基于SVM的电力通信网络路由均衡方法研究

路由均衡过程存在负载开销，导致路由分配风险概率增加，提出基于SVM的电力通信网络路由均衡方法。构建路由均衡模型，通过能量函数分配网络业务路由，基于粒子群优化算法改进最小支持向量机的路由算法，求解均衡模型；通过最小支持向量机估算网络节点剩余能量，选用负载开销最小的路径路由数据，实现电力通信网络全局路由均衡分配。实验结果表明：该方法可均衡电力通信网络中存在的风险，且噪声大小对电力通信网络覆盖率、节点平均剩余能量以及业务中断影响不明显，在均衡电力通信网络业务方面具有可靠性与有效性。     

基于链路效用的3D-VANET可靠路由算法

针对三维车载自组织网络中,高速移动的车辆节点和复杂多变的链路状态导致车辆间通信链路不稳定的问题,通过引入软件定义网络技术实时获取网络状态并预测其变化过程,构建时-空演化图模型,并定义链路效用指标量化无线链路性能,然后建立基于链路效用的加权时-空演化图模型,最后将路由问题转化为多属性决策问题,设计基于链路效用的可靠路由算法.仿真结果表明,相对现有四种路由算法,本文所提路由算法在数据包传输率、端到端时延和路由负载率方面,性能均有明显提升.     

模糊聚类CIAP在雷达组网中的应用

随着雷达网络传输技术的发展,雷达网络中的数据拥塞和流量分配不均衡问题亟待解决.文中针对多个被覆线与无线AP所组成的雷达传输网络中的流量分配不均衡问题,对多链路负载均衡算法(CIAP)中的任务调度算法进行改进.算法依据网络传输链路本身的固有特性,在进行链路碎片调度时,采用模糊聚类的思想对任务调度算法进行改进,该算法根据网络中各链路的剩余带宽和链路时延对负载较大的链路的路由碎片进行实时调度.实验结果表明,与传统的基于循环招标任务调度的多链路负载均衡算法比较,改进的算法能够迅速高效地均衡雷达网络中的链路负载.     

基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法

为了有效降低传统流量工程机制中重路由对网络带来的负面影响,基于软件定义网络的全局网络视角和管理能力,提出一种基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法,以重新路由少量流量达到接近最优的性能。通过多尺度融合注意力机制的神经网络模型来提取流量的特征,并采用集中式训练-分布式执行架构,根据观测网络状态做出实时决策。理论研究和实验结果表明,与传统深度强化学习算法与启发式算法相比,所提算法在平均负载和端到端延迟性能方面均有显著改进。     

移动Ad Hoc网络中的负载均衡路由算法

移动Ad Hoe网络(MANET)中的路由算法应尽量使网络负载均衡,不均衡不仅导致正在通信的路由由于过度拥塞而引起数据包延时过大、吞吐量下降,而且会使拥塞节点的能量提前耗尽,从而加剧网络拓扑结构的变化及节点之间的不公平性。本文对目前提出的一些负载均衡路由算法进行了简要比较和分析,在此基础上,指出了目前负载均衡路由算法中存在的一些问题,并提出了一个实现负载均衡路由算法的一般模型。基于该模型,文中提出了一种简单的负载均衡路由算法。仿真结果表明,负载均衡路由算法比未考虑负载均衡的路由算法具有更高的数据包投递率和更低的数据包传输延时。     

一种新的均衡流量提高网络能量效率的Ad hoc网络路由建立算法

能量问题是Ad hoc网络中的一个重要问题,该文提出了通过均衡流量提高网络能量效率的TBDB路由建立算法。该算法在路由建立时对可选的路径集合进行限制,根据节点在饱和状态时归一化吞吐量的值,分别设定链路层队列中数据长度的门限值和节点连接度的门限值,收到路由请求的节点,根据门限值和节点的当前状况对节点是否响应收到的路由请求做出判决,从而调节了网络中节点的负荷,均衡了网络中能量的消耗,避免节点长期处于重负荷状态,保证了当前正在进行的传输。分析和仿真表明该算法在均衡流量的同时,也将网络中能量的消耗均衡地分散于网络各个部分,改进了网络的性能。仿真结果表明该路由算法提高了网络的吞吐率和能量效率,并且降低了平均端到端的延时。     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

