基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

多路径路由网络负载均衡算法研究

研究多路径路由网络通信优化均衡问题,由于网络中通信量增多时,链路因为数据量太大用而产生通信链路拥塞的现象.针对传统的多路径路由网络通信中,造成通信不畅的问题,提出一种基于粒子群优化的多路径路由负载均衡的算法,通过粒子群算法感知链路状态,提取多个链路性能指标,动态选择能够快速实现通信的最优路径,避免了重复选取权值和最小的路径通信造成的通信拥塞而带来的通信实时性不高的问题.仿真证明,粒子群优化的多路径路由负载均衡算法,能够保证选取合适的通信网络,完成实时通信,取得了满意的效果.     

最小割多路径路由算法

在最小割理论基础上提出了最小割多路径(min-cut multi-path,简称MCMP)路由算法,为流量请求选取少量关键路径,并在这些路径间均衡流量,在获得方法易实现性的同时能够有效地控制网络瓶颈链路拥塞通过实际流量数据在北美和欧洲骨干网络中的实验,对比常用的OSPF(open shortest path first)路由算法和模型中的多路径路由算法,MCMP路由算法可降低拥塞链路负载分别达到41％和20％以上.     

基于遗传算法的多路径路由研究

针对Ad Hoc网络节点能量受限、拓扑结构易变、对路由算法收敛速度要求较高等问题,提出一种基于确定性遗传算法的简单相关多路径路由算法。采用按确定性比例选择和交叉的遗传算法,以提高收敛速度,通过修改中间节点的转发条件充分利用控制信息。仿真实验表明,该算法在寻优特性上优于简单相关的多路径算法。     

一种粒子群优化的多路径路由负载均衡算法

多路径路由的一个重要问题是如何有效地均衡网络负载.针对丢包率比较敏感的应用需求,本文利用最优化理论研究了在多路径环境下的负载均衡问题.均衡算法首先利用路径QoS指标预测每条路径的丢包率,然后将多路径负载均衡问题转化为最优化问题,在此基础上,利用粒子群优化算(particle swarm optimization algorithm,PSO)动态求解调整每个路径的转发比例,并分析了影响转发比例的因素.通过理论分析及仿真实验表明,该算法能有效地降低网络丢包率,提高网络性能.     

基于流量分配倾向度的SDN多路径负载均衡

针对SDN多路径网络环境下的负载均衡问题,提出一种基于流量分配倾向度(flow distribution propensity,FDP)的SDN多路径路由负载均衡策略。在SDN多路径网络中,每当有数据流需要传输时,通过深度优先遍历算法(DFS)获取并存储多路径信息及每条路径的带宽与时延参数;依据文中定义的流量分配倾向度,结合OpenFlow组表技术,公平地分配网络流量到每条可用路径。仿真结果表明,该策略可有效增加所有可用路径的数据包传输量,降低SDN网络中单一路径的负载,实现了基于多路径路由的负载均衡。     

一种基于带宽和时延的流量工程动态路由选择算法

在流量工程的路由选择模式中动态路由选择算法最重要。本文研究了多种动态路由选择算法后，提出了一种基于带宽和时延的流量工程动态路由选择算法，并通过实际仿真，验证了该算法的有效性和便利性。     

一种负载均衡的RPL多路径数据传输机制

低功耗有损网络路由协议(RPL)由于负载不均衡导致节点能耗失衡。为此,提出一种RPL多路径数据传输机制。在网络拓扑构建过程中依据数据传输代价选出每个节点的最优多父节点集。结合无线链路质量、节点剩余能量、节点缓存占用率以及中继节点的子节点数量等度量,设计一种数据流量分配度量标准,基于该度量标准提出能够最大化均衡网络负载的流量分配策略,以获得最优数据传输方案。仿真结果表明,相对RPL、ELT-RPL机制,该机制能够最大化地实现负载与节点能耗均衡,延长网络生存时间并提高路由可靠性。     

基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究

本文对现有的基于蚁群算法的路由协议进行了深入的研究,并提出了一种基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法（ABMR）,该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、信息素更新方式和多路径建立机制等方面作了改进。在信息素更新公式中综合考虑了路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点Sink的跳数和路径的拥塞程度。在信息素更新方式上,改变传统的信息素的累加更新方式,采用彻底的链路信息素更新方式,使网络负载更加均衡。ABMR的多路径生成机制可以在源节点和目的节点间更加合理的建立起多条路径。数据发送阶段,概率路由选择策略使数据流量均衡的注入无线传感器网络。本文在NS-2仿真环境下对ABMR协议进行仿真实验,仿真结果表明,和传统协议比较, ABMR协议在能量有效性、数据分组投递率以及分组端到端时延等方面都有一定的提高。     

基于MPLS流量工程的多路径负载均衡方法

对多协议标签交换（MPLS）流量工程负载均衡问题，提出了两种多路径基于约束的负载均衡方法，在LSP建立初期就融入负载均衡思想。在通常的CSPF算法中，对于一个大带宽约束很可能无法找到可行路径，文中所提方法在没有单一路径满足带宽约束时，能将带宽约束划分为两个或多个子约束，并为每一子约束找到约束路径。实验结果表明，所提方法能增加路径建立的成功率，提高网络资源利用率，达到流量均衡。     

