DCLC路由的选择函数法DCLC-SF

QoS路由的DCLC(Delay-Constrained Least-Cost Routing)路由问题是一个NP--完全问题。本文提出了一种多项式复杂度的启发式算法DCLC-SF(Delay-Constrained Least-Cost Routing Based on Selective Function），DCLC-SF算法基于简单的选择函数，属于源路由算法，算法最坏情况的计算复杂度为O（3ne)。仿真实验证明DCLC-SF算法是一种精确的启发式算法。     

布局问题的模拟退火算法

布局问题属于ＮＰ－完全问题已被研究多年，模拟退火法是一种新的通用启发式优化算法，现已广泛用于解决大规模集成电路逻辑布线设计、图象处理等组成优化问题，本语文通过对布局问题及模拟退火算法的分析，将它们综合起来构成了求解布局问题的模拟退火算法，计算结果表明，本文算法得到的解优于传统优化方法所得到的解；本文还通过实验对算法中各参数所起作用进行了论述。     

基于信息素优化的蚁群算法求解QoS单播路由问题

蚁群算法是一种新型的启发式智能算法,它具有较好的适应性、较强的搜索能力和鲁棒性。依据这些特点,运用蚁群算法求解QoS单播路由这一多约束的NP难问题的方法。在此基础上提出根据时间变化来控制信息素阈值的优化措施,通过与传统蚁群算法的对比仿真实验,验证算法改进的有效性,并对实验结果进行分析。     

基于Ad—hoc的动态分布式路由算法研究

Ad-hoc网络是一种无中心的动态拓扑的多跳移动网络，网络内的各移动节点通过无线连接组网，基于动态分布式路由实现节点互连和接入固定网络。介绍和分析Ad—hoc网络采用的各种路由算法的实现方法和特点，讨论各算法在功能和效率等方面的差异，提出相应的应用建议。     

优化的多媒体流多播选路的试探算法

在网络实时应用如远程教育、视频会议等系统中,对多播多媒体流的每一个流,不仅有严格的端到端时延限制,还有网络带宽的约束。网络在满足应用服务请求的同时,还应尽可能地降低资源的消耗。因此需要研究优化网络资源利用的多媒体流多播路由算法。论文采用优化的试探方法解决多播路由多媒体流分发问题。实验结果表明优化后的算法,与已有算法比较起来,使客户端接收视频流的满意度提高5%～8%,链路带宽节余8%～20%。     

基于CASE推理的排样算法

优化排料的目的是根据给定待排样品对板材进行最优切割使得板材的利用率尽可能的高。提出了一种基于case推理的优化排样算法,基本思想是对每块板材的布局都进行case推理,选取CASE中的最佳布局,若没有相应的Case,则调用启发式算法搜索。算法不但避免了组合爆炸,加快了排料速度,而且具有满意的材料利用率。目前算法已集成了作者研制的《布局之星》切割系统,实际应用表明算法是成功的。     

启发式多约束路由算法研究

作为下一代互联网的核心问题之一,服务质量路由(QOSR)用来寻找一条同时满足多个约束条件的可行路径。多约束路由算法具有NPC的复杂度,研究者一般通过启发式算法来求近似解。对当前提出的各种单播启发式多约束路由算法进行了分析、比较,总结了各种算法的特点。最后指出了该领域需要进一步研究的热点问题。     

一类NP—完全问题在阈图上的解

本文给出了判定阈图是否为哈密顿图的多项式时间算法,并证明了阈图上STEINER树问题是NP-完全的,给出解答它的多项式时间近似算法。     

互联网络服务质量路由算法研究综述

如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的两个目标:(1) 满足业务QoS需求;(2) 最大限度地提高网络利用率.由于QoSR是NP完全问题,研究者们设计了很多启发式算法进行了广泛深入的研究.在有权图和QoS度量的基础上介绍了QoSR的基本概念,详细分析了面向单播应用的QoSR算法中的热点问题,并按照所求解的问题类型和求解方法,将这些算法分成以下几类:多项式非启发类、伪多项式非启发类、探测类、限定QoS度量类、路径子空间搜索类、QoS度量相关类、花费函数类和概率求解类.在分析每类中典型算法的基础上,总结和对比了各类的特点,进而详细剖析了算法的有效性,并基于此总结了基于概率模型求解QoSR问题的方法.最后指出了该领域中需要进一步研究的热点问题.     

