基于改进蚁群算法的卫星光网络波长分配方法

路由与波长分配是下一代光网络的需要解决的核心问题之一。本文采用智能蚁群算法,研究了卫星光网络的路由与波长分配问题,为通信请求寻找最优的数据传输光路径。基于请求区域受限策略(Restricted Request Area,RRA)和链路波长负载平衡策略,建立了考虑传输延迟和波长连续性约束的双主星分布式星群节点结构光网络系统模型。利用智能蚁群路由和波长分配(Smart Ant Colony Routing AndWavelength Assignment,SAC-RWA)算法求解系统模型,以找到具有稀疏波长转换的卫星光网络中最小成本波长路径。所提出的算法允许单个蚂蚁同时完成路由和波长分配,仿真结果表明,RRA能够明显改进卫星光网络的性能,以略微增加拥塞率的代价显著降低了计算复杂度。     

低轨卫星网络服务质量保障路由方法综述

随着无线电和卫星小型化技术的进一步成熟,大规模低轨卫星网络得到了长足发展,面对网络传输业务的时延、带宽、丢包率等服务质量的差异化需求,如何在低轨卫星网络中实现服务质量保障路由,成为了研究关注的关键问题。通过介绍低轨卫星网络服务质量保障路由的场景与需求,总结并分析了当前的研究成果。首先,针对传统网络中的服务质量保障路由算法,总结了三类经典的路由计算方法。然后,对于软件定义网络和确定性网络中的服务质量保障路由算法,结合各自的网络特点,分析总结了各自场景下的路由算法。     

基于蚁群算法的分布式卫星光网络波长路由分配技术研究

为了解决分布式卫星光网络波长路由分配复杂的问题,论文提出基于小窗口策略的蚁群优化算法。采用链路可持续时间和波长空闲率作为启发函数,在实现负载均衡的同时,降低网络的拥塞率;引入小窗口策略引导蚂蚁在最小路由请求区域内进行选路,提高了算法的收敛速度;通过计算相邻链路空闲波长的交集,实现了由单只蚂蚁同时完成路由选择和波长分配。对单主星和双主星两种场景下的算法性能进行了仿真分析,结果表明:与经典的Dijkstra+FF算法相比较,单主星和双主星时的网络拥塞率最高分别降低了0.5和0.7,网络资源利用率改善最高可达到0.45和0.50。     

多层卫星通信网络自适应路由策略

单层卫星网络由于轨道高度和覆盖能力的不同,以至构成通信的单层系统往往不能满足不同业务服务质量的需求。分析了Walkerdelta型星座构建多层卫星通信网络的拓扑结构和ISL性能,提出了在统计分布模型下的多层卫星自适应路由策略,综合考虑了路径时延和ISL链路负载。仿真结果表明了多层网络自适应路由策略能够更加有效地分配网络通信量,网络具有较小的丢包率、网络平均归一化链路负载和特定路径综合路径权重,有利于降低网络平均阻塞概率和特定路径阻塞概率,获得更高的可靠性,较传统的单层非自适应路由更加有效、可靠。     

基于蚁群改进的认知网络QoS路由算法

多约束的QoS(服务质量)路由问题是认知网络研究的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及不同业务QoS需求,解决该问题面临很大的挑战。文章对传统蚁群算法进行了改进,增强了对链路状态的认知能力,增加了拥塞规避机制,使算法能更好地适合认知网络环境。仿真数据表明,该算法在网络丢包率和时延上,比传统的链路状态路由算法更具有优越性。     

基于分级结构的优化QoS路由算法

Ad hoc(自组织)网络中包含延迟、延迟抖动、带宽和丢包率等约束条件在内的QoS(服务质量)路由问题,是一个NP完全问题,传统的平面QoS蚂蚁路由算法难以解决提高算法全局搜索能力和加快收敛速度之间的矛盾。针对以上问题,提出了HQAC(分级QoS蚁群)算法,在分级的基础上对蚁群算法的路由搜寻过程进行了改进,同时对信息素更新公式进行了优化。仿真结果表明,与传统的QoS路由算法相比,HQAC算法在搜索全局最优解,尤其是收敛速度等性能上有了很大的提高。     

