区分服务网络中的静态路由配置优化算法

提出了一种基于MPLS框架的Ⅸ分服务网络中的静态路由配置和优化算法,在满足流量的QoS需求的初始静态路由的配置方案的基础上使用遗传算法进行优化,使网络资源得到更合理的使用,并最大化网络运营商的资源使用效益。     

在混和网络模型中提供延时保证服务的方法

研究了在综合服务／区分服务这种混和网络模型中，如何提供具有确定端到端延时要求的服务。研究了综合服务域的端到端延时，定义了区分服务域的确保延时服务。在此基础上给出了混和网络模型的延时保证QoS路由算法，并对这种延时服务在网络中的包丢失进行了讨论。     

基于支持区分服务带宽预测的移动自组网QoS路由协议

已有移动自组网QoS路由协议的研究假设节点的可用带宽信息已知,主要侧重在协议的寻路算法和如何降低网络开销.而已有的带宽预测方法没有考虑通信的业务类型,预测结果不够准确.本文提出一种支持区分服务的可用带宽预测模型,该模型不仅考虑了节点之间信道争用的影响,而且从具有不同优先级的业务角度出发对可用带宽进行预测.在该模型的基础上,我们进一步对AODV协议进行扩展,使其支持QoS特性.仿真结果表明本文带宽预测模型能有效地对可用带宽进行预测,扩展后的AODV协议也可提供较好的QoS性能.     

区分服务网络端到端服务质量保证的组播方案

论文将一种可扩展的统计型接纳控制与资源预留方案引入到区分服务网络的组播环境中,从而为区分服务网络的组播成员提供具有统计型服务质量保证的组播服务。该方案允许组播成员提出服务质量要求并可以动态加入或离开组播树。论文使用网络仿真器NS-2验证了方案的有效性。     

混沌遗传算法在IP网络组播路由中的应用

提出了一种基于混沌优化和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法，该路由算法把混沌系列和遗传算法结合起来，并提供了一种新的编码方式和一种自适应的变异遗传操作，从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象，加快了收敛速度。仿真结果显示，该文提出的算法在解题的精度和收敛速度等方面都优于遗传算法。     

基于QoS无线传感器网络路由协议的研究

无线传感器网络的特性决定其主要目标是全网范围的资源有效利用,并且还要支持多种业务的差别服务。因此,许多研究工作通过研究QoS路由来解决该问题,并提出一系列QoS路由协议。介绍无线传感器网络QoS路由技术的相关概念、特点及面临的问题。然后,对当前的无线传感器网络的QoS主要路由协议进行了详细的分析。最后探讨无线传感器网络路由技术的今后的发展动态和研究方向。     

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．     

一种异构环境下覆盖多播网络路由算法

由于IP多播在部署上的困难,覆盖多播网络(overlay multicast networks,简称OMN)作为构建通用的多播服务平台的另一可行途径正不断为人们所认可.针对实时多媒体应用对带宽需求的异构性,研讨了异构环境下OMN的路由问题.通过对度约束模型进行扩展,描述了一种新的适应异构环境的OMN网络模型.采用分层的带宽分配策略,提出了一种异构环境下构造OMN最小延时半径多播树的启发式算法--分层的压缩树(1ayered compact tree,简称LCT)算法,并对其性质进行了理论证明和分析.仿真实验结果表明,随着分配带宽的减少,LCT算法能够有效地降低多播树的高度和网络资源使用量,并保持较低的多播树延时半径增幅.     

移动自组网中一种基于簇的多路径路由算法

提出了一种基于分簇的多路径路由算法(cluster-based multi-path routing in MANET,简称CBMRP),利用多路径并行传输流量实现拥塞避免、优化网络带宽的应用、提高共享信道的利用率;利用基于簇的层次结构能够减少路由维护的代价并提高应用的可扩展性.在OPNET模拟器上实现了算法,结果表明,该算法不仅能够有效地平衡网络负载,而且能够动态处理网络拓扑变化,提高可靠性,并可以显著地提高网络的吞吐量和稳定性.     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

Reinforcement Learning for Call Admission Control and Routing under Quality of Service Constraints in Multimedia Networks

In this paper, we solve the call admission control and routing problem in multimedia networks via reinforcement learning (RL). The problem requires that network revenue be maximized while simultaneously meeting quality of service constraints that forbid entry into certain states and use of certain actions. The problem can be formulated as a constrained semi-Markov decision process. We show that RL provides a solution to this problem and is able to earn significantly higher revenues than alternative heuristics.     

长链树状无线传感器网络中遗传蚁群路由优化算法

为提高长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本文用云遗传蚁群网络算法对无线传感器网络路由进行优化.算法中将正向蚂蚁根据节点负载情况发现的可行路径作为遗传算法的初始种群进行染色体编码,用路径时延、跳数及链路质量定义的适应度函数对染色体进行评价;利用正态云发生器实现路径的交叉和变异操作,逆向蚂蚁对优化后的路径进行信息素更新.仿真结果表明该路由算法能够满足无线传感器网络的实时性、可靠性等方面的要求,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制.     

