光网络环境中计算任务与光路的联合调度算法

针对光网络环境下分布式计算系统的资源调度问题,提出了一种光网络计算任务和光路联合调度方案。该方案将光网络的特性加入到传统调度模型中,提出了计算任务与光路通信的联合调度模型,设计求解联合调度模型的扩展型列表算法。仿真实验验证了联合调度的有效性。     

光网络中若干路由和频谱分配算法研究

近年来,网络的迅速发展,用户数目的不断增加,对光网络中的资源需求也越来越多。其中,弹性光网络中的路由和频谱分配问题被人们广泛研究。本文通过对一般网络中的路由和频谱分配算法的研究,证明可以将路由和频谱分配问题转化为图染色模型,并设计了图染色模型算法,算法同样适用于路由和频谱分配问题。最后,本文进行扩展,通过特殊网络中的路由和频谱分配问题,转化为图染色模型,利用设计的算法,证实了算法求解路由和频谱分配问题可以得到频谱资源的更好解,这对求解路由和频谱分配问题有着启发作用。     

二维mesh上的自适应容错路由算法

基于故障块模型提出了二维ｍｅｓｈ上的自适应无死锁容错路由算法。该算法将网络分为两个虚拟网络ＶＩＮ０和ＶＩＮ１。消息根据源与目的节点的相对位置判断进入哪一个虚拟网络。消息在没有遇上故障时经由最短路径路由。算法的容错技术是基于故障环和故障链的概念。最后,将该算法与另一个二维ｍｅｓｈ上的容错路由算法ｆ－ｃｕｂｃ２进行性能比较。     

对WDM网络中一种路由算法的改进

路由问题始终是WDM全光网络中的一个核心问题。原有的一些WDM网络动态业务路由算法,在对链路赋权求最短路时,用链路上已使用波长数对链路直接赋权,或者链路权值与链路上已使用波长数成倍数关系。这种策略在一定程度上可以均衡各条链路的使用率,但缺乏对建立连接所用跳数的考虑,特别是在多优先级业务网络中,没有体现对不同优先级业务的区别;同时,链路的权值和已用波长数成线性关系,对“瓶颈”链路的禁用力度不够。新算法对原算法做了改进,将链路的使用率与路由的跳数结合起来对链路进行赋权。新算法可根据业务的属性、优先级别等灵活地调整链路权值,使得连接尽量建立在链路使用率较低,且跳数较少的路由上。     

基于QoS的光网络路由选择算法的研究

满足数据业务QoS是网络发展的必然要求,现行数据疏导技术更多考虑是提高带宽利用率,对QoS中其他指标如时延、丢包、吞吐量等研究甚少。提出了基于QoS的路由算法是在现有理论基础上综合考虑了QoS的其他指标。算法测试结果表明,主/备用LSP的路由选择更好地满足了数据业务的传输需求。     

自适应路由算法优于确定性路由算法

在研究并行计算机系统的容错时。自适应路由算法是一个极为重要的研究课题．它是在网络结点出错时，算法通过可选择的路径进行路由．在每个结点具有独立的出错概率的模型下，研究Mesh网络上自适应路由算法和确定性路算法的性能．本文提出的技术使得我们能严格地推导出路由算法的成功的概率，从而能分析和比较算法的性能．研究结果表明自适应路由算法具有明显的优势：一方面确定性路算法需要全局错误信息而变得高效性，另一方面自适应路由算法对于结点出错和网络规模具有更好的健壮性而具有更高的成功概率．     

WDM网络中考虑Qos约束的动态业务路由算法

路由问题是WDM网络中的一个核心问题。该文研究了WDM网络中受瓶颈带宽Qos和时延Qos约束的动态业务路由算法。算法以链路的延时值作为链路的权值,为网络中所有节点对计算所有代价有限的路由,作为备用路由。当一个连接请求到达时,考察其瓶颈带宽Qos指标与时延Qos指标,在备用路由集中选择满足Qos指标的路由;对所选路由综合考察其跳数、成本以及链路瓶颈带宽,计算目标函数,选择目标函数值最优的路由建立连接。     

虫孔网络中的自适应路由算法

互连网络是大规模并行计算机的重要组成部分,路由算法是其中决定网络性能的重要因素,自适应路由算法视网络工作状态可以在源到目的结点之间存在的多条路径中选择合适的一条传送消息,因此选径的灵活性和通道利用率高,提高了网络效率,增强了网络容错能力。文中在直接网络结构基础上对采用虫孔路由的自适应算法进行讨论,给出了一个总结综述。     

