多QoS参数约束的选播路由算法的研究

选播是Ipv6中的一种标准通讯模型。本文研究多QoS参数约束的选播路由问题，建立了一种带有多个QoS参数约束的选播通信服务模型，设计实现了相应的多路选播路由算法。网络仿真实验结果表明，该算法是有效且切实可行的，它能同时满足多个QoS的约束条件，具有较好的求解效果，改善了网络服务质量。     

基于克隆策略的QoS选播路由算法

在分析选播通信模型的基础上,提出一种基于克隆策略的QoS选播路由算法,在保证带宽和时延的条件下对目标函数进行优化,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究。既保留了遗传算法较强的全局搜索能力,又避免了局部搜索性能差和早熟现象,实验结果表明与基于遗传算法的选播路由算法相比,此算法是有效可行的。     

基于遗传算法的网络选播路由算法的研究

选播(anycast)通信已被规定为在IPv6中的一种标准通信模型．提出了一种选播通信服务模型，设计实现了一种新的基于遗传算法的网络选播路由算法．网络仿真模拟实验结果表明：该算法能以较短的时延达到局部最优．较好地平衡网络负栽，提高了网络搜索速度和网络资源的利用率，改善了网络服务质量．     

基于混合策略的QoS选播流路由优化算法

分析了QoS选播流交错服务问题的产生过程及其对网络资源的浪费，提出了一种基于混合策略的全局路由优化解决方法．在构建路由优化问题模型的基础上，得出了选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量、路径调整等多个优化目标和QoS约束的表达式．给出了GA、SA、TS三种算法有机结合形成的一种混合优化算法，并说明了运用该算法求解的关键步骤和实现过程．实验结果表明，本算法能够在满足QoS约束的前提下实现选播路由的多目标组合优化，与基于GA或者SA的求解算法相比具有更强的稳定性和更高的精确度．     

一种基于遗传算法有时延约束的选播路由算法

选播是一种新型的网络服务，是IPv6的一个新特性。与单播、组播一样，都是IP的一种通信模式。本文在分析选播通信服务的基础上，提出了一种改进的遗传算法以求解有时延约束的选播路由问题。仿真实验结果表明，该算法是有效且切实可行的。     

一种基于遗传算法的负载均衡选播路由算法

选播是定义在IPv6中的一种新型的网络服务。它可以实现一台主机与一组目的主机之间最“近”的一个通信。本文提出了一种负载均衡选播路由算法,并利用改进的遗传算法求最优解。该算法以路径延时、剩余带宽、服务器负载这三个参量为选路依据,保证了选播路由的服务质量。仿真结果表明,该算法可以达到合理利用系统资源,提高网络运行效率的目的。     

基于免疫遗传算法的QoS选播路由

将免疫算法与传统遗传算法相结合,既保留了原算法较强的全局搜索能力,又避免了局部搜索性能差和早熟现象。在提出改进算法的基础上,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究,并经过实验分析证明,该算法提高收敛速度接近18%,而且具有更高的搜索精度和更可靠的稳定性等特点。     

一种带时延约束的选播路由算法

选播是一种新型的网络服务，它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。在实时性要求较高的业务传输过程中，保证信息传榆时延尽可能小是非常重要的。本文研究时延受限的选播路由问题，提出一种时延受限的选播路由（DCAR）算法，生成一棵以时延为度量且代价最小的选播生成树。仿真实验结果表明了该算法的正确性和高效性。 [     

基于变异二次蚁群算法的QoS选播路由算法

基于基本蚁群算法在解决多约束QoS选播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢,提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解.该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度.仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

基于遗传算法的一种选播QoS路由算法

选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性。随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题。该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题。仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的。     

基于遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题,提出了一种基于遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下,可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明:该算法操作简单,结果可行且有效。     

延时受限的选播QoS路由算法的设计与仿真

选播是一种新型的网络服务,它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。在实时性要求较高的业务传输过程中,保证信息传输延时尽可能小是非常重要的。该文研究延时受限的选播路由问题,提出了一种改进的遗传算法以求解该问题。仿真实验结果表明,该算法是有效和切实可行的。     

基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

用遗传算法解决有时延约束选播路由问题的综述

选播QoS路由问题是一个NP-完全问题,而解决此问题的一个有效方法就是遗传算法,本文针对delay,bandwidth,cost等QoS因子的约束,介绍了三种比较新的遗传算法,并提出了以后值得进一步研究的问题。     

一种改进的选播QoS路由算法

IPv6定义了一种新的通信模型--选播(Anycast),发送到一个选播地址的报文被传送到由该地址标识的"最近"接口之一.在深入分析选播通信服务模型和遗传算法后,提出了一种多约束的基于改进遗传算法的选播QoS路由算法.该算法采用深度优先搜索和轮盘赌相结合的方法保证初始种群的多样性,引入多种群策略和修正算子,同时对遗传算子进行了改进.仿真实验结果表明,改进后的算法提高了收敛速度,获得了较优的选播路径.     

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。