提出一种多路径路由流量动态均衡算法,改进网络多路流量分配算法存在单目标路由的不足。该方法建立有向赋权拓扑结构的网络多路径分配数学模型,采用构造可能性系数的路径选择标准,引入QoS路径负载率和最小跳数作为目标变量导出合理分布负载的优化方法。仿真结果证明,该锋法最大负载率的增加幅度与最小时延算法和最小跳数算法相比更加平缓,网络负载率可控制在70％以下,传输延迟时间降低56％。     

分布式星群网络中基于蚁群算法的通信量分类路由

给出了一种分布式星群网络(Distributed Satellite Cluster Network,DSCN)体系架构,阐明了DSCN拓扑变化的特点。在分析网络状态获取方式和路由计算方法的基础上,提出了一种适用于DSCN的基于蚁群算法的通信量分类路由(Ant Colony Optimization Based Traffic Classified Routing,ATCR)算法。ATCR算法将通信量分为时延敏感型通信量A、带宽敏感型通信量B以及提供尽力而为服务的通信量C,并对蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)收敛慢的缺点进行了改进。仿真实验表明,ATCR算法提高了收敛速度,可以有效平衡网络流量。通信量A和C的端到端时延要小于未采用通信量分类的改进ACO算法。由于减少了重负载链路的数量及拥塞引起的丢包,ATCR算法在分组递交率上的表现优于改进的ACO算法。     

基于集对分析的网络流量大数据均衡调度方法

为了有效降低网络流量传输时的网络负载,基于集对分析策略,提出DNS网络流量大数据均衡调度方法。设计Dramp流量路由控制方法,根据链路权值量化,提出优化函数,实现多路径网络流量的传输,在静态域名解析(DNS)的环境下,重新构建网络链路,设计了一个包括网络流量负载信息和网络信息实体输入信息,且序列一体的传输链路,用于配合路由控制,最后基于集对分析思想,根据定向控制器分析信息,保证路由和链路的匹配,实现网络流量的均衡调度。实验数据表明,与传统方法相比,设计的DNS网络流量大数据均衡调度方法,网络时延降低了21%,丢包率降低了27%,可以有效降低网络负载。     

Fair resource allocation and stability for communication networks with multipath routing

Multipath networks allow that each source-destination pair can have several different paths for data transmission, thus they improve the performance of increasingly bandwidth-hungry applications and well cater for traffic load balancing and bandwidth usage efficiency. This paper investigates fair resource allocation for users in multipath networks and formulates it as a multipath network utility maximisation problem with several fairness concepts. By applying the Lagrangian method, sub-problems for users and paths are derived from the resource allocation model and interpreted from an economic point of view. In order to solve the model, a novel rate-based flow control algorithm is proposed for achieving optimal resource allocation, which depends only on local information. In the presence of round-trip delays, sufficient conditions are obtained for local stability of the delayed algorithm. As for the end-to-end implementation in Internet, a window-based flow control mechanism is presented since it is more convenient to implement than rate-based flow control.     

基于人工免疫的工业认知无线网络路由机制

工业互联网（industrial Internet）已成为第四次工业革命的代表技术.根据工业网络数据传输服务的需求,以及针对工业无线网络拓扑相对稳定、流量规律变化等特点,提出了一种基于人工免疫系统（artificial immune system,简称AIS）的工业认知无线网络路由机制,包含基于链路质量的域内静态路由算法和基于多路径的域间动态路由算法,以实现工业网络的可靠路由.根据人工免疫系统特点,将工业网络的拓扑结构进行区域划分：提出了基于链路质量的域内静态路由算法,采用软硬件结合的方式监视网络链路,并根据移动窗口指数加权平均法计算链路丢包率;提出了基于多路径的域间动态路由算法,根据模式距离对节点的流量周期进行预测,防止节点因流量过大而导致丢包.基于OMNET++仿真平台进行仿真实验,结果表明,所提出的路由机制在应对突发流量时与组合定向地理路由算法相比,丢包率及网络开销分别降低1倍;应对链路失效的情况时与图路由算法相比丢包率降低4倍.     

基于延迟的MPLS网络流级多径负载平衡

提出一种流级的多径负载平衡模型。该模型考虑到实际网络中的背景业务，将每个LSP模拟为M／G／1处理器共享队列，通过成本函数最小化原则，实现多径负载均衡。根据对模型的分析，提出一种应用于MPLS网络中的稳定的负载平衡机制。核心LSR并不参与执行流量工程，根据测量到的延迟按流实现负载分配。仿真结果证明该算法是有效的，能够在多径之间平衡地分配流量，吞吐率得到很大提高，网络资源得到有效利用。     

基于应用层流量优化的中继路径选择方案

基于网络层路由协议的缺省单一路径难以满足高带宽应用的端到端传输需求,多径传输是一种有效方式。在基于应用层中继的多径传输系统的基础上,提出基于应用层流量优化的中继路径选择方案：借助于应用层流量优化机制,提出中继路径选择过程中遵循的规则,提出基于运营商定义域的最优中继路径生成算法,为数据传输分配优质的中继路径,同时在运营商定义域之间以及中继服务转发器之间保持负载均衡。仿真结果表明,提出的方案在选择优质中继路径方面具有较优性能,同时能够灵活地均衡运营商定义域之间的负载。