OBS网络中基于OBS-PLR丢弃算法的可控QoS方案

研究了建立在经典服务质量QoS(QualityofService)基础上的比例QoS方案 ,并以此为理论依据 ,分析了主动丢弃算法在OBS(OpticalBurstSwitching)网络中支持比例QoS存在的问题 .针对这些问题 ,提出了光突发交换 成比例丢失率OBS PLR(OpticalBurstSwitching ProportionalLossRate)丢弃算法 ,以实现突发数据丢失率的可控、成比例 ,且不至于偏大 .理论分析及仿真结果都表明该算法提高了比例QoS控制的性能     

基于蚂蚁算法的QoS组播路由问题求解

采用启发式算法中的蚂蚁算法解决了包含带宽，延时，延时抖动，包丢失率和最小花费等约束条件在内的QoS组播路由问题。实验表明算法能快速找到最优解，而且具有良好的扩充性。     

RBLCP：一种覆盖网络的QoS路由改进算法

针对传统IPQoS路由算法不能满足覆盖网络的服务需求的问题，提出了一种通用覆盖网络下的QoS路由算法--资源均衡最小代价路径(RBLCP)算法.该算法从覆盖链路带宽和覆盖服务节点处理能力受限的角度出发，寻找一条既满足QoS要求又保证网络资源均衡的路由.对该算法的QoS满意率、覆盖链路带宽的均衡性以及节点处理能力的均衡性进行了性能仿真.结果表明，与改进的最短路径算法和成比例的带宽最小路径算法相比，RBLCP算法具有更好的QoS满意率，在对网络资源尤其是稀缺资源的均衡方面也有良好的性能.     

基于QoS的分布式路由算法的研究

随着网络应用的不断增长，现有的路由算法难以满足用户的多QoS要求。本文在分析了经典路由算法的基础上，介绍了一种通用的分布式QoS路由算法并详细阐述了几种具有不同QoS度量的具体的分布式路由算法的实现。     

时延受限的单播QoS路由算法

介绍了几种典型的单播QoS路由算法，对DCUR算法和Preferred link-based算法进行了描述．在RDM算法的基础上，提出了RDM_N算法．将Preferred link-based算法、DCUR算法和RDM_N算法进行了比较和讨论，结果表明，RDM_N算法是一种性能很好的算法．     

适合VoIP/FTP混合业务的无线链路分组调度算法

首先分析了VoIP业务对系统容量的影响,得出在一定的业务负载下,实时业务与非实时业务两者并不是绝对矛盾的,为了提高系统吞吐量,当VoIP类业务QoS要求能够得到满足时,应该适当增加FTP类业务的优先级。然后以因特网中的主动队列管理思想为基础,根据VoIP业务特点,提出了基于主动首丢弃的无线链路分组调度算法。仿真表明,算法在系统吞吐量和QoS保障上均有较好的表现。     

移动计算网络的一种视频QoS措施

移动计算是指合并了无线和有线高速网络技术的一种计算环境。本文研究了移动网络中当多个移动台同时进入一个蜂窝而导致过载时,通过有选择地丢弃部分分组,使各移动台视频服务质量(QoS)性能只平滑地下降,而不是通信中断。文中介绍了丢弃描述传输子层(LPTSL)的功能,并通过使用OPNET网络仿真软件平台,分析研究了视频分组随机丢弃和按优先级有选择丢弃两种方法的优劣。     

QoS组播路由研究:算法与协议

本文讨论了QoS组播路由算法、协议的一般问题，给出了一个群组模型，提出了QoS组播路由问题的一般描述；特别在组播算法与组播协议的概念上作了区分，提出了组播路由协议的算法特征和协议的形式特征两个既相联系又相区别的概念，并对算法和协议分别按不同标准进行了分类。指出了几个可能的研究方向。QoS组播最终在互联网上实现之前，仍然有很多问题需要解决。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法．这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

基于时延及带宽约束的多播路由算法

讨论了具有时延及带宽约束的多播路由算法(MRDBC),并在模拟环境中处理了时延、带宽和代价3个参数值,描述了一种多QoS约束的网络模型。该算法试图利用减少多播树的代价来满足多QoS的约束,仿真实验表明了该算法是合理和有效的。     

一种基于弱实时的加权公平队列调度算法

针对目前的一些实时应用，例如视频传输应用、网络传输延迟和网络资源利用率相矛盾的问题，结合弱实时理 论，提出了基于弱实时约束的广义处理器共享(WGPS)的调度策略以及面向分组模型的基于弱实时约束的加权公平队列 (W2FQ) 调度算法.该算法以加权公平队列(WFQ)调度算法为基本算法，根据丢失率参数和弱实时约束的要求，适当丢失一 些分组，从而可以降低网络传输延迟和减小网络服务带宽.理论分析和仿真结果表明，该算法是一个公平可行的调度算法 ，而且与WFQ算法相比，实时应用能够得到更及时的传输且保证服务质量不受影响.     