针对MPLS网络流量工程的链路关键性路由算法

该文针对多协议标签交换(MPLS)网络流量工程提出了一种链路关键性路由算法(LCRA),该算法通过定义链路的平均期望负载来确定链路的关键性,进而映射为链路的权值来决定路由的选择。该算法的目的是使网络快捷地建立尽可能多的有带宽保证的路由,并且使这些路由均衡通过网络,实现网络负载均衡。与其他算法相比,该算法在路由拒绝率和重路由性能方面有很好的表现,并且路由的建立时间相当快捷。     

基于名声、可用带宽和最小跳数的多量度自适应Ad hoc路由协议

通过对实际Ad hoc网络中节点通信情况的研究,考虑到网络中节点的自私性以及单纯使用最小跳数选路方法的缺陷,综合考虑名声、可用带宽和最小跳数,该文提出了一种新的参数量度。基于这个量度,借鉴TOPP(Trains Of Packet Pairs)测量可用带宽的思想,设计了一种快速测量逐跳可用带宽的方法,并通过MAC层和网络层的跨层设计,提出了一个基于以上混合量度的路由协议(Ad hoc Routing Based on Fame,Available Bandwidth and Minimum Hops, ARBFAM)。通过使用该协议在不同场景的网络环境中仿真证明,该路由协议在节点公平性,网络的拥塞控制和负载均衡,网络的平均寿命,网络的端到端吞吐量,平均端到端延迟方面较DSR都有较大的改善。     

一种改进的链路容量优化路由策略

设计能够适应高移动环境下的空基自组网路由协议是目前研究的重点方向。提出了基于负载均衡的优化路由协议,该协议在获得位置信息的前提下,首先预测出通信链路的有效时间,然后在满足数据的时延、带宽以及链路有效性等多约束条件下,路由协议以均衡节点负载为优化目标,使得网络节点都能合理承担数据传输任务。仿真结果表明,设计的路由协议能够保证网络节点合理分担传输任务,充分利用链路资源,提高网络的吞吐量。     

一种基于WSN时变性与节点剩余能量均衡的机会路由算法

 为了解决数据报文在无线传感网络中动态路由以及网络内各节点剩余能量均衡问题,该文提出了一种机会路由算法。首先,利用热力学第2定律描述数据报文在无线传感器网络中动态路由的传输过程,其中,为了表征网络内各节点状态的时变性以及剩余能量,提出了机会熵模型;其次,以机会熵模型作为选择下一跳节点的理论依据,并结合蚁群优化(ACO)算法,设计并实现了考虑网络中各节点时变性与剩余能量均衡的机会路由算法(ACO for Time Dependent Opportunistic-routing Protocol, ATDOP),使得数据报文在转发过程时,能够有效地选择下一跳节点,从而使网络内各节点的通信资源和能量资源达到负载均衡。最后,通过实验证明,相对于已有的机会路由协议,ATDOP具有报文成功传输率高、网络有效吞吐量大以及网络工作寿命长等优点。     

基于最大流的无线mesh网络负载均衡信道分配算法

针对无线mesh网络中各信道间的干扰情况及流量负载均衡问题,定义了负载均衡的目标优化函数,设计一种基于最大流的负载均衡信道分配算法。该算法优先考虑为负载量比较大的链路分配更多的带宽,使得一些关键链路能够承受较大的流量负载,实现各信道的负载均衡,减少网络拥塞,降低分组丢失率和延迟。实验结果表明,该算法较好地平衡了网络负载,在网络业务较重的情况下还能获得较好的网络性能。     

网络虚拟化中动态资源分配算法研究

针对网络虚拟化中资源分配问题,提出一种动态的资源分配算法。算法根据物理节点平均负载差异度,结合当前物理网络容忍的节点负载差异动态地进行虚拟节点迁移,并通过综合影响因子为虚拟节点选择合适的目标宿主,减少虚拟节点迁移对物理链路带宽和虚拟链路时延的影响。仿真实验表明,该算法能使物理节点上的负载分布均衡,同时对时延和带宽的影响较小。     

