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。     

基于多QoS约束的多播路由算法研究

论文讨论了具有延迟、带宽和低代价等多QoS约束的多播路由算法，提出了适应于研究QoS多播路由的网络模型，并给出了一种具有多QoS约束的动态多播路由算法，分析了算法的复杂度。仿真实验证明，该算法是稳定有效的。它能够在满足多约束的情况下，使多播树的代价优化。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决 QoS 受限的多播路由问题。基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

基于蚁群优化的分布式Qos多播路由方法研究

提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术.给出了该算法实现的步骤,还结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了该方法的有效性.     

基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法

随着大量新型的多媒体在高性能网络、移动网络及Internet中的应用，满足QoS约束的多播路由问题成为越来越重要，它吸引了许多爱好者．本文讨论了多约束QoS多播路由问题，主要包含延迟、延迟抖动、带宽和分组丢失率等QoS约束，文中描述了一种在动态网络环境及不确定参数下适应于研究QoS多播路由的网络模型．提出了一种在网络规模、可行性方面为Imernet、移动网络和高性能网络下基于遗传算法的多约束QoS多播路由优化算法（MQMRGA）．仿真结果表明该算法收敛速度快、可靠性高．MQMRGA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

基于Ad Hoc多QoS约束的多播路由协议

针对移动Ad Hoc网络特点，研讨了Ad Hoc网络中其有多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Ad Hoc网络QoS多播路由的网络模型，提出了Ad Hoc网络中一种具有多QoS约束的多播路由协议。给出了MQAP的路由实现过程，进行了正确性证明和复杂性分析。仿真实验结果表明，MQAP为Ad Hoc网络多QoS约束多播路由提供了一种新的有效途径。     

基于量子粒子群算法的组播路由优化

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以及下一代Internet和高性能网络的一个重要研究课题。多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题。提出了一个新的量子粒子群算法,其具有收敛速度快、全局性能好等特点。通过应用该算法求解多约束QoS组播路由优化问题的仿真实现,结果表明,该算法取得了较好的效果。     

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。     

一种IP／DWDM光因特网中的QoS组播路由算法

本文讨论了一种IP／DWDM光因特同的QoS组播路由算法，在已知QoS组播请求和所需时间延迟的前提下．提出了一种可以找到基于柔性QoS的、次优的路由树的算法。此外．我们对QoS满意程度一术语作了定义。所提出的算法在多种群并行遗传模拟退火算法基础上构建组播树，并根据波长图为树分配波长。此算法将路由选择和波长分配一体化，路由选择的目的在于找到一个次优组播树，波长分配的目的则是通过使波长覆盖数量最小来最小化组播树的延迟。因此，组播树的估价和QoS用户满意程度两方面都接近最优。该算法同时考虑了负载均衡。仿真结果表明．该算法是灵活有效的。     

多约束QoS组播路由优化算法研究

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一完全的多目标优化问题。本文概括了多约束QoS组播路由需求，然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的约束树算法和智能算法，最后探讨了多约束QoS组播路由将来的一些主要研究方向。     

基于模糊积分和博弈论的QoS组播路由机制

下一代互联网NGI(next generation Intemet)需要提供服务质量QoS(quality of service)路由能力.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.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效用双赢.设计了一种基于模糊积分和博弈论的QoS组播路由机制.该机制由边评判、博弈分析和组播路由树建立算法组成,基于模糊积分和适合隶属度函数对边进行模糊综合评判,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,通过组播路由树建立算法使得在建立的组播路由树上不仅用户QoS要求得到满足,而且网络提供方效用与用户效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,与QoSMIC等机制相比,该机制具有较好的性能.     

IP/DWDM光Internet中智能QoS组播路由算法

提出了一种IP／DWDM光Internet中基于蚁群算法的智能QoS组播路由算法。给定QoS组播请求与用户延迟需求区间，提出的算法寻找一棵基于柔性QoS的成本近优组播路由树。它基于蚁群算法来构造组播路由树，并基于波长图思想对组播路山树进行波长分配，一体化考虑组播路由选择和波长分配问题，同时还考虑了IP／DWDM光Internet中的负载均衡问题。仿真研究表明，算法是可行和有效的。     

基于禁忌搜索的集成式QoS组播路由算法

研究了IP／DWDM光因特网中的集成式QoS组播路由算法,在考虑负载均衡的前提下,针对用户组播请求与柔性QoS需求,寻找一棵QoS组播路由树。由于该问题的NP难属性,因此基于禁忌搜索算法来构造费用近优QoS组播路由树,同时集成一种基于分段和波长图思想的波长分配算法,一体化解决路由与波长分配问题。仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的。