求解带时延约束组播路由问题的启发式遗传算法

组播是一点到多点的信息传送方式。在视频会议等实时性要求较高的组播应用中，保证信息的传输时延尽可能小非常重要。有时延约束的组播路由问题已被证明是NP－Complete问题。研究带时延约束的组播路由问题，给出了一种遗传算法以求解该问题，算法采用了适合问题特点的遗传算子，能够较好地解决时延受限组播路由问题。     

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.     

基于遗传算法的时延受限组播路由优化

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法，该方法在满足时延限制条件的基础上寻找代价最小的组播树，并利用模式定理说明利用遗传算法解决时限受限的组播路由的难易。实验比较表明，该算法操作简单、收敛速度快、可靠性高，能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

基于边选择的时延抖动受限组播路由算法

组播技术在多媒体通信的实际应用中十分重要,对各种交互式实时组播业务如视频会议等来说,不仅要考虑时延约束,而且要考虑时延抖动约束。对基于边选择的时延抖动受限的启发式算法进行了研究,仿真结果表明算法复杂度较低,性能也较好。     

基于边选择的时延抖动受限组播路由算法

组播技术在多媒体通信的实际应用中十分重要,对各种交互式实时组播业务如视频会议等来说,不仅要考虑时延约束,而且要考虑时延抖动约束。对基于边选择的时延抖动受限的启发式算法进行了研究,仿真结果表明算法复杂度较低,性能也较好。     

求解应用层组播路由问题的遗传算法

分析了应用层组播路由模型，提出了更合理的应用组播路由模型．进一步给出了求解应用层组播路由问题的遗传算法，并分析了该算法的复杂性．大量的数值仿真表明该算法有较好的数值效果．     

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。     

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。     

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。     

基于分层的带服务约束组播路由问题的遗传算法

探讨了主动网络中带服务约束的组描路由问题模型，基于分层思想提出了求解该模型的遗传算法。分析了该算法的复杂性并进行了仿真，实验表明该算法能以较高的概率找到带服务约束的最优组播树。     

基于遗传算法的带宽-时延约束多播路由优化算法

随着许多多媒体在高速网络中的应用,多播路由问题成为越来越重要的课题。多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。该文提出了一种基于遗传算法的多播路由优化算法,采用可变长度染色体(多播树)和基因(路径)应用于编码问题。该算法在满足带宽和时延约束条件下寻找代价最小的多播树。仿真实验证明该算法能快速找到最优解,收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

Multicast Routing Optimization Algorithm with Bandwidth and Delay Constraints Based on GA

Most of the multimedia applications require strict QoS guarantee during the communication between a single source and multiple destinations. This gives rise to the need for an efficient QoS multicast routing strategy. Determination of such QoS-based optimal multicast routes basically leads to a multi-objective optimization problem, which is computationally intractable in polynomial time due to the uncertainty of resources in networks. This paper proposes a new multicast routing optimization algorithm based on Genetic Algorithms, which find the low-cost multicasting tree with bandwidth and delay constraints. The simulation results show that the proposed algorithm is able to find a better solution, fast convergence speed and high reliability. It can meet the real-time requirement in multimedia communication networks. The scalability and the performance of the algorithm with increasing number of network nodes are also quite encouraged.     

WDM网络中满足延迟和延迟差约束的分布式组播路由与波长分配算法

在WDM网络中,由于每条链路上可用波长是动态变化的,在考虑波长转换延迟时间的条件下,实现实时组播连接的路由与波长分配是十分困难的。论文提出了一种用于建立满足延迟时限和延迟差要求的实时组播连接的分布式路由与波长分配算法。该算法假定每个节点没有全局路由信息,只根据关联链路的信息进行路由选择,且将路由与波长分配统一进行。组播路由算法以Prim最小生成树算法为基础,生成一棵满足给定延迟时限的最小成本树。对不满足延迟时限的目的节点,通过增加回路边构造回路再消除长延迟路径的方式,加入到组播树中。对不满足延迟差的目的节点,采用重构Steiner树的方法,使其满足延迟差的要求。波长分配使用最少波长转换和负载平衡策略。     

一种求解QoS约束组播路由问题的遗传算法*

针对多维QoS约束的组播路由问题,提出了一种基于遗传算法的解决方案QCMRA-GA(GA of QoS Constraints Multicast Routing Algorithm).该算法对经典遗传算法的三大算子进行了重新设计,有效地克服了遗传算法的早熟现象.对染色体进行Prufer树型编码,可以避免回路的产生,并根据编码特性,进行基于叶子节点和Steiner节点的解空间压缩,提高了算法的收敛速度.实验表明QCMRA-GA的正确性和效率性.     

基于延迟敏感的组播路由遗传算法的研究

1 引言为了保证多媒体实时业务流的QoS传输,所采用的路由技术之一是通过组播路由(multicast routing)为实时应用寻找最佳路径。以往,人们对非受限组播路由问题研究较多,但由于它们都未考虑QoS的延迟标准,因此,对多媒体实时传输的要求显得束手无策。Widyono阐述了受限Bellman-Ford(CBF)算法,它的性能较优,但其计算时间随着网络规模的增大而呈指     

小生境自适应遗传算法在QoS多播路由中的应用

建立QoS多播路由的数学模型,引入遗传算法并设计多种改进方案,包括新的编码方案、适应度函数设计方案、初始化群体方案、小生境技术、自适应交叉与变异概率设计方案以及有选择计算个体适应度设计方案。仿真结果表明,该算法有较好的性能,能够满足QoS多播路由问题的多重约束条件,能大幅提高QoS多播路由选择的效率。     

全光网络中组播路由波长分配的一种遗传算法

在WDM网络中,组播是一种重要的通信需求。组播算法就是要建立一棵从源节点到目的节点的组播树,并给这棵组播树分配波长。但是在网络中有波长转换器的情况下计算的复杂性会大大增加。该文在分层图结构中基础上,提出了组播路由和波长分配的一种遗传算法,可以在满足时延约束的情况下,寻找费用最小的组播树,将路由和波长分配统一进行,同时考虑到了网络中波长转换器的存在。数值仿真实验结果表明该算法具有较好的平均性能和较低的时间复杂度。     

小生境自适应遗传算法在QoS多播路由中的应用

建立QoS多播路由的数学模型,引入遗传算法并设计多种改进方案,包括新的编码方案、适应度函数设计方案、初始化群体方案、小生境技术、自适应交叉与变异概率设计方案以及有选择计算个体适应度设计方案。仿真结果表明,该算法有较好的性能,能够满足QoS多播路由问题的多重约束条件,能大幅提高QoS多播路由选择的效率。     

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。