基于多目标规划的QoS路由选择的数学模型及优化算法

QoS路由选择是一个基于多约束条件的优化问题。 QoS路由选择应该满足业务的QoS需求和尽可能充分利用网络资源两方面的要求。该文从这两方面的要求出发，给出了QoS参数和网络资源利用率的数学描述，建立了QoS路由选择的多目标规划模型，根据该模型，给出了算法。并用仿真实验来验证所提出的模型和算法的有效性。     

基于遗传算法的QoS路由优化算法

研究了带宽、时延等QoS路由问题,提出了一种基于遗传算法的QoS路由选择优化算法。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。     

一种公平接入的QoS路由算法

主要讨论了在网络负荷较重情况下带宽需求不同的连接公平接入问题,给出了ＱｏＳ路由的最小代价函数并提出一种公平接入的ＱｏＳ路由算法,同时给出了验证算法效益的网络效益函数,最后是实验仿真结果。     

改进人口迁移算法用于QoS路由优化

研究了带宽、时延等QoS路由问题,针对原人口迁移算法易收敛于局部最优且计算量大,计算时间长的特点,提出了一种改进的人口迁移算法（modified Population Migration Algorithm）,并将其应用于QoS路由选择优化问题。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。     

多跳分组无线网路由协议研究

对于多跳分组无线网来说，路由协议非常重要。而传统的主动式路由、按需路由和混合路由由于自身的缺陷，都不能保证多跳分组无线网传输的可靠性。为了适应网络拓扑不断变化的客观环境，提高数据通信的可靠性，提出了一种相邻矩阵路由协议。这种协议根据无线电台本地广播的特点，采用紧凑的相邻矩阵形式来替代通常的距离矢量或链路状态形式描述网络拓扑．大大提高了多跳分组无线网的链路性能。     

基于遗传算法的一种选播QoS路由算法

选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性。随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题。该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题。仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的。     

基于线性约束的多参数优化的QoS路由算法

选取带宽作为约束条件，把时延和丢失率作为QoS优化目标，建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型，并给出了求解模型的算法。实例计算结果表明了算法的可行性。     

一种加权的启发式QoS路由算法

本文推广启发式搜索算法公式,提出了一种基于费用和延迟的加权启发式QoS路由选择算法。根据带宽和抖动等限制条件的不同特性,对费用和延迟加上不同的权值,得到费用最少的QoS路由,并研究了在不同的权值下对搜索性能的影响。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种优化非线性目标的QoS路由算法

基于多条件约束的QoS路由选择是当前通信网络中的一个重要问题，其基本目的是求解多约束条件下的参数优化问题．文献[3]通过引入系统丢失率及平均时延的性能指标，建立了一个在满足一定系统丢失率要求下求系统最小平均时延的QoS路由选择算法．本文研究在满足一定的系统平均时延要求下求系统最小丢失率的QoS路由选择，建立了一种整数规划模型，并根据模型特点给出了用线性整数规划逐次迭代逼近求精确解的算法．实例表明所提出的模型和算法是有效的．     

基于蚁群一遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法.采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化.仿真结果表明此算法是可行的、有效的.     

采用遗传算法求解多跳分组无线网服务质量路由优化模型

采用多目标遗传算法来确定多跳无线网服务质量路由优化问题的Pareto最优解集。通过计算表明,多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集,这为决策者进行目标折衷决策提供了充分的依据,此算法是有效可行的。     

基于蚁群-免疫算法的无线Mesh网QoS路由算法

无线Mesh网络作为一种新型无线网络技术, 应用日趋广泛. 为求解无线Mesh网QoS路由问题, 提出一种蚁群-免疫混合算法, 该算法结合蚁群算法和免疫算法的特性, 在搜索解的过程中, 通过增强解的对比度与动态调整参数Q相结合, 加快收敛速度, 防止算法陷入局部最优, 并根据先验知识提出了适应QoS问题的免疫变异策略, 有效的提高了算法的全局性能.     

无线多跳网络中的机会路由

机会路由通过充分利用无线信道的广播特性,可以大大提高无线多跳网络的性能.从阐述机会路由的基本思想开始,介绍了机会路由协议的主要特点、适用环境和影响机会路由性能的重要因素.在此基础上,对重要机会路由协议进行了综述,讨论不同协议的工作机制及其优缺点.最后,探讨了机会路由的一些未来发展方向,以期为这一领域的发展提供一些有意义的借鉴.     

LEO卫星网络中基于蚂蚁算法的分布式QoS路由

低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星系统因能够提供多媒体通信服务而成为卫星通信研究的热点.有效的路由算法设计是LEO卫星网络中的一个关键问题.为了满足多媒体应用的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,卫星的路由算法应当考虑切换的影响.文章提出了一种基于启发式蚂蚁算法的分布式的QoS路由策略,可以满足延时限制,同时避免链路拥塞.仿真结果显示在不同的延时限制条件下,相对于最短路径优先算法,该算法具有较低的呼叫阻塞概率.     

一种基于LEACH的无线传感器网络路由改进算法

在低功耗自适应分层路由算法(LEACH)研究的基础上,针对它簇首负担过重的问题,提出了一种基于双簇首机制的改进算法。该改进算法通过在簇内选择次簇首传输数据,在一定程度上平衡了网络内能量损耗。在NS2上的仿真实验表明,与LEACH相比,它能延长网络生存周期。     

基于磷虾群算法的无线传感器网络QoS任播路由算法

无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题.该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的交叉与变异操作以加快优化速度.实验验证了该算法的有效性,实验数据表明相比较粒子群优化算法,该算法在算法效率和可扩展性性能上具有较好的性能;具有较快的收敛速度,从而适用于对路由选择有时延敏感的网络.     

基于object—Z的WSN路由算法的形式化研究

由于无线传感器网络（WSN）带来的新特点,需要开发更多区别于传统网络的路由协议。形式化方法Object—Z是建立在严密数学基础之上的开发方法,其形式化规约语言的测试和设计工作可以同时开始,适用于新网络、新算法的研究开发。文章提出了运用形式化方法Object—Z对flooding算法建模的方法。建模结果表明Object--Z适用于无线传感器网络的路由协议,并可实现对flooding算法的描述和验证。