并行微观交通动态负载平衡预测方法仿真

研究交通负载平衡优化预测问题,因交通负载量增多,导致车流的突变性呈现无规则瞬时增大.由于车辆分布不平衡,造成难以准确进行观测.传统的串行负载平衡方法面对忽然增加的调度任务,在很多情况下计算消耗时间将会超过实际运营时间,导致负载调度效果不佳.提出一种并行微观交通动态负载平衡预测方法,算法将仿真车辆作为各节点机负载平衡指标,当一台节点机上的负载需要向另一台节点机迁移时,从离子网中心节点最远的节点开始,保证负载迁移后每台节点机上的子网仍然是互连的,保证了速度.以TPSS并行仿真平台进行并行加速比性能和扩展性能测试分析.仿真结果表明,改进算法适用于较大规模的交通网络微观预测,能够获得较好的并行速度效果及预测准确性.     

优先级队列WFQ约束和负载均衡的QoS路由算法

在区分服务体系中优先级队列WFQ的节点调度策略约束下,兼顾负载均衡需求,提出了QoS路由度量标准DCB以及路由算法DCBR。仿真试验结果表明,该算法在实现最短时延的同时,提高了网络吞吐能力,并在时延抖动性能上得到了优化。     

基于负载均衡算法的按需多播路由协议

Adhoc通信网中业务总负载的增大会导致按需多播路由协议（ODMRP）的网络吞吐率下降,为此,提出一种改进的ODMRP。引入负载均衡算法,根据站点当前的负载大小决定是否接收JOIN．TABLE信令作为转发组成员,并选择负载较轻的节点完成多播数据的转发,从而缓解网络拥塞,充分利用网络资源。仿真结果表明,在高负载情况下,改进的ODMRP可有效提高网络吞吐率,减小数据丢失率。     

基于流量预测的无线mesh网络负载均衡路由协议

提出了一种基于神经网络预测模型的无线mesh网络负载均衡协议NNP-L2MPM。协议根据网络中泛洪的HELLO包计算路径质量,从而选择出到达目的节点的最优下一跳,并以MAC层接口队列长度作为流量负载的衡量依据,然后利用RBF神经网络预测模型对mesh网路中的节点流量负载进行预测,根据预测的下一时刻的流量负载优化路径质量,提前实现路由更新,避免中间节点发生拥塞,进而提高网络性能。仿真结果表明:与原有路由协议相比,所提协议在数据包投递率上提高了约9%,平均端到端延时降低了约16%。     

基于DSR协议的备用路由机制设计和性能评价

由于Adhoc网络中无线节点的移动性及无线信道的不稳定性,已经建立起来的源和目的节点间的路由在多媒体业务传输过程中往往会失效,重新发现路由会导致较大延迟和丢包,对实时多媒体业务传输这是不能接受的,因此需要在Adhoc网络中建立一种快速路由恢复机制以减少因路由失效引起的较大端到端的延迟和丢包。将有线网络中广泛使用的备用路由机制扩充到了无线Adhoc网络DSR路由协议上,并通过实验床上进行的户外实验,分析和评价了增加了备用路由的DSR协议在减少路由失效次数和投递率方面的性能改善。     

一种适于业务量工程的动态路由算法

在网络中实施业务量工程非常重要,其目的是使网络中的资源利用更加平衡。据此提出了一种动态路由算法,引入“网络负载平衡度”的概念,用来描述网络中各条链路上的剩余带宽可用率相对于其平均值的偏离程度,并作为实施路由选择的一个关键性指标。仿真结果表明,相对于传统的最短路径优先路由算法,当网络重载工作时,该算法可以增加网络吞吐量,延缓阻塞的发生。     

LEO卫星网络路由负载均衡方法研究

针对LEO卫星组网负载分布不均衡的问题,提出一种基于遗传算法与线性规划相结合的网络流量负载均衡方法,并设计相应的负载均衡算法。在NS2中对其进行仿真,结果表明该方法能够使网络流量在星间链路上均匀分布,有效地均衡网络负载,提高网络平均吞吐率。     

基于路由机制的时变路网k近邻算法

针对现实生活中动态路网的地理信息查询问题,提出了一种基于路由机制的动态路网中k近邻查询的算法。其主导思想是利用空间换时间,用路由表保存历史查询结果,用查询路由表的方法代替传统的最短路径计算,通过历史数据减少系统重复计算并对车辆行驶路径进行规划,用更新路由表的方法适应路况的变化。围绕路由表这一核心,改进相应的k近邻算法的过滤、精炼过程。通过路由表对动态路网进行少量的预处理,减少系统在k近邻搜索中的候选点数量,缩小查询范围,提高搜索效率。     

基于路由机制的变权网络路径快速生成算法

在大规模交通流仿真中,车辆个体路径生成环节存在着大量重复计算。为避免重复计算及提高车辆个体路径生成速度,将计算机网络中的路由机制引入到交通流仿真中,提出一种基于路由机制的变权网络路径快速生成算法,即把每个道路路口节点作为路由器,分解并存储原本与车关联的路径作为指路信息。仿真车辆通过访问该指路信息获取下一步行车方向,并且当路网权值发生变化时,能及时响应路网的动态变化,从而给出求实时路况下仿真车辆行驶路径的一种方法。