面向服务质量控制的计费策略

计费策略不仅关系到商业活动中网络收费,也关系到提高网络利用率和服务质量。文章在分析了服务质量参数的基础上提出了一种面向服务质量控制的计费管理方法,其目的在于运用计费管理手段调节用户行为,进而提高网络资源利用率     

一种基于计费管理的网络服务质量控制法

计费管理不仅是商业化的网络体系进行收支核算的工具,也是提高网络服务质量（ＱＯＳ）的途径之一。文章提出了一种基于多媒体网络服务质量（ＱＯＳ）控制的计费管理方法,即基于带宽的分时制计费方法（ＰＰＢＴ）。目的是运用计费管理手段,控制和提高多媒体用户的服务质量（ＱｏＳ）,进而达到最佳的网络资源利用率。     

基于马尔科夫链的联合呼叫接入控制算法

异构网络的接入策略与网络资源管理效率紧密相关;同时,网络复杂性与网络资源竞争性直接影响到用户服务质量。针对异构网络接入控制存在的切换掉话率和呼叫阻塞率高、资源利用率低等问题,提出了基于马尔科夫链的联合呼叫接入控制算法。接入控制算法为切换呼叫业务、实时业务动态地预留了一定的带宽资源,根据不同业务设置带宽降级因子来决定是否释放带宽;同时,根据用户偏好和不同业务的QoS要求,构建了呼叫接入控制效用函数,利用马尔科夫链进行了建模分析。仿真表明,算法提高了网络资源利用率,降低了系统复杂度,满足了各类业务的QoS要求。     

基于马尔科夫链的网络控制系统调度

网络控制系统数据包的丢失将导致控制系统性能下降与网络资源利用率降低。以马尔科夫链对网络控制系统的数据包丢失时延进行动态预测,并将它作为网络利用率的一个重要参数,利用反馈原理动态地调整网络控制系统控制任务周期,在线分配网络资源,实现调度与控制的集成,提高了网络资源的利用率与控制系统性能,仿真结果表明了该方法的有效性。     

模拟退火遗传算法在网络负载均衡中应用研究

研究网络负载均衡问题,由于现代网络负载具有高突发性、高实时等特点,针对网络资源利用率和流量控制问题,单纯的采用模拟退火或遗传算法无法适合其变化规律,导致网络资源利用率低,网络拥塞现象严重.为了提高网络资源利用率,使网络负载均衡更加合理,提出一种与模拟退火和遗传算法相融合的网络负载均衡方法.首先利用遗传算法对网络负载均衡问题进行全局搜索,使问题的解迅速处于全局最优区域附近,然后采用模拟退火算法在全局最优区域附近进行进一步局部寻优,找到网络负载均衡最优解.仿真结果表明,改善了全局搜索速度,提高了网络资源利用率,明显改善网络负载不均衡的状况.     

网络负载均衡优化算法的建模与仿真

研究网络资源管理中的负载均衡与优化问题,网络资源有限且负载具有突发性,造成资源浪费。采用传统单一蚁群算法或遗传算法均存在各自不足,难以适应用网络负载变化特点,使网络资源利用率低,网络拥塞严重。为了提高网络资源利用率,使网络负载更加均衡,提出一种蚁群-遗传算法的网络负载均衡方法。首先利用遗传算法对网络负载均衡问题进行全局搜索,使网络负载均衡的解迅速处于全局最优区域解附近,然后将遗传算法的解作为蚁群算法初始信息素,进行进一步搜索,最后找到网络负载均衡的最优解。仿真结果表明,用蚁群-遗传算法提高了网络资源利用率,降低网络丢包率,提高网络整体性能。     

基于网络编码的分层流媒体直播方案

针对当前P2P流媒体直播系统网络资源利用率不高的问题,提出了一种基于网络编码的数据传输方案.方案中对等节点利用系数向量矩阵对媒体数据先进行网络编码,再存储转发,以提高系统的稳定性,并提高网络带宽的利用率.实验结果表明,在同等网络资源条件下,对等节点减少了接收的平均启动延迟,提高了平均播放的连续度,提高了整体播放性能.     

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．     

服务质量（QOS）保护与ATM网络资源的高效利用

本文从资源需求,流量控制和统计复用效果,ＱＯＳ参数公式选择三个方面讨论了ＱＯＳ保证与网络资源高效利用的关系,用对比的方法说明了在保证服务质量的前提下人上述三个方面提高网络资源利用率的可行性,展望了为提高资源利用率庆作的ＱＯＳ研究工作。     

一种基于延时PDF测量的连接接纳控制算法

相比与基于模型的连接接纳控制(CAC)算法,基于测量的CAC(MBCAC)算法能够大大提高了网络资源的利用率。准确的网络状态信息对于提高MBCAC的性能至关重要。本文提出了一种基于延时概率密度函数测量的CAC算法,它采用了两种机制有效提高了网络状态测量的准确性。一是测量网络中每个路由器出口的延时概率密度函数,二是通过混合更新方法及时更新网络状态。仿真结果表明它在保证业务服务质量要求的前提下能有效提高网络状态测量的准确性,具有较低的业务流拒绝率和较高的链路利用率。     

基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

研究了物流车辆调度优化问题。针对云计算下任务调度算法没有考虑调度的服务质量和用户满意度的问题,特别是在物流任务调度问题中存在复杂的计算网络,造成计算率降低,为了解决上述问题,提出了一种新的有关云计算和神经网络相结合的物流作业调度算法。算法充分考虑了调度的服务质量以及用户满意度,建立一个参数化的处理模型,计算用户在各个资源上的综合满意度,再将任务分配到满足用户需求和使系统资源达到均衡的资源上执行,最后采用改进的神经网络进行优化车辆调度。实验结果表明,改进算法不仅能满足用户的多种需求,提高了用户的满意度,同时也提高了资源调度率和系统资源的利用率。     