基于分级结构的优化QoS路由算法北大核心

Ad hoc(自组织)网络中包含延迟、延迟抖动、带宽和丢包率等约束条件在内的QoS(服务质量)路由问题,是一个NP完全问题,传统的平面QoS蚂蚁路由算法难以解决提高算法全局搜索能力和加快收敛速度之间的矛盾。针对以上问题,提出了HQAC(分级QoS蚁群)算法,在分级的基础上对蚁群算法的路由搜寻过程进行了改进,同时对信息素更新公式进行了优化。仿真结果表明,与传统的QoS路由算法相比,HQAC算法在搜索全局最优解,尤其是收敛速度等性能上有了很大的提高。     

基于蚁群算法和遗传算法融合的QoS组播路由问题求解

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服务质量(QoS)组播路由问题,是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解.本文将遗传算法和蚁群算法融合,提出了用遗传蚁群算法(GAACS)求解QoS组播路由问题的解决方案.仿真实验表明,采用新算法比遗传算法具有更好的性能.     

时延和时延抖动约束的低费用多播路由算法

为了有效支持交互式实时组播业务,不仅要考虑时延约束,而且要考虑时延抖动约束,同时还需高效管理网络资源,以降低多播费用。本文提出了一种新的时延和时延抖动约束的低费用我播路由启发式算法,仿真结果表明该算法复杂度较低,时延抖动较小,又降低了网络费用,是一种快速有效的多播路由算法。     

一种SDN架构下业务属性相关的多径路由算法

面对当前网络中流量的增长、业务种类的增多,SDN中多数的路由算法只支持一种QoS参数,没有兼顾对系统调度服务公平性的考虑,然而多参数限制的QoS 明显是NP 难问题,该问题用普通的路由算法难以解决,引进蚁群算法,在蚁群算法的基础上,将链路的时延、分组丢失率引入蚁群算法中,作为算法选择路径的依据,提出一种新的路由算法。该算法在对不同业务属性的数据流分类的基础上,根据网络的实时状况,为不同业务属性的数据流选择合适的路径,对网络中的数据流进行多路径传输。仿真实验表明,该算法能有效地降低数据流的时延、分组丢失率。     

Improved ant colony-based multi-constrained QoS energy-saving routing and throughput optimization in wireless Ad-hoc networks简

In order to establish a route supporting multi-constrained quality of service（QoS）, increase network throughput and reduce network energy consumption, an improved ant colony-based multi-constrained QoS energy-saving routing algorithm（IAMQER） is proposed. The ant colony algorithm, as one of the available heuristic algorithms, is used to find the optimal route from source node to destination node. The proposed IAMQER algorithm, which is based on the analysis of local node information such as node queue length, node forwarding number of data packets and node residual energy, balances the relationship between the network throughput and the energy consumption, thus improving the performance of network in multi-constrained QoS routing. Simulation results show that this IAMQER algorithm can find the QoS route that reduce average energy consumption and improves network packet delivery ratio under the end-to-end delay and packet loss ratio constraints.     

Multi-constraints QoS routing optimization based on improved immune clonal shuffled frog leaping algorithm

Aiming at the multi-constraint routing problem,a mathematical model was designed,and an improved immune clonal shuffled frog leaping algorithm (IICSFLA) was proposed,which combined immune operator with traditional SFLA.Under the constraints of bandwidth,delay,packet loss rate,delay jitter and energy cost,total energy cost from the source node to the terminal node was computed.The proposed algorithm was used to find an optimal route with minimum energy cost.In the simulation,the performance of IICSFLA with adaptive genetic algorithm and adaptive ant colony optimization algorithm was compared.Experimental results show that IICSFLA solves the problem of multi-constraints QoS unicast routing optimization.The proposed algorithm avoids local optimum and effectively reduces energy loss of data on the transmission path in comparison with adaptive genetic algorithm and adaptive ant colony optimization algorithm.     

