合作环境下P2P网络最大吞吐量算法研究

针对P2P数据流网络中的文件传输情形进行了分析，以最大化整个网络的吞吐量为目标，提出了一个文件传输模型，并在其上寻找一种可行的多项式时间内可求解的算法对近似最优的网络带宽利用率以及相应的流量路由分配进行计算，模拟试验表明效果明显。     

基于改进GA和JAVPRS的数据中心网络设备能耗降低研究

在数据中心的耗能中,网络设备的耗能占比最大。为了降低网络设备的能耗,提高网络服务质量。针对不同类型业务的特点,研究分别提出了基于改进遗传算法和业务感知的虚拟机放置及路由调度算法来面向不同类型的业务。经测试,改进遗传算法相较于多边形扫描转换算法和导向滤波算法,可以降低约70%的能源消耗;减少约22%和64%的数据包延时和丢包率;增加40%左右的网络吞吐量。基于业务感知的虚拟机放置及路由调度算法相较于贪婪随机自适应西尔斯程序和模拟退火算法在接入层和汇聚层交换机中分别节约了约20%和18%的能耗,数据包延时减少了8%左右。可见在相应类型的业务时,改进遗传算法和基于业务感知的虚拟机放置及路由调度算法均可以实现网络设备的节能。     

基于混合遗传算法的QoS多播路由算法

具有多QoS约束的多播路由问题具有NP完全的复杂度。基于延时、延时抖动、带宽、丢包率等QoS约束,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的具有多QoS约束的多播路由算法。该算法充分利用了遗传算法和禁忌搜索的优点。克服了遗传算法在求解多QoS约束多播路由问题中的爬山能力差以及不成熟收敛等问题。仿真实验结果表明,该算法为多QoS约束多播路由问题的求解提供了一种有效的新途径。     

基于软件定义网络的卫星网络容错路由机制

鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求，引入了软件定义网络（SDN）技术，在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先，基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型，计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座；然后，采用分层路由的方法，设计了一种针对卫星网络的容错路由机制；最后，在Mininet平台上进行了仿真实验，将容错路由算法（FTR）的实验结果与基于链路感知的星间路由算法（LRSR）和多层卫星网络路由算法（MLSR）的实验结果进行了对比。对比结果表明，在网络中无损坏节点和链路的情况下，FTR的路由总延时比LRSR平均降低了6.06%，说明了引入SDN集中控制的有效性；FTR的丢包率比同样以最小延时为目标的MLSR降低了25.79%，说明了在网络模型中为中轨道（MEO）卫星设计临时存储路由机制的有效性。而当网络中节点和链路的失效情况比较严重时，FTR的路由总延时比LRSR降低了3.99%，比MLSR降低了19.19%；其丢包率比LRSR降低了16.94%，比MLSR降低了37.95%，说明了FTR的容错有效性。实验结果验证了基于SDN的卫星网络路由机制具有更好的容错能力。     

基于量子粒子群算法的时延受限组播路由问题研究

对具有延时约束的最小代价的组播路由问题进行研究,提出一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法-量子粒子群算法来实现该问题的求解.该算法采用整数编码方式,将路由优化问题转化成准连续优化,并采用惩罚函数处理约束条件.最后通过具体算例,对该算法进行了仿真验证,结果表明,在求解延时约束的组播路由问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法、克隆算法,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

一种满足流量工程要求的动态约束路由算法

流量工程是提高网络性能的关键技术之一，而基于MPLS技术的约束路由是实现流量工程的新手段。在分析目前动态约束路由算法基础上，提出了一种新的动态约束路由算法TERA，该算法的目标是在满足带宽的基本约束下，获得较高吞吐量的同时实现网络负载平衡。文中给出了算法的数学模型，对算法进行了分析和描述，给出了相应的仿真实验结果和结论。     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