数据中心基于服务满足度的网络流避让方法

越来越多的行业开始利用云以降低成本提高生产力,支撑多样化的服务对数据中心的网络性能提出了更高的要求,如何高负载下优先保证各项服务的质量变得至关重要,云服务提供商同时也关注如何提高数据中心的网络资源利用率并降低能耗。结合上述问题,提出一种基于服务满足度对非服务网络流进行调度的方法。引入服务满足度这一概念,评估网络状态能否满足服务需要,然后依据网络流所支撑的不同服务将其分类,网络负载激增时基于服务满足度调整非用户服务依赖的网络流,降低网络负载缓解拥塞。仿真结果表明,主动避让方法在网络高负载时能优先保证服务的质量,同时提高网络性能。     

基于IPv6协议的双栈技术研究与应用

为了提升校园网数据传输效率,保障网络服务质量,提高网络资源利用率,研究了基于IPv6协议的双栈技术,并将其应用于校园网的升级改造中.采用同时支持IPv4和IPv6的双协议栈技术,完成新建校园网和老校园升级的部署和改造,使校园网同时支持两种业务流的承载和互通;基于IEEE802.16,采用本地拥塞检测和拥塞处理方法控制校...     

基于资源拆分的虚拟网络功能服务链映射算法

针对网络虚拟化环境下虚拟网络功能服务链的资源分配以及部署问题,提出了基于资源拆分的虚拟网络功能服务链部署策略。通过对租户的资源需求进行主动拆分,利用更小的资源分配粒度达到提高物理资源利用率的目的。利用最优化理论将虚拟网络功能服务链的资源分配问题建模成具有链式拓扑结构的虚拟网络映射问题,并通过设计高效的启发式算法以有效地解决这一问题。实验结果表明,该算法与其它虚拟网络映射算法相比,能有效提高物理资源的利用率以及租户请求的接收率。     

基于G1obus网格服务的作业调度的实现

为了实现作业调度系统的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,通过对网格服务的研究,设计并实现了一种基于Globus网格服务的作业调度系统.提出了网格服务的模式,给出了作业调度系统的结构形式;设计并实现了一种综合考虑作业数、各结点性能以及当前负载情况的作业调度分配器系统.实验结果表明,此分配器系统能有效改善作业的分配和调度,大大提高分布式网络资源的利用率.     

基于Globus网格服务的作业调度的实现

为了实现作业调度系统的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,通过对网格服务的研究,设计并实现了一种基于Globus网格服务的作业调度系统。提出了网格服务的模式,给出了作业调度系统的结构形式;设计并实现了一种综合考虑作业数、各结点性能以及当前负载情况的作业调度分配器系统。实验结果表明,此分配器系统能有效改善作业的分配和调度,大大提高分布式网络资源的利用率。     

基于节点重要度的路由选择与频谱分配算法

在频谱一致性和频谱连续性的约束条件下,弹性光网络运行一段时间后,网络频谱会出现大量碎片的问题。针对碎片以及业务在各节点间分配不均衡的问题,提出了一种基于节点重要度的路由选择与频谱分配算法NIRSA（Route Selection and Spectrum Allocation algorithm based on Node Importance）。该算法针对路由选择问题,考虑业务的类型与大小,找出网络中的关键节点,使得业务分配达到均衡。在频谱分配方面,算法考虑到网络链路上频谱资源的分布情况,结合每个业务所需的频隙数,可以尽可能地减少频谱碎片。在NSFNET和USNET两个不同规模的网络拓扑环境下,对所提算法进行了仿真实验。仿真结果显示,所提出的NIRSA算法既可以有效地降低业务阻塞率,又能提高网络的频谱利用率,实现网络性能提升。     

一种可选择最佳带宽的多路路由算法

实现服务质量保证,在多用户、多请求接入的网络中都是采取为相应请求预留资源的方式,而多请求预留资源使得网络局部出现资源"碎块".单路路由算法不能利用这些资源接入用户请求.为提高网络的资源利用率,采用多路路由方法,在单一通路不能满足连接请求要求时,寻找多条能联合满足要求的一组虚拟不相交并路,并预留资源共同满足用户的服务质量要求.为验证算法的有效性,在ns2模拟器上实现了所提出的算法,并与其他算法进行了性能比较.实验结果表明,提出的算法能很好地适应网络运行状况.在网络轻负载情况下,通信开销小.在网络重负载情况下,使用并行多路增加连接请求的接通率.将此算法应用于支持服务质量保证的多媒体数据网,能充分利用有限的网络资源,提高传输多媒体信息的能力.     

基于粒子群算法和RBF神经网络的云计算资源调度方法研究

为了获得云计算资源调度的多目标优化方案,提出了一种云计算资源的动态调度管理框架;然后给出了本系统的基本架构形式,并对其进行了详细设计;其次,建立了以提高应用性能、保证云应用的服务质量和提高资源利用率为目标的多目标优化模型,并结合最新的RBF神经网络和改进粒子群算法对其求解;最后,在CloudSim平台进行了仿真,实验结果表明提出的框架及算法能有效减少虚拟机迁移次数和物理结点的使用数量,在提高资源利用率的同时,能保证云应用的服务质量。