一种有效的时延约束组播路由算法

在多媒体通信网络中,组播问题提出了新的要求,除了最小化组播通信的代价,同时要求保证每一个目的的节点在固定的延时之内接收信息,在这篇论文中,我们提出了一个边路选择函数用于解决时延约束组播问题,我们的实验结果揭示了该函数能提供满足时约束且代价较小的组播路由问题近似解。     

基于禁忌搜索的集成式QoS组播路由算法

研究了IP／DWDM光因特网中的集成式QoS组播路由算法,在考虑负载均衡的前提下,针对用户组播请求与柔性QoS需求,寻找一棵QoS组播路由树。由于该问题的NP难属性,因此基于禁忌搜索算法来构造费用近优QoS组播路由树,同时集成一种基于分段和波长图思想的波长分配算法,一体化解决路由与波长分配问题。仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的。     

基于遗传算法的带时延约束组播路由算法

探讨了带时延约束组播路由优化算法,选用时延约束信息产生备选路径集并编码,给出了在该编码方式下使用不同进化阶段应用不同变异概率思想的改进遗传算法.仿真试验结果表明,该算法是可行有效的.     

一种具有时延约束的组播路由算法研究

对于多媒体应用等实时组播业务而言,组播路由算法不仅要考虑优化代价,还要考虑时延约束。针对这一问题,提出一种支持动态组播的时延受限低代价组播路由启发式算法(delay-constrained multicast algorithm,DCMA)。该算法基于DDMC算法进行扩展,采用新的指示函数和链路选择函数,综合考虑了时延和代价,有效保证了组播树的性能,而且时间复杂度低,可用于实际的应用系统中。     

一种时延约束的多点到多点组播路由启发式算法

多点到多点组播路由是组播研究领域内的一个重要问题。当单棵共享组播树不能满足时延约束时,需要建立多棵共享组播树,但同时又会增加管理开销。因此,如何尽量减少共享组播树的个数成为关键问题。本文提出了一种启发式算法DCMMHA,用来解决时延约束的多共享组播树问题(DCMSMT),该问题已被证明为NP完全问题。本文算法按照特定规则生成候选中心列表,在不违反时延约束条件下,将源节点和目的节点加入共享树,并且对已选择中心进行更新。仿真实验将DCMMHA算法同其它四种同类算法进行比较,结果表明本文的算法所获得的中心数最少,显著降低了共享树的管理开销。     

受时延约束的组播路由算法

提出了一种新的受时延约束的组播路由算法。算法借鉴了MPH算法的思想,最初的组播树只包含源结点,然后每次将到达组播树的代价最小且满足时延约束的结点及其相应的路径加入到组播树,直到所有的成员加入为止。谊算法能够快速地得到一棵满足时延约束的组播树,并且组播树的代价也很小。实验表明：该算法简单,复杂度低,性能良好,易于在分布式环境中实现,可应用于实际的应用系统中。     

一种基于IP网络的QoS约束组播路由算法

针对时延约束最小代价组播路由问题,结合禁忌搜索算法和模拟退火算法的优点,提出了一种改进的混合遗传路由算法TSSAGMA。通过分析与仿真,证实了该算法在解决时延约束最小代价组播路由的问题上优于传统算法,能够在较小的代价下搜索到较好的解。     

一种基于模拟退火方法的多约束QoS组播路由算法

研究了带宽、时延及时延抖动约束最小代价的QoS组播路由问题,提出一种利用模拟退火方法解决该问题的QoS组播路由算法SABDMA。该算法通过选择合适的模拟退火参数迭代求解,以获得满足QoS约束的最小代价组播树。同时,为避免搜索区域的扩大和计算时间的增加,根据时延和时延抖动的关系,提出采用“路径交换”策略在可行解范围内构造邻域集。仿真结果表明该算法具有可行、稳定、收敛快的特点;能根据组播应用对QoS的限制要求,有效地构造代价较低的组播树,具有较强的实时性。     

