基于SCTP的满意QoS覆盖多播实现方案的研究

现有的覆盖多播方案皆存在因传输层的单穴技术所导致的固有性能缺陷,为提高覆盖多播的传输性能,提出了相应的解决方案,首先基于传输层多穴技术的高容错性和同时多路径传输能力,采用层次化的设计思想提出了抽象服务接口层、传输服务层和覆盖多播层的多穴覆盖多播网络体系结构,造就了具有QoS保证实时媒体交付的基础环境.其次基于该体系结构设计了满意QoS多播算法,它是该方案的核心,该算法可为服务代理建立满意QoS多播服务树从而实现服务代理间的覆盖流量负荷的平衡提供保障.仿真实验表明该方案可有效地消除现有覆盖多播方案在满意QoS比率、多播树代价、平均链路压力和平均路径长度方面的性能瓶径,可进一步提高现有覆盖多播业务的服务质量.     

一种新的动态QoS多播路由启发式算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高网络资源利用率，提出一种新的时延受限动态多播路由算法。该算法充分考虑路径时延对多播树总代价的影响，利用前k条最短路径方法和路径选择函数来生成多播树。算法可以在满足时延约束的情况下，快速地找到性能较好的多播树，同时可以根据网络节点的加入或退出请求来更新多播树，实现对多播树的动态维护。实验结果表明，该算法代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

一种新的动态QoS多播路由启发式算法

为了满足多播业务的实时性要求、提高网络资源利用率，提出一种新的时延受限动态多播路由算法。该算法充分考虑路径时延对多播树总代价的影响，利用前k条最短路径方法和路径选择函数来生成多播树。算法可以在满足时延约束的情况下，快速地找到性能较好的多播树，同时可以根据网络节点的加入或退出请求来更新多播树，实现对多播树的动态维护。实验结果表明，该算法代价性能良好、能够满足多媒体网络的实时性要求。     

基于混沌遗传算法的多目标QoS组播路由优化

针对遗传算法易发生早熟收敛的缺点,提出了一种既满足时延、时延抖动及带宽等约束,又能使通信代价最小的混沌遗传算法。该算法利用混沌扰动算子对种群进行扰动操作,增加种群的多样性,抑制遗传早熟收敛的发生,提高收敛速度。仿真结果表明了该算法的有效性、快速收敛性及稳定性。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽时延约束费用最小组播路由选择方法,该方法针对遗传算法的局限性,采用基于备选路径集的整数序列编码机制,对适应度函数进行了调整,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法.实验表明,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,能够满足多媒体网络对相应QoS的需求.     

基于业务类型的动态带宽分配算法研究

在分析EPON系统DBA算法的基础上,重点研究了基于QoS的动态带宽分配算法的设计,提出了一种改进DBA算法,该算法改善了业务的时延特性,并能优先保证高优先级业务的时延要求。     

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。     

基于人工免疫-蚁群算法的平面QoS路由模型

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但系统中的反馈信息利用不足且有大量无为的冗余迭代。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏。本文提出一种基于人工免疫-蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的平面QoS路由模型问题,进行计算机仿真。结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

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。     

一种基于QoS的路由选择算法

随着信息化的发展，越来越多的信息流的传输需要在提供QoS保证的路径上进行。提出了一种在IP网络中基于QoS的路由选择算法，该算法综合考虑了带宽、时延、站点计数等网络参数，从初选出的若干路径中选择出安全性更高，又节约网络资源的路径。仿真实验表明，该算法不但兼容普通算法，而且是对普通算法的提高。     

基于QoS的Ad Hoc网络路由协议研究

移动自组网(MobileAdHocNetworks)是建立军事和民用快速通信系统的理想技术.如何在其中提供不同的服务质量(QoS)是其面临的一个重要问题,而基于QoS的路由技术则是其中的核心技术和热点问题.文章对不同研究者提出的几种QoS路由算法进行了分析和研究,并从单向链路的支持、多播功能以及QoS参数选择几个方面进行了比较和分析,有助于进一步改进和完善移动自组网的QoS路由技术.     

自适应信息素更新蚁群算法求解QoS组播路由

针对基本蚁群算法在求解QoS组播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种自适应信息素更新蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中引入混沌扰动,在算法前期依据各链路信息素浓度动态调整信息素的挥发因子,提高了全局搜索能力,后期根据解的优劣自适应更新信息素,使收敛性能得到显著提高。仿真实验表明,同等实验条件下,基本蚁群算法在第12次迭代收敛到局部最优费用值87;融合量子粒子群算法思想的多行为蚁群算法第7次迭代收敛到局部最优费用值66,而本研究算法则在第10次迭代收敛到全局最优费用值62,本研究算法比前两种算法更优。     

一种基于IPv6的QoS组播路由算法

通过业务自适应组播路由和组播路由树重构的方法分析了IPv6报文的QoS组播路由算法,设计了一种基于IPv6的QoS控制组播路由机制。仿真试验表明该种路由算法是可行的,能够满足IPv6网络对相应QoS的要求并具有很强的接收性能,在传送时间上也有较强的符合性。     

带约束的多插路由算法

由于网络节点处理信息的能力不同,有些节点并不具备多播能力,为保证网络速度和节点负载平衡,应限制有些节点的多播能力,为此用节点的度约束来表示节点不同的多播能力,研究了带度约束且时延受限的多播路由问题,提出解决此问题的Lagrange松驰法。     

基于蚂蚁算法的分级QoS路由调度方法

提出了一种基于智能蚂蚁算法的分级QoS路由方法.通过仿真实验验证,相对于同样基于蚂蚁算法的平面QoS路由算法,此方法具有相近的路由结果,但速度可以提高30%左右.     

基于加权公正队列的QoS路由选择算法

基于Bellman-Ford最短路径算法提出了一种修改的QoS路由选择算法,给出了仿真结果,并与其它QoS路由选择算法进行了比较,进一步表明了所提出算法的有效性.     

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。     

基于风险分析的QoS路由算法

传统的QoS路由算法除了时延和抖动外,其它均以现有的网络层QoS参数作为其路由计算的特征参数,不能完全反映服务质量.现提出了一种基于风险分析的QoS路由算法,可以根据路径上资源的情况直接得到最大可以接纳的呼叫数,从而减少呼叫接纳控制的时间.