基于QoS的随机源选路由算法研究

QoS路由算法的优劣直接影响网络服务质量,而由于链路信息的不及时更新必将造成网络链路信息的不准确,本文提出了一种基于QoS的随机源选路由算法,该算法在网络链路状态信息非精确时具有平均网络负载和高请求接受率的良好性能,通过网络模拟器的测试,该算法具有良好的性能指标,同时减少了处理和协议的开销。     

基于模糊智能模型的QoS路由算法研究

说明了利用模糊智能方法来实现QoS路由算法的原因和优点，给出模糊路由算法模型并加以解释，通过软件仿真以及将模糊路由算法和静态，动态最短路由算法作比较，说明了模糊QoS路由算法的优越性。     

确保安全QoS的WFS路由算法

中的最关键的功能组件之一就是基于QoS的路由，从本质上看QoS路由实际就是端点到端点的带结点条件限制和边条件限制的最短路径问题，在文[1]中指出这种问题是NP完全的。本文研究对丢失敏感对延时不敏感的QoS路由模型——确保安全QoS的路由算法，并提出了一种新启发式算法；首先，我们讨论QoS一般模型，然后利用图论中的WFS算法求解QoS路由，该算法的时间复杂度为O(nlog(n)+n×d×K_0)，优于化前在该问题上的求解算法。     

宽带网中基于模糊代价的QoS路由选择

提出了模糊路由选择（ＱｏＳ－ＦＲ）模型,定义一组隶属函数来反映对某个度量值的ＱｏＳ要求,基于模糊规则推理出每条路径的模糊代价。Ｑｏｓ－ＦＲ在全网范围内均衡负载,从而减小了链路上拥塞的概率。仿真结果表明,在保证ＱｏＳ前提下,该方法可获得更高的链路利用率和更大的吞吐量。     

Internet上多限制条件下的QoS路由算法研究综述

1 引言目前的Internet网络中,一个会话的数据分组可以通过不同的传输路径到达目的节点,而且不同任务分组公平地共享网络资源,例如,链路带宽、交换缓冲区等。这种结构不能支持多媒体数据和实时数据传输。多媒体业务需求的日益增长推动了现有多媒体应用的进一步发展,这也对新一代网络提出了新的要求。服务质量(QoS,Quality of Services)的概念已经用于定量和定性地描述服务的提供者和服务的接受者之间协商的服务性能。服务质量可以由一些特定的参数来描述,服务的提供者允许服务的使用者在建立连接时对各种服务参数指定希望的、可接受的最低限度值,有些参数还可以用于无连接的传输     

基于人工神经网络实现的QoS路由决策

讨论了基于神经网络自学习算法实现QoS路由决策的问题。为了证明利用人工神经网络优化路由决策的可行性,在由17台服务器（节点）搭建的实验网络环境中,每个节点上均设计了由几个神经元组成的神经网络,各神经元依据网络的测量数据,通过学习算法动态地进行路由决策。实验结果表明,在以最小跳转数或最小延时为QoS目标时,神经网络所提供的路由决策均可以有效地使QoS接近最优值;同时,当神经网络综合考虑延时和最小跳转数两项QoS指标时,网络延时状况要优于只考虑一项指标的情况。实验结果证明了利用神经网络在节点上进行分布式的路由     

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,     

基于移动Agent的分布式QoS路由研究

该文提出了一种基于移动Agent的分布式QoS路由计算方法，该方法采用移动Agent搜索网络，寻找满足QoS请求的路径，并对选定路径进行资源预留，算法集QoS路由计算和资源预留于一体，网络中每个结点只需维持局部状态信息，引入移动Agent后，系统更具灵活性与适应性，并使系统能够同时支持尽力而为的数据传输和实时的数据传输。     

QoS路由算法性能评价模型的研究

QoS是新一代网络所必须支持的重要特性之一。在QoS的研究中,网络路由算法是至关重要的。本文基于当前世界上在QoS路由算法研究上的主要结果,建立起一个系统的QoS路由算法的性能评价体系,提出了评价指标参数,并详细介绍网络模拟器R－NS的设计模型和实现方法。     