多粒度光网络中动态路由与波长分配算法

通过分析多粒度光网络路由与波长分配的特点,针对WAPG算法的波长碎片问题,通过定义5种不同的逻辑链路权重,修改了WAPG算法的波长权重标注方法,达到减少波长碎片的目的。仿真结果表明,提出的修正算法有效地减少了多粒度光网络中的波长转换数,降低网络的阻塞概率,同时节省网络资源。     

波长路由光网络相关问题分析

光纤凭借着带宽大和传输损耗小的特点逐渐代替了铜缆,并且是干线网一种重要传输介质。文章重点对波长路由光网进行了深入的探究和分析,详细指出波长路由光网络所具有的优势,同时针对波长路光网络中的RWA问题和波长路由光网络中故障管理的问题进行了分析。     

基三分层网络中一种基于查表的确定路由算法

路由算法对互连网络的通信性能和并行系统性能的发挥起着重要作用。针对基三分层互连网络，提出一种基于查表的使消息沿两节点间近似最短路径传递的分布式确定路由算法TDRA。该算法充分利用基三分层互连网络的层次特性，其路由表中仅保存各节点的同族节点和部分组的路由信息，路由表所占存储空间小，路由效率高。     

大规模无线传感器网络自适应节能路由算法

在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。     

基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择

蚂蚁算法具有很强的随机性和自适应性，基于蚂蚁圈模型和MMAS模型构造的自适应蚂蚁算法，将网络的容量限制、流量变化和最短距离结合起来讨论，通过在找到的最短路径上设置障碍物来模拟网络拥塞，找到源结点→目的结点的多条最优路由序列，以便在实际中实时地、自适应地进行动态路由选择。     

基于蚁群算法的可信网络路由

针对不同的网络实际条件,提出一种基于蚁群算法的可信网络路由算法,以寻找网络中任意2个节点间的最优路由。在将链路带宽使用情况作为影响路由重组结果可信度的因素时,同时考虑了路由中节点间链路上的耗费和延时这两个因素,实现了可信的网络路由重组。仿真结果显示,该方法在较快地找到较低耗费和延时路由的同时,能够有效地提高路由重组结果的可信度。     

QoS routing optimization strategy using genetic algorithm in optical fiber communication networks

This paper describes the routing problems in optical fiber networks, defines five constraints, induces and simplifies the evaluation function and fitness function, and proposes a routing approach based on the genetic algorithm, which includes an operator [OMO] to solve the QoS routing problem in optical fiber communication networks. The simulation results show that the proposed routing method by using this optimal maintain operator genetic algorithm (OMOGA) is superior to the common genetic algorithms (CGA). It not only is robust and efficient but also converges quickly and can be carried out simply, that makes it better than other complicated GA.     

弹性自适应二端布线算法研究及实现

军事通信指挥中很重要的环节是大量通信组织图表的绘制,目前借助计算机软件进行数字化制图处于研制与发展中,其重点与难点在于自动布线算法的设计和实现.由此在系统开发中首次提出了弹性自适应二端布线算法,主要对布线点的自适应选择、寻路算法优化、布线版图美化几个方面进行研究与实践.从而解决了自动布线过程中布通率低、布线速度慢的技术难题,大大提高通信制图的自动化程度.     

带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法

针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题,提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法(AS-UWSN).AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群,以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子,每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径,迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性.实验仿真结果表明,在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果.     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

基于路径探索的车载自组网贪婪路由算法

为了提高城市中车辆间信息的传输效率，实现车辆间的信息共享，针对目前车载自组网（VANET）中基于地理位置转发的多跳单播路由算法没有考虑城市场景的特殊性，不能很好地适应城市中车辆的高度动态性，使车辆之间的数据包可能在错误的路径上传播，造成丢包率较高、时延较长的问题，提出了一种新的基于路径探索的贪婪路由算法。首先，以数据包传输时延为标准，运用人工蜂群算法对数字地图规划出的多条路由路径进行探索。其次，优化数据包在车辆之间的多跳转发方式。仿真结果表明，与贪婪周边无状态路由（GPSR）协议和最大持续时间最小角的GPSR（MM-GPSR）改进算法比较，在最好情况下，所提算法的数据包到达率分别提高了13.81%和9.64%，而该算法的数据包平均端到端时延分别降低了61.91%和27.28%。