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。     

浅析多QoS约束的组播路由优化算法

计算机网络技术的不断发展,离不开网络通信技术的发展。现在成出不穷的网络应用给如今有限的网络通信资源带来了极大的压力,急需一种更为先进更为有限的通信手段来解决这种发展与资源之间的矛盾。组播通信技术是近些年的一个研究热点,它能够在一定程度上缓解当前计算机网络通信领域所存在的矛盾和问题。基于此,本文结合了遗传算法和蚁群算法理论,对多QoS组播路由算法进行深入的研究。     

解决多约束QoS组播路由问题的遗传算法

基于多种约束的QoS组播路由选择优化是当前通信网络中的一个重要问题，尽管有许多文献利用遗传算法解决这类问题，但仍然存在着收敛速度与全局收敛性之间的矛盾以及编解码难度大等问题。针对以上问题，提出了一种改进的遗传算法，通过采用预处理机制、特殊的树结构编码和合理的交叉变异策略，大大简化了编解码操作，并在全局收敛的基础上提高了算法的收敛速度。仿真表明，算法性能得到明显提高。     

支持QoS的层次组播路由算法框架QHMR

Internel规模的迅速扩大使QoS组播路由的复杂性增加．为此,该文提出了支持QoS的层次组播路由算法框架QHMR(QoS-based Hierarchical Multicast Routing)．在HMR(Hierarchical Multlcast Routing)层次划分的基础上,QHMR对网络的拓扑结构、带宽和组播树分布信息三者的聚集方法进行了定义,并设计了适用于层次网络的支持QoS的组播路由算法．实验结果表明,QHMR能显著减少路由器维护的信息以及路由器之间交换的协议分组,具有良好的可扩展性;同时,较之平面QoS组播路由。QHMR能够得到较理想的路由成功率和组播树代价。     

度约束QoS组播路由遗传算法

有度约束的QoS组播路由问题在通信网络中具有重要意义。提出一种基于遗传算法的度约束组播路由算法,采用节点连接路径形式的编码方法构成一棵组播树的表示,设计了相应的具有树形结构的交叉和变异算子,以及节点度的改变算法。算法可以实现具有树形结构染色体的遗传进化。数值实验表明算法具有找到最优解的能力,特别适合于求解大规模网络有度约束的QoS组播路由问题。     

并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要.著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解.文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法.在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销.仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法.     

并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要。著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解。文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法。在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销。仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法。     

基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法

在计算机网络中,随着大量新兴多媒体实时业务的应用,组播路由问题成为越来越重要的课题。组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。目前许多研究者在单约束(特别是延时约束)组播路由中取得了较好的成果,但对于多约束Qos组播路由方面的研究相对比较少。论文提出了一种基于遗传算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树,文中描述了一种适应于研究Qos组播路由的网络模型。最后通过仿真实验证明该算法操作简单、搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性。     

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。     

基于极值遗传算法的QoS组播路由

基于遗传算法和极值优化思想,提出一种极值遗传算法,将其应用到QoS组播路由。极值优化的非自衡性可以防止算法陷入局部解,加快算法的收敛速度。根据网络拓扑结构特点,采用特殊的编码、交叉、变异操作,保证解的可行性。实验结果表明,该算法能达到较高的QoS组播路由速度和精度。     

多约束QoS多播路由选择优化算法研究

研究了一类通信网络中源节点到目的节点的多约束QoS多播路由选择问题,提出了一种解决此类问题的算法.该算法将带宽、时延、丢失率等QoS参数作为约束条件,用基于最短路径算法构造路径选择函数,并依照该函数修正被选路径,使其满足多约束条件.仿真结果表明该算法有较好的性能和较小的时间复杂度,可以方便地推广到多个QoS参数的情况.     

基于改进遗传算法的满足可靠性QoS约束的组播路由算法

在通信网络中为应付链路失效而提供可靠性保证变得越来越重要.讨论含有可靠性约束的满足带宽和延迟约束的多QoS组播路由问题.提出一种基于改进遗传算法的满足多QoS组播路由算法,该算法具有快速收敛、自适应交叉变异和生成初始种群时不需要建立备选路径集的特点.通过大量仿真实验分析该算法的性能,并与传统遗传算法进行比较.结果表明该算法是可行和有效的,能够很好地满足网络中的QoS约束,且性能优于传统遗传算法.     

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.     

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。     

QoSR多目标优化的灰色模糊解

针对QoS路由多目标优化的NPC问题,希望在多项式时间内找到QoS路由多目标优化在灰色模糊意义下的最优解。借助于灰色模糊理论,通过将所有的QoS参数按照相应的隶属度和灰度集结为一个灰色模糊综合属性值,实现了在O(mn)时间内找到最优路径的灰色模糊多目标优化算法,使算法可以根据不同的业务类型动态地采取不同的优化策略,对网络的不准确信息有一定的抵抗能力,以及具有可扩展性、健壮性等特点。最后的算例证明算法是可行的。     

Precomputation for intra-domain QoS routing

Quality-of-service routing (QoSR), seeking to find a feasible path with multiple constraints, is an NP-complete problem. We propose a novel precomputation approach to multi-constrained intra-domain QoS routing (PMCP). It is assumed that a router maintains the link state information of the entire domain. PMCP cares each QoS weight to several degrees, and computes a number of QoS coefficients uniformly distributed in the multi-dimensional QoS metric space. Based on each coefficient, a linear QoS function is constructed to convert the multiple QoS metrics to a single QoS value. We then create a shortest path tree with respect to the QoS value by Dijkstra’s algorithm. Finally, according to the multiple coefficients, different shortest path trees are calculated to compose the QoS routing table. We analyze linear QoS functions in the QoS metric space, and give a mathematical model to determine the feasibility of a QoS request in the space. After PMCP is introduced, we analyze its computational complexity and present a method of QoS routing table lookup. Extensive simulations evaluate the performance of the proposed algorithm and present a comparative study.     

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。     

基于遗传模拟退火算法的多约束QOS组播路由优化算法

组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,是NP完全问题.通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,首次提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动及包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树.     

有时延约束的路由算法研究

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。BG算法是一种有效的启发式算法,适用于单约束问题,可以得到问题的次优解。将BG算法与多标号算法相结合,提出了两种改进的多标号算法。仿真证明文中的算法可以有效地缩小多标号算法搜索范围,从而降低算法的复杂度,具有一定的实际意义。     

基于QoS多播路由技术研究

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展,在网络和不确定参数下具有QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,这也是下一代Internet和高性能网络的难题。它吸引了许多爱好者。该文重点论述QoS多播路由需求,并简要阐明当前最新多目标优化问题的方法。定义了QoS多播路由作为多目标优化问题(即路由问题的网络模型)以及它是NP-复杂性问题。然后,重点讨论QoS多播路由的解决方法,包括约束多播树、多目标优化、计算智能和人工智能等。最后,文章建议一个约束多播路由结构和讨论一些将来的研究展望。