基于蚁群优化的无线多媒体传感器网络区分服务路由

无线多媒体传感器网络中存在多种类型的数据,而且这些数据的服务质量需求并不相同。针对这种情况,提出一种基于蚁群优化的区分服务路由协议（DSACO, differentiated service and ant colony optimization based routing protocol）。DSACO在网络分层的基础上通过限制蚂蚁的搜索范围以减少建立路由的时间和能量消耗,对不同服务质量需求的数据采用区分服务路由以满足不同类型数据的服务质量需求。仿真结果表明,新协议能够为多媒体数据的传输提供更好的QoS保障,在数据传输的平均时延、分组丢失率和能量消耗上优于已有路由协议。     

低轨卫星网络的航点分段路由及业务性能分析

提出一种基于卫星航点的分段路由（waypoint-segmentrouting,WSR）算法，WSR算法以可预测的卫星网络拓扑运动周期为基础，根据卫星节点链路状态确定卫星航点的位置；利用分段路由灵活规划分组传输路径的机制，提前响应网络拓扑变化，计算得到一条不受网络拓扑快照切换影响的传输路径。基于NS-3仿真平台进行仿真实验，设置源节点与目标节点在反向缝同侧与不同侧两种场景，选取优化链路状态路由（optimized link state routing,OLSR）算法和最短路径算法与WSR进行时延抖动与分组丢失率的对比分析。实验证明WSR与OLSR相比，两种场景下最大时延抖动分别降低46 ms与126 ms，分组丢失率分别降低30%和21%，并且能够解决拓扑快照切换导致分组传输路径中断的问题。     

A distributed ant-based algorithm for routing and wavelength assignment in an optical burst switching flexible spectrum network with transmission impairments

This work describes a distributed algorithm inspired by ant colony optimisation for a solution to the problem of dynamic routing and wavelength assignment with wavelength continuity constraint in optical burst switched networks. The evaluation was conducted in a wavelength division multiplexed network environment with limited number of wavelength channels and in a flexible spectrum network environment undergoing transmission impairments. The simulations in the flexible spectrum network environment aim to replicate the effects of both linear and nonlinear physical layer impairments. Under these effects, an optical burst control packet could be lost during traversal of the network with no measure in place to notify the network of the loss or to free up optical resource reservations. The optical burst switching acknowledgement protocol has been modified in this work to account for a burst control packet failure by implementing a traversal acknowledgement to cater for its loss. The performance of the distributed ant-based algorithm has been extensively evaluated on several network topologies and compared with that obtained by shortest path routing and ant colony routing and wavelength assignment. The results show that the distributed ant-based algorithm significantly improves the burst transmission success probability in the wavelength division multiplexed network environment and provides a good solution in the flexible spectrum network environment undergoing transmission impairments.     

Ad Hoc网络中基于双向收敛蚁群算法的QoS路由算法

蚂蚁算法是一种新型随机优化算法,能有效解决Ad Hoc网络多约束的QoS路由问题,但存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点.针对于此,在借鉴精英策略的基础上提出了一种基于双向收敛蚁群算法,并将该算法应用于Ad Hoc网络的QoS路由问题中.仿真结果表明,算法可明显提高数据包的投递率,降低端到端的传输时延.     

面向确定性网络的按需智能路由技术

确定性网络需要保证不同应用在时延、丢包率、抖动、吞吐量和可靠性等方面的确定性传输需求。针对应用的差异化、确定性的网络传输需求,提出了一种面向确定性网络的按需智能路由学习框架 OdR,在OdR框架下提出一种基于深度强化学习的按需智能路由算法OdR-TD3,OdR-TD3算法可以根据应用流量的确定性QoS需求生成路由策略,以满足确定性网络应用的需求。通过网络仿真实验评估,在确定性应用的QoS需求达成率上,OdR-TD3算法相较DV算法和SPF算法,具有显著的优势。