基于线性函数的QoS路由预计算算法

多度量的服务质量路由(QoSR)作为下一代互联网的一个重要难题,具有NPC的复杂度．作者设计了启发式算法(LFP)使用线性函数将两个度量转化成单一函数值,进而通过多个不同线性函数实现了与服务质量请求无关的QoSR预计算方式．文章分析了线性函数对算法性能的影响,给出了服务质量约束的可行区域和不可行区域的线性函数判定方法．实验结果表明,算法使用少量均匀分布的线性函数,即可产生具有较高路由性能的QoSR路由表,在可扩展性和路由性能等方面均明显优于现有算法。     

GMPLS网络中多约束QoS路由的预计算方法

GMPLS(generalized multiprotocol label SWitching)网络中的多约束QoS路由问题是要在诸如带宽、代价和延迟的约束条件下找到一条优化的路径.这个问题通常被认为是一个NP-完全问题.在研究共享风险链路组具有的启发信息的基础上,提出了一种具有共享风险链路启发信息的多约束预计算算法.该算法包含预计算和搜索两个部分.预计算主要是能创建和更新每个节点上的路由表.而后,搜索部分则可以在层次化的结构中选择满足约束条件的优化的路径.大量仿真数据表明,相应的方法能够取得满意的结果,可以有效地解决GMPLS网络中多约束的QoS路由问题.     

一个效率可观的启发式多约束QoS路由算法

提出的MWA_MCP(maximal weight amputation for multi-constrained problem)算法,充分利用了BFS(bread first search)算法计算复杂度简单的特点,使用BFS搜索QoS路径.MWA_MCP在搜索过程中有选择地去掉QoS性能差的边,即权重较大的边将在搜索中有策略地被去掉.与仿真的几个算法相比,MWA_MCP体现了较高的路由性能.     

多约束路由的简单求解方法

已有多约束路由问题的算法都相当复杂,其步骤多、处理开销大,这些都会给QoS的实际应用带来很大的限制.ATC(additive-to-concave)算法把加性参数转换为瓶颈性参数,使用直观、简单的方法找到从源点到终点的路径.该方法是QoS多约束路由问题算法中最简单的方法,并且性能较好.     

基于蚂蚁算法的QoS分布式多播路由选择

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的分布式多播路由问题,基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理,并在分析QoS分布式多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的QoS分布式多播路由算法,仿真实验表明了该算法是合理的和有效的。     

智能算法在多约束QoS组播路由优化中的应用

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题.多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题.概括了多约束QoS组播路由需求,然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的智能算法,最后探讨了多约束QoS组播路由将来的主要研究方向.     

QoS路由中一种有效的多受限优化路径选择算法

1 引言目前,人们正期待着宽带集成服务网来支持各种各样的满足不同QoS要求的多媒体应用。在宽带体系结构的设计中的一个关键问题就是如何提供资源来满足每次连接的需求。毫无疑问,有效的QoS路由方案的建立是这种体系结构中的一个重要组成部分。的确,QoS路由已经成为许多研究的主题。人们已经认识到一个有效的QoS路由方案的建立给我们带来了许多挑战。在算法上,QoS路由带来的一个的挑战就是需要迅速地找到一条可行路径使它满足一组限制条件同时获得较高的网络资源利用率。一般而言,QoS路由是一个复杂的问题。首先,网络电话和分布式游戏等分布式应用在延迟、延迟抖动、丢失率和带宽等方面有许多不同的QoS限制。多个限制经常使得路由问题更加复杂。例如,寻找一条具有两个独立路径限制的可行路径是NP难的。其次,将来的集成服务网很可能既要传输QoS数据流又要传输尽力而为的数据,     

用遗传算法求解最优QoS 划分与路由问题*

未来的通信网将充分支持各种QoS业务,QoS划分与路由问题研究针对QoS业务的最优化问题.首次提出了求解最优QoS划分和路由问题的遗传算法.该算法以K条最短路径来代替全网最优路径,大大加快了算法的运行速度.仿真结果证明了该算法的合理性和有效性.     

多QoS约束的层次多播路由算法框架

为了解决网络路由的扩展性问题。大型网络通常被划分成若干个不同的域。拓扑聚集是对这些域的拓扑状态信息进行汇总的过程。在拓扑聚集的基础上,QoS层次多播路由算法用来构造满足QoS要求的域闻多播树。现有的QoS层次多播路由算法在其拓扑聚集和路径计算的过程中都只考虑了存在两个QoS特征值的情况。本文提出了一种具有多QoS约束的层次多播路由算法框架HMRMQ（Hierarchical Multicast Routing with Multiple QoS constraints）,此算法框架不仅为基于多QoS特征值的拓扑状态聚集和状态信息表示提供了新的方法,而且提出了一种适应于多QoS约束的层次多播路由新算法。我们提出的状态信息表示法和拓扑聚集算法都具有很好的扩展性,分布式的路由算法也便于某些安全性策略的实施。理论分析和实验结果不仅证明了HMRMQ的正确性和有效性,同时也表明了HMRMQ在网络路由的扩展性、路由成功率、网络代价以及报文负载等方面都具有良好的性能。     