关于带宽、延迟和成本控制的AODV分布式QoS路由算法

文章首先介绍了无线单播网络路由中的热点问题，接着提出在AODV协议环境下的关于带宽、延迟和成本控制的QoS路由问题BDCFC(Band DelaY—Constrained Fewest-Consume)，它们可以归结为图论中的NP完全问题。文章提出了BDUR(Band—Delay Unicast—Routing)算法，用时间多项式的思想来解决AODV中的BDCFC问题。     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

一种超高速无线局域网多用户多业务调度算法

针对超高速无线局域网的系统性能要求,提出了一种新的超高速无线局域网多用户多业务MUMS(Multi-user and Multi-service)调度算法.基于对不同业务的服务质量QoS(Quality of Service)要求、用户信道状态信息CSI(Channel State Information)及服务队列信息的综合分析,此算法对业务和用户进行分层调度.仿真结果表明,在满足不同业务QoS需求且保证用户公平性的同时,提出的调度算法能有效地降低丢包率,提高系统吞吐量.     

基于小生境免疫算法的多约束QoS路由选择

针对多约束Qos路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延和丢失率为QoS参数。针对一种免疫算法的不足,利用基于相似结构的小生境技术和共享算子对免疫算法加以改进。实验表明,该算法有较好的性能,大幅提高了QoS路由选择的效率。     

多用户MIMO无线通信系统中基于QoS的比例公平调度算法研究

未来的无线通信系统是一个多业务系统,不同的业务有不同的QoS要求,如最大时延和最小误码率等,这就要求调度算法在提高系统吞吐量和保证用户公平性的同时,还要提供对不同业务QoS的区分保障机制.针对这一趋势,在比例公平调度算法的基础上,通过引入表征QoS的参数,提出了一种改进的可以保证QoS的比例公平调度算法,并对改进算法的各项性能进行计算机仿真,验证了它的性能.     

光突发交换网络核心结点中数据突发缓存与调度的新策略

提出一种采用光纤迟延线的数据突发缓存调度新策略．这些光纤迟延线按照一定的结构设置在光突发交换网络的核心结点中．利用光纤迟延线来缓存低优先级的数据突发．而尽可能实时转发高优先级业务的数据突发-再通过突发控制分组的“二次信令”调整网络中传送低优先级数据突发的波长信道预约．通过仿真光突发交换网络系统．研究了网络业务流量、数据突发长度和光纤迟延线缓存深度对系统数据突发的丢失率和端到端时延的影响．结果表明，所提出的调度策略可以有效地减小网络中突发竞争的概率和减小高优先级数据突发的丢失率及端到端时延，从而向高优先级业务提供了端到端的QoS保证．     

基于蚁群改进算法的服务质量路由研究

针对传统路由算法在多约束QoS(服务质量)条件下寻优能力不足的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的多约束QoS路由模型。相比于传统的路由算法,此方法在每次循环结束时,根据得到的不同结果动态变化相关参数的值,并且结合最大最小蚂蚁系统的理论,同时优化启发函数,以提高算法的寻优能力。另外,除了考虑多个约束条件以外,在模型中还加入了故障率属性,将其体现在目标函数中,并优化信息素更新方式。仿真实验结果表明改进算法寻优能力强,能有效避免早熟,并避开故障率高的路径。     

多用户 MIMO 无线通信系统中基于 QoS 的比例公平调度算法研究简

未来的无线通信系统是一个多业务系统,不同的业务有不同的QoS要求,如最大时延和最小误码率等,这就要求调度算法在提高系统吞吐量和保证用户公平性的同时,还要提供对不同业务QoS的区分保障机制.针对这一趋势,在比例公平调度算法的基础上,通过引入表征QoS的参数,提出了一种改进的可以保证QoS的比例公平调度算法,并对改进算法的各项性能进行计算机仿真,验证了它的性能.     

网格环境下基于多QoS约束的任务调度算法研究

针对网格任务调度过程中的QoS （Quality of Service）约束可扩展性不足、资源利用率低等问题,提出一种多QoS约束的Min_Min任务调度算法。该算法首先计算待调度任务QoS与每个资源QoS的匹配值,并根据匹配值的大小确定任务分配的先后顺序,然后再依次对已排序的任务选取具有最小最早完成时间所对应的资源进行分配。在保证QoS匹配质量的同时,也注重资源节点的利用率。仿真实验结果表明,该算法在综合性能上明显优于Min_Min算法。