一种支持多QoS约束的多播路由协议

在分析YAM、QoSMIC和QMRP协议的基础上,讨论了包括延时、延时抖动、带宽和代价约束的多播路由问题,描述了一种适用于多QoS约束的多播路由的网络优化模型,提出了一种支持多QoS约束的多播路由协议（MRPMQoS）,构建在NS2下该协议的仿真模块.该协议只要求网络链路（或节点）的局部状态信息,不需要维护全局状态信息,多播组成员可动态地加入/退出多播会晤.该协议采用单路径寻径和多路径寻径相结合的搜索方式,有效地减少构造一棵多播树的开销,降低结点加入延时和提高寻径成功率.NS2仿真结果证明,该协议的可用性和有效性,可用于不同规模网络,具有良好的可扩展性.     

多QoS约束的多播路由协议的改进

随着Internet、移动网络及高性能网络的不断发展，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。文章研讨了具有多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。针对现有多Qos约束的多播路由算法进行了改进，不仅有效减少了生成多Qos约束的多播树开销，而且能够很好地支持组成员的动态加入和离开，而不干扰现有的多播树。算法实例证明改进后的算法减少了报文转发的数量，从而降低了多播树生成时间。     

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.     

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。     

多约束QoS动态多播路由算法

YAM和QoSMIC是支持QoS动态多播路由算法,允许多播组成员动态地加入/退出,同时为接收方提供多个可选择的多播接入路径,以满足不同应用的QoS需求。该文在分析这些算法的基础上,研讨了具有延迟、延迟抖动、带宽和代价等多约束QoS的多播路由问题,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了一种具有多约束QoS的动态多播路由算法(MQDMR),MQDMR试图有效地减少生成多约束QoS的多播树的开销。在MQDMR中,一个多播组成员能动态地加入/退出一个多播会晤,且不干扰现有的多播树。仿真实验结果表明,MQDMR比YAM和QoSMIC具有较小的延时和较少的代价。     

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。     

满足QoS约束可靠的适应性多播路由算法

文章考虑了在通信网络中节点和边都存在生存概率的情况下,权衡可靠性和延迟这两个性能指标而提出的一种接近最小成本的适应性算法。利用该算法,可以避免在有些节点或边失效(或不满足某种可靠性要求)的情况下依旧选择这些节点和边的可能,有效地减少了信息传送和缩短了传输时延。这是以往多播(multicast)算法中很少考虑的情况。数值实验表明,这种算法是快速而有效的。且算法的时间复杂度为O(m｜D｜logn)。     

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.     

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．     

一种新的QoS约束的多播路由协议

网络技术和多媒体技术的发展使得未来的Internet对具有QoS(Quality of Service)需求的多播应用的支持变得更加迫切．为了解决现有QoS多播路由协议消息复杂度高、寻路成功率低以及连接建立时间比较长等问题，作者提出了一种新的QoS多播约束路由协议MRPQoS(Multicast Routing Protocol with QoS constraints)．它完全分布式运行，将局部搜索与全局搜索、单分支搜索与多分支搜索有机地结合在一起，较好地解决了上述问题．仿真结果证明：MRPQoS较其它协议更适合于网络状态变化比较频繁的环境以及实时多媒体应用．     

基于GA的多约束条件QoS组播路由算法

通过研究带QoS约束的组播路由问题,提出一种由改进的遗传算法实现的组播路由算法。利用树型结构编码,设计独特的杂交算子和变异算子。仿真实验验证该算法能节省大量解码操作,缩短求解时间,并且其收敛速度不会随着网络规模的增大而变慢,具有快速收敛寻优的特点。     

DMRMQ:基于多QoS的动态组播路由算法

提出了一种基于多QoS的动态组播路由算法-DMRMQ，该算法采用Bellman-Forei算法作为路径搜索算法，能在满足带宽、延迟、延迟抖动和丢包率的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由．针对音频和普通数据流的仿真实验表明，DMRMQ能在基于多QoS的前提下建立动态组播路由，算法在路由请求平均成功率、路由平均延迟和平均跳数等衡量指标上比不考虑QoS的动态组播路由算法具有更好的性能．     

基于QoS多播路由技术研究

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展,在网络和不确定参数下具有QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,这也是下一代Internet和高性能网络的难题。它吸引了许多爱好者。该文重点论述QoS多播路由需求,并简要阐明当前最新多目标优化问题的方法。定义了QoS多播路由作为多目标优化问题(即路由问题的网络模型)以及它是NP-复杂性问题。然后,重点讨论QoS多播路由的解决方法,包括约束多播树、多目标优化、计算智能和人工智能等。最后,文章建议一个约束多播路由结构和讨论一些将来的研究展望。     

支持时延-带宽约束的动态层次组播路由

层次网络及层次路由成为解决大规模网络QoS路由可扩展性问题的一个主要手段.文中对PNNI层次网络模型下的时延-带宽多QoS约束的动态组播路由问题进行了全面研究:在已提出支持时延-带宽约束的拓扑聚集算法(Stair)的基础上,进一步对组播树节点需维护的组播树状态信息及其聚集问题进行研究,并提出"伪树上边界节点"模式的域内组播树状态信息的聚集方法,最后设计了基于聚集拓扑信息和组播树状态信息的动态层次组播路由算法.仿真结果显示,该路由不仅大量压缩了存储和扩散的拓扑信息和组播树状态信息,同时还保持了与平面网络近似的路由效率,实现了大规模网络情况下组播路由的扩展.     

分布式QoS多播路由协议

研讨了具有QoS约束的分布式多播路由问题。描述了一种适应于QoS多播路由的网络模型,提出了一种分布式QoS多播路由协议（DQMRP）。DQMRP只要求网络链路（或节点）的局部状态信息,不需要维护全局状态信息。DQMRP可有效地减少构造一棵多播树的开销,多播组成员能动态地加入,退出一个多播会晤,且不干扰现有的多播树。给出了DQMRP的正确性证明。仿真实验结果表明：DQMRP具有较低的控制信息开销和节点加入时延,较其它协议更适合于网络状态变化比较频繁的环境以及实时多媒体应用。