一种基于QoS的选播路由算法研究

引入适应度尺度变换,提出一个基于QoS的选播通信服务模型和选播路由算法.算法首先根据选播组的大小把整个网络图的路径搜索空间动态地划分为k个子空间,每个子空间仅包含一个该组成员;其次对每个子种群进行初始化和编码;然后在几个既不重叠、又能反映整体性质的子空间上并行搜索和演化,直至求得满足多个QoS参数约束的选播路由最优解.网络仿真模拟实验结果表明该算法是有效且切实可行的,它能满足多个QoS的约束条件,较好地平衡了网络负载,改善了网络服务质量.     

一种面向机会网络路由的最优停止决策方法

投递延迟是机会网络的一个重要指标,给定节点缓存和消息副本数目限制,如何选择合适的节点复制消息成为一个关键问题.提出一种基于最优停止理论的路由决策方法（OSDR）.OSDR 将每个时隙上所遇节点和目标节点的平均相遇时间看做一个随机变量,根据该随机变量的统计特性得到一个停止观察、复制消息的规则,该规则呈现简单的阈值结构,即当某个时隙上所遇节点和目标节点的平均相遇时间小于给定阈值时即复制消息. OSDR 可以在较小的相遇间隔和等待成本之间进行折衷,实现数学期望意义上的最小消息投递延迟.介绍了OSDR 的网络模型、最优停止规则的存在性证明过程以及计算方法.模拟实验结果表明,OSDR 相对其他方法,在投递成功率、投递延迟等方面具有明显优势.     

移动自组织网络中组播QoS路由的遗传算法研究

Adhoc网络中的QoS保障问题是一个比较复杂的开放问题。该文首先对Adhoc网络拓扑结构和基于QoS的多播路由进行了分析,建立了QoS多播网络模型。在此基础上提出了多播路径集获取算法和遗传算法多播路径选择。该方法可以在满足延迟和带宽约束的情况下,找到一棵消耗趋于最小、状态稳定的多播路由树。     

QoS全局最优化的服务选择策略

为每个服务节点选择一个服务实例,形成在满足全局QoS限制的条件下,具有综合QoS最优的执行计划是服务选择的关键问题.本文分析了优化目标,提出了基于自适应变异遗传算法(self-Adaptive Mutation Genetic Algorithm,AMGA)求解服务选择的组合优化问题.在算法中,适应度函数设计采用对执行计划聚合QoS属性值与约束条件的偏差量作为惩罚约束,变异算子设计采用对服务实例的优良程度自适应的变异概率,提高了基因改良的效率,并引入指数衰减函数保证了算法的收敛性.实验结果表明,基于AMGA算法的服务选择策略比现有基于其它遗传算法的策略能够获得更优的解.     

混洗交换网络中最小无冲突路由分组的生成方法

为了解决混洗交换网络中冲突路由的分组问题,定义了路由的无冲突极大组、最小无冲突分组、特征函数及覆盖函数等概念,并基于这些概念提出了应用布尔代数计算最小无冲突分组的理论和方法。同时,为提高冲突路由分组的效率,提出了计算最小无冲突分组的近似算法。理论分析和实验表明,近似算法不仅具有良好的时间性能,而且具有较高的准确度,它为在大规模信息交换中实施分批路由策略提供了强有力的支撑。     

无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法

无线多媒体传感器网络中的视频流传输,需要提供多样QoS保障.提出一种基于改进蚁群算法多路径路由算法ACMRA(ant colony based multipath routing algorithm),以寻找具有多种优先级路径的路径集,并对重要性不同的视频数据进行相应路径的选择.通过优化网络链路上人工信息素的初始分布,改进后的蚁群算法具有更快的可行路径发现速度及收敛速度.多路径机制的引入提高了网络数据吞吐量与视频传输性能,同时可均衡网络资源,延长网络生命.实验结果表明,算法ACMRA在网络性能、视频传榆性能与网络生命周期方面,较之其他路由算法具有明显优势.     

基于混沌遗传的Ad Hoc网络组播路由算法?

针对移动Ad Hoc网络(MANETS)的QoS组播路由优化问题,提出一种基于混沌遗传的组播路由算法。利用混沌变量的遍历性特点对遗传算法的适应度函数进行优化,避免遗传算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,该算法具有较好的收敛性和稳定性,能解决多QoS约束下MANETS的组播路由问题。     

半柔性覆盖的多配送中心路线优化问题研究

为应对双十一618需求突发性爆涨下物流配送网络的爆仓、滞缓等问题,提出能够兼顾配送系统稳定性和配送路线竞争性的半柔性覆盖策略,研究半柔性覆盖的多配送中心路线优化问题.在传统配送中心路线优化问题的基础上,根据地理位置,区分固定需求点和柔性需求点,定义固定需求点只能由所属配送中心服务,而柔性需求点可由多个配送中...