基于可用性的QoS选路研究*

基于可用性的QoS选路(availability-based-QoS routing,AQR)是个复杂的问题。将AQR分为两类,第一类AQR只需要搜索从源点到终点满足QoS约束条件的工作路径;第二类AQR问题除了搜索工作路径,还需要搜索这个工作路径的备份路径。已有文献对第一类AQR问题研究比较多;对于多约束的第二类AQR问题,则研究得比较少。指出了第二类问题虽然比较复杂,但可以借助于第一类问题的算法经过一些策略而得到解决;该思路可以有效利用已有文献提出的关于第一类AQR的现成算法,从而解决第二类AQR问题     

基于PSO的多QoS约束路由问题研究

研究了计算机网络在多QoS约束条件下的路由问题。针对该问题的特点,改进了粒子群优化算法(Particle Swarm Op-timization algorithm,PSO),采用了新的粒子速度更新策略和粒子抗拥塞策略,使之成为一种解决多QoS约束路由问题的新算法。在一个8×8网状拓扑结构的仿真网络里对该算法进行了仿真实验,实验结果表明新算法对于多QoS约束路由问题可行且收敛快。     

基于量子遗传算法的QoS路由算法

多约束的QoS路由问题是NP完全问题.量子遗传算法是基于量子计算理论的新遗传算法,具有种群多样性、收敛速度快和全局寻优的特点.将量子遗传算法引入多约束QoS路由计算,提出了一种基于量子遗传算法的QoS路由算法,给出了算法实现的方法和具体流程.实验结果表明,通过该算法得到的QoS路由不但能满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞.     

一种基于模糊塔的QoS单播路由选择算法

综合考虑用户服务质量QoS需求和网络提供方收益的单播路由算法．给定用户请求类别和收费原则,通过建立网络提供方收益模型来确定针对每一类请求的概率收益．在此基础上,利用模糊塔,求出两网络节点之间既满足用户服务质量需求又试图最大化网络提供方概率收益的路由。仿真结果表明,算法是可行的和有效的。     

一种支持多QoS约束的Ad hoc路由协议*

Ad Hoc网络中的QoS（Quality of Service）保障已成为一个研究热点,论文针对Ad Hoc网络中的QoS路由问题进行了研究。目前大多数的Ad Hoc路由协议只支持一个QoS参数,不能满足实际的需要。多参数的QoS路由是典型的NP难度问题,难以用普通方法解决。论文引入了量子遗传算法来解决此问题,提出了一种支持多QoS参数的Ad Hoc路由协议。仿真实验表明,该协议具有良好的性能,能够有效地解决多QoS约束的路由问题。     

蚁群算法在QoS网络路由中的应用

采用蚁群算法求解包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的QoS单播路由问题。实验仿真表明该算法能快速有效地求得路由最优解。     

改进型量子蚁群算法求解QoS单播路由

针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。     

多约束QoS动态多播路由算法

YAM和QoSMIC是支持QoS动态多播路由算法,允许多播组成员动态地加入/退出,同时为接收方提供多个可选择的多播接入路径,以满足不同应用的QoS需求。该文在分析这些算法的基础上,研讨了具有延迟、延迟抖动、带宽和代价等多约束QoS的多播路由问题,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了一种具有多约束QoS的动态多播路由算法(MQDMR),MQDMR试图有效地减少生成多约束QoS的多播树的开销。在MQDMR中,一个多播组成员能动态地加入/退出一个多播会晤,且不干扰现有的多播树。仿真实验结果表明,MQDMR比YAM和QoSMIC具有较小的延时和较少的代价。     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

A light-weight trust-based QoS routing algorithm for ad hoc networks

In a mobile ad hoc network (MANET), the lack of a trusted infrastructure makes secure and reliable packet forwarding very challenging, especially for providing QoS guarantee for multimedia applications. In this paper, we firstly introduce the concept of trust and QoS metric estimation into establishing a trust-based QoS model. In this model, we estimate the trust degree between nodes from direct trust computation of direct observation and indirect trust computation by neighbors’ recommendations. On the other hand, due to the NP-completeness of the multi-QoS constraints problem, we only take into account link delay as the QoS constraint requirement. Then, we design a trust-based QoS routing algorithm (called TQR) from the trade-off between trust degree and link delay. At last, by using NS2 we implement this algorithm based on AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector). We compare its performance with AODV, Watchdog-DSR and QAODV. The simulation results show that TQR scheme can prevent attacks from malicious nodes and improve the security performance of the whole network, especially in terms of packet delivery ratio, average end-to-end delay, routing packet overhead and detection ratio of malicious nodes.