具有时延约束网络路由问题的自适应蚁群优化算法

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题,满足一个或多个约束的路由问题是NP-完全问题,其中,具有时间延迟约束的QoS路由问题是一个极具代表性的问题。本文给出了一种求解具有时间延迟约束的QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法在种群中采用基于目标函数值的启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径的行为。比一般蚁群算法具有更强的鲁棒性和全局优化能力。理论分析和仿真实验表明,该算法是有效的网络QoS路由算法。     

基于移动Agent的分布式路由算法研究

移动Agent技术能较好地适应Internet分布式的特点,将其引入网络分布式路由计算领域是对Internet路由系统的革新。本文指出了传统路由算法存在的问题,提出基于移动Agent的分布式路由算法,就路由表的初始化、通信网络中Agent的数量控制、网络链路故障后路由表的更新、后向Agent的消亡等方面进行了讨论,并进行了仿真实验和性能分析。     

基于不确定参数的QoS路由研究

作为未来网络资源管理的一个重要组件，QoS路由问题越来越受到人们的重视。为了保证网络服务质量，希望根据多个QoS约束的尺度（metrics)来选择可行的路由。但由于网络本身的动态性和复杂性，网络状态信息具有固有的不确定性，因此有必要研究不确定参数对QoS路由的影响。通过形式化地描述基于带宽和延迟的不确定参数的QoS路由问题，给出了相应的处理模型和算法，并从实现的角度探讨了具有一定适应性的多路径QoS路由机制。     

基于IPv6源路由的一种QoS系统的研究与设计

网络的服务质量保证变得日趋重要,在高速的下一代互联网上这种要求更为迫切。针对不同需求,网络界已经提出了DiffServ、IntServ等多种QoS模型。IPv6的出现为研究试验新的QoS解决方案提供了条件。本文提出了一种新颖的QoS技术,利用IPv6扩展报头中路由报头,改变数据报的转发行为,充分利用网络中可用的空闲链路,用另一种方法实现IPv6下的QoS。     

一个快速的时延有界低代价多播路由算法

基于ＱｏＳ的多播路由算法需要在满足每个个体ＱｏＳ需求的同时,又能高效管理网络资源,提出了一种满足端端时延限制的低代价多播路由算法。算法使用一个修改的Ｓｔｅｉｎｅｒ树近似算法先构建时延有界的低代价多播树,再通过最小时延路径与其它尚不在多播树的且结点相连。     

基于改进蚁群算法的多约束QoS路由方法

高速多媒体网络路由问题是一个多QoS约束的NP一完全问题,提出一种改进蚁群路由算法对该问题进行求解。该算法采取了带记忆的后继节点选择方式,利用蚂蚁已走过的路径启发后继节点的选取;引入了基于目标函数的信息素更新机制,依据目标函数评价蚂蚁路径搜索行为,并根据蚂蚁的表现采取不同的信息素更新策略,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验表明,该算法能快速得到较大程度满足业务QoS要求的路径。     

基于蚁群算法的QoS多播路由优化策略

对QoS多播路由和约束最小Steiner多播树进行了分析,提出了基于蚁群算法搜索约束最小Steiner多播树的ACMC算法,并与DDMC算法进行了实验比较.结果表明,在同样环境和多播组规模的条件下,ACMC算法花费的网络代价小于DDMC算法,从而验证了ACMC算法的有效性和可行性.     

一种基于位置和能量感知的MANET单播路由协议

能量消耗问题是MANET网络中研究的热点问题之一.针对基于位置的路由协议没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种结合位置信息和剩余能量的路由协议.本协议是在AODV[1]协议的基础上,提出了两个新的算法:基于位置的算法LBA(Location-Based Alaorithm)和动态能量控制的算法(DPC),并用NS2仿真比较了这两种协议.仿真结果表明,尽管改进的协议平均的端到端的延时增加,但是其能够明显地减少网络的总的耗能,平均了网络节点的耗能,延长了整个网络的寿命.     

基于ERN模型的分布式企业服务总线路由算法研究

提出一种基于ERN(ESB Relation Network)模型的分布式企业服务总线网络模型及该模型下的链路状态生成算法和路由规则生成算法。该模型将ESB(Enterprise Service Bus)网络分为骨干区域和非骨干区域两类,非骨干区域内部采用先自底向上再自顶向下、并且多子区域并行计算的设计方法,模型对缩小链路传递范围和缩短网络收敛时间有明显效果。实验结果表明,模型给出的链路状态生成算法和路由规则生成算法对于实现分布式ESB和提升数据交换网络的链路收敛效率以及提高消息转发效率有明显效果。