现代IP网络QoS路由技术

1.引言无线通信和个人通信系统的发展,使网络的接入方式多样化。未来的互联网络将向由固定网络(有线网)、基础结构移动网络(如蜂窝无线网)和非基础结构无线网络(如 Ad Hoc网,简称自组网)组成的综合网络发展。为保证此综合服务系统端到端的服务质量(QoS),实现用户的“无缝”通信,是未来综合网络一个具有挑战性的领域,其中解决不同类型网络的QoS路由问题以及异构网络间路由互操作性问题是一个研究重点。近年来,国内外学者在有线网QoS路由方面做了大量的工作,而涉及无线/移动网方面的论文很少。本文将以QoS路由算法为主线,根据有线网和无线网中存在的问题,阐述QoS路由技术发展的方向。     

随机方法在多受限QoS路由调度中的应用

随着多媒体应用的迅速推广,对网络服务质量提出了更高的要求。多媒体信息传输的实时性要求计算机网络能够保证传输信息所需的带宽、延迟、延迟抖动、信息丢失率等。文章提出了一种新的解决多种限制条件下QOS路由问题的启发式算法。在该算法中,主要采用了网络链路信息预先处理和改进的宽度优先搜索等方法。通过网络模拟器的测试,该算法具有良好的性能指标,能够有效地解决多种限制条件下的QOS路由问题。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由优化研究

本文建立了多约束QoS路由模型，并对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，提出了一种基于改追蚁群算法的多约束QoS路由优化算法，实例计算结果证明了算法的有效性。     

基子改进的遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题，本文提出了一种基于改进的遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下。可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明：该算法操作简单，结果可行且有效。     

基于拉格朗日松驰的多约束QoS路由算法

提出了一个有效的求解多约束的QoS 路由算法, 该算法使用拉格朗日松弛求解满足两个以上约束条件下的最小代价QoS 路径。在求解拉格朗日松弛的过程中, 提出了一种适用于网络结构的迭代方法, 能够快速有效地搜索到可行路径。该算法是一个伪多项式时间的算法, 比较仿真实验结果, 发现算法的搜索成功率不仅与约束数目拓扑大小有关, 还与拓扑类型有关, 对于与现实情况接近的网络拓扑, 其搜索成功率比较高。     

基于遗传算法的QoS路由选择与仿真

该文提出了一种实现QoS路由选择的遗传算法，并以端到端的单点投递路由选择为例，详细地描述了该算法的实现过程。在该算法中采用一种新的编码方法，提出了一种新的适用于路由选择的交叉和变异算法，有别于已有的路由选择遗传算法。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

多QoS参数约束的选播路由算法的研究

选播是Ipv6中的一种标准通讯模型。本文研究多QoS参数约束的选播路由问题，建立了一种带有多个QoS参数约束的选播通信服务模型，设计实现了相应的多路选播路由算法。网络仿真实验结果表明，该算法是有效且切实可行的，它能同时满足多个QoS的约束条件，具有较好的求解效果，改善了网络服务质量。     

一种基于免疫算法的Ad Hoc网络QOS路由算法

随着多媒体应用的不断发展,在Ad Hoc网络中提供QoS保证已经成为一个极具挑战性的问题.本文提出了一种基于免疫算法的Ad Hoc网络QoS路由算法.该算法选择资源消耗函数作为目标函数,用资源消耗函数的倒数表示亲和力,将带宽和时延作为约束条件,在保证带宽的基础上综合考虑跳数和时延,并利用免疫算法求最优解.仿真实验表明,该算法具有很好的全局和局部搜索能力,能够较好地保持抗体的多样性,并且最终得到满足QoS要求的路由.     

基于遗传算法的QoS多播路由优化算法

研究了带宽、延时、延时抖动和分组丢失率约束以及费用最小的QoS多播路由优化问题,提出了一种启发式遗传算法、该算法采用可变长度染色体(路由串)和它的基因(节点)应用于编码问题。交叉操作在交叉点进行部分染色体(部分路由)交换,变异操作维持种群的多样性。该算法采用简单维护操作维护好所有的不可行的染色体,交叉操作和变异操作相结合保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。计算机仿真实验证明该算法快速有效,可靠性高。     

基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法

针对QoS约束多播路由问题,利用蚂蚁算法的本质并行性,提出了一种基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法DQMRA-ACS.通过蚂蚁会晤进行路由信息的交互和传递,在获得局部最优路径的同时可有效避免回路的产生;根据信息素强度的路由表,借助不同类型蚂蚁分组的分工协作最终找到符合QoS要求的多播路由;灵活的路由切换和锁定保证了路由连接的成功建立.实验结果表明DQMRA-ACS的可行性和效率性.