一种基于禁忌人工鱼群算法的智能QoS组播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量(Quality ofService,QoS)组播路由的特点,提出一种下一代互联网(NextGenera-tion Intemet,NGI)中基于禁忌搜索(Tabu Search,TS)和人工鱼群(Artificial Fish Swarm,AFS)算法的智能QoS组播路由算法.给出了QoS组播路由问题模型及其教学描述,针对QoS参数信息不精确的特点,综合AFS的快速搜索和TS的全局寻优能力,找出在给定费用下满足多个QoS约束概率最大的最优(或近优)组播树.对算法进行了仿真实现与性能评价,通过实验结果证明其可行性和有效性.     

多约束QoS组播路由优化算法研究

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一完全的多目标优化问题。本文概括了多约束QoS组播路由需求，然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的约束树算法和智能算法，最后探讨了多约束QoS组播路由将来的一些主要研究方向。     

基于混合遗传算法的多播路由多目标优化

互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束.目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证,文中描述了一种适应于研究多播QoS路由多目标优化的网络模型,在此基础上提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的,具有多目标的多播路由QoS优化方法,以克服遗传算法的爬山能力差以及不成熟收敛等问题.此外还采用了改进的多播树编码方法及高效的遗传操作,同时还优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数.实验结果表明,该算法为多播路由QoS多目标优化问题的求解提供了一种有效的新途径.     

基于禁忌搜索的QoS路由算法

多约束的QoS路由问题是NP完全问题,该文将禁忌搜索算法引入多约束QoS路由计算中,提出了一种基于禁忌搜索的QoS路由算法QoS_TS。该算法通过设置长期记忆禁忌表和短期记忆禁忌表以及有效的评价函数,保证了算法实现过程中多样化的有效搜索。文章给出了算法实现的具体流程。实验仿真表明,该算法具有较高的搜索效率和较快的收敛性,通过该算法得到的路由不但满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞。     

一种时延受限的多播路由算法

很多实时多媒体应用要求通信网络提供多播服务支持,而且往往需要传输的信息满足源端到目的端的时延约束。该文对时延约束的多播路由问题进行了研究,基于原有的从源端到目的端的时延受限路径构造算法,提出了一种时延受限多播路由算法。该算法能够快速构建满足时延约束的多播树。理论分析表明,该算法的时间复杂度和CDKS算法相同。仿真实验结果表明,该算法所构建的多播树代价低于CDKS算法。     

Tabu搜索算法应用于多级路由问题

无级电话网中的路由迂回方案可以是多级的,多级路由方案问题是一个复杂度很高的问题,两级Tabu搜索算法的特征是宏观层控制和指导宏观区域的搜索,微观层搜索负责局部区域的集中搜索,该算法成功解决了多级路由问题,两级Tabu搜索算法是一个通用的算法,适用于具有巨大状态空间的组合优化问题。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由算法

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽、时延和时延抖动约束费用最小的组播路由选择方法，该方法针对遗传算法的局限性，采用基于备选路径集的整数队列编码机制，对适应度函数进行了调整，改进了交叉和变异操作，结合了模拟退火算法。实验表明，该算法能够有效地提高收敛速度、避免早熟收敛、满足多媒体网络对相应QoS的需求。     

一种基于佳点集遗传算法的QoS组播路由选择方法

QoS组播路由选择是通信网络多点路由优化问题的重要部分,已被证明是NP-complete问题。该文针对目前QoS路由算法中存在的一些问题提出了一种新的算法,其核心是佳点集遗传算法。该算法首先通过预处理简化问题,而后采用遗传算法求解:编码采用Prüfer树结构,变异和交叉概率自适应选择。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的,具有较强的实用性。     

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。     

基于改进蚁群优化算法的分布式多播路由算法

蚁群优化算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,蚁群算法与其它随机优化算法一样,存在着收敛速度慢易于限于局部最小点等缺点。为此,该文提出了一种新的改进蚁群算法。仿真实验表明,应用这种改进型蚁群算法于多播路由问题,可以得到比现有启发式算法更好的结果。