基于DSR的改进型综合源路由协议

在无线Mesh网络中,动态源路由(Dynamic Source Routing,DSR)协议是一种广泛应用的协议,其路由的建立与维护都从源节点发起。然而,由于DSR协议在路由发现与建立的过程中存在局限性,因此仍需要进一步研究。基于DSR协议通过引入一种综合了路径负载率、时延和跳数的负载均衡机制,并加入能量状态监控和多径路由,提出了一种改进型综合源路由协议(Improved Comprehensive Multi-path Source Routing,ICMSR),能够更好地实现网络负载均衡,节约网络能源,提升网络性能。最后,使用Opnet仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,改进协议在网络生存时间、分组投递率、端到端时延和网络吞吐量等性能指标上,相较于现有DSR协议都有较大的提升。     

一种贪婪地理路由协议的改进算法

贪婪转发策略广泛应用于无线传感网络(WSNs)的地理路由协议中,但是,该协议存在数据包丢失严重以及在遭遇路由空洞时路由效率低下的不足。为此,提出一种贪婪地理路由协议的改进算法,记为GPSR-I算法。GPSR-I算法在选择下一跳转发节点时,利用节点离目的节点距离、方向以及节点密度信息计算度量值,然后依据该度量值决策下一跳转发节点。仿真数据表明,与GPSR相比,GPSR-I算法能够有效降低平均端到端传输时延、路由开销,并提高了数据包传输率。     

光网络中实现流量工程的负载均衡动态路由算法

提出了一种在光网络中实现流量工程的负载均衡动态路由算法(LBDRO).该算法通过新定义的链路关键度函数和链路当前可用带宽确定链路动态成本,并依据该动态成本运用最短路径优先算法为到达的LSP请求建立动态成本优化路径.该算法的计算复杂度低,仿真实验表明,与MHA、WSP、MIRA算法相比,在光传输网络中,该算法在降低LSP建立请求服务拒绝率、均衡网络负载以及链路失效后重路由等方面有很好的性能.     

一种基于功耗考虑的自组网路由算法研究

对移动自组网中路由协议的负载均衡问题进行了分析与研究,并以区域路由协议(ZRP)为基础,引入负载均衡的思想,对主动式部分的路由策略进行了算法改进。仿真结果证明,该算法在对路由开销没有明显增加以及算法复杂度不变的情况下,使得网络节点的功耗性能得到了很大的改善与提升。     

一种负载均衡且能量高效的水下传感网络分簇协议

针对水下无线传感网络能量效率低、生命周期短的问题,提出了一种负载均衡且能量高效的水下分簇（load balanced and energy efficient underwater clustering,LBEEUC）协议。该算法在分簇过程中首先根据节点的经验负载来确定节点所在区域簇头的比例,使经验负载大的区域分布较多的簇头,分担数据转发的任务,均衡网络的能耗;其次在节点入簇时,在簇内设置中继节点,用于均衡远离簇头节点的传输能耗,并提前进行数据融合,减少数据冗余;最后在建立簇间路由时,利用Q 学习算法根据路径消耗的总能量最小的原则选择最优传输路径。仿真结果表明,本算法有效地均衡了网络的能耗,提高了能量利用效率,进而提高了网络的生存时间。     

基于双层递归神经网络模型求解最优组播路由

基于覆盖网络的组播作为一种新的IP网络组播解决方案已得到广泛关注。提出了一种利用改进的双层递归神经网络模型求解VPON网络环境下的QoS（服务质量）最优组播路由的方案。该方案在选择路由时综合考虑链路的可用带宽及节点的剩余处理能力，并运用一种基于改进的双层递归神经网络模型——MTLRNN进行求解，与其它启发式组播路由算法相比，该方案在满足应用的QoS要求的前提下，使全网的负载分配更加均衡，同时在解的有效性及接纳的组播应用会话数方面都有比较大的改善。