基于Lyapunov优化的时变无线传感网路由研究

针对无线传感网应用中监测环境具有随机性和不可预测性等因素使得节点感知速率通常是时变的且某些时刻会超出链路容量的实际问题,设计了一种时变路由算法.在该算法中,将时变感知速率下的路由问题建立成以时均的网络能耗与丢弃感知数据代价的加权和最小为目标的随机优化模型,并利用Lyapunov优化技术求解该模型,进而得到一种路由策略来实时决策每条链路上的数据流量以及由于节点感知速率持续超出链路容量而不得不丢弃的数据量.进一步,讨论感知数据不被丢弃的条件,建立目标函数与感知信息最大传输时延之间的权衡关系.最后,通过仿真实验,验证了本文算法在能耗、感知数据的丢弃量及传输时延之间的均衡关系.还在不同的最大数据感知速率下,比较了本文算法与AVE算法的性能.     

满意优化在QoS组播路由中的应用研究

随着不断增长的多媒体应用需求,对网络的服务质量（QoS）提出了更高的要求,高效的支持变得越来越重要。本文分析了组播和组播路由选择技术的原理,用多目标满意优化求解模型来求解组播路由树,设计了适合模型求解的遗传算法。在随机生成的网络上测试组播路由算法,并与己知的算法进行了比较。     

移动群体感知中基于社会关系的路由算法

移动群体感知技术最大的特点是人的参与,而人们进行日常社会活动严重受社会关系的影响,为使得感知数据能够更高效地传输,本文提出一种移动群体感知中基于社会关系的路由算法RASR(Routing Algorithm Based on Social Relations)。该算法根据个体间的接触概率利用G-N算法将整个网络划分为聚集性较强的社团,然后采用中介中心性和相似性两个特性度量个体的社会性。在数据传输的过程中,当前个体在相遇个体中选择与目标个体接触概率或者相对社会性效用较大的个体充当中继个体并复制当前数据,直至传输至目标个体。实验结果表明：RASR算法在保证传输成功率、减少平均传输延时的同时减少了数据副本量,从而降低了路由开销。     

无线Mesh网络中路由与信道联合分配研究

无线Mesh网络中路由器使用多射频接口并配备多信道传输能有效增加网络吞吐量及降低干扰。研究路由与信道分配问题的目的就是增加网络容量、减少延迟等。文中针对无线Mesh网络中多接口多信道的路由与信道分配问题做了统一考虑,根据路由约束、信道约束、干扰约束以及宽带约束建立了混合整数线性规划（MILP）模型,并提出了基于迭代搜索的启发式算法很好地解决了此问题。仿真结果表明该算法可以提高网络吞吐量,降低延迟。     

多源多播服务功能链优化部署算法

在软件定义网络和网络功能虚拟化环境下,针对多播中的服务功能链（SFC）部署,探究了多源多播中的联合虚拟网络功能（VNF）部署和流量路由问题,目的是最小化节点资源消耗和链路资源消耗总成本。同时考虑到节点、链路及带宽延迟限制,建立了整数线性规划模型,并提出一种名为多源多播树优化的启发式算法。该算法旨在为所有用户找到最近的源节点,获得多个源、目节点组,为每个组构造一棵多播服务功能树,然后优化多播服务功能树。实验仿真结果表明,与其他启发式算法相比,该算法有效地降低了总成本、链路利用率及时延。     

Joint gateway selection,transmission slot assignment,routing and power control for wireless mesh networks

Wireless mesh networks (WMNs) provide cost effective solutions for setting up a communications network over a certain geographic area. In this paper, we study strategic problems of WMNs such as selecting the gateway nodes along with several operational problems such as routing, power control, and transmission slot assignment. Under the assumptions of the physical interference model and the tree-based routing restriction for traffic flow, a mixed integer linear programming (MILP) formulation is presented, in which the objective is to maximize the minimum service level provided at the nodes. A set of valid inequalities is derived and added to the model in an attempt to improve the solution quality. Since the MILP formulation becomes computationally infeasible for larger instances, we propose a heuristic method that is aimed at solving the problem in two stages. In the first stage, we devise a simple MILP problem that is concerned only with the selection of gateway nodes. In the second stage, the MILP problem in the original formulation is solved by fixing the gateway nodes from the first stage. Computational experiments are provided to evaluate the proposed models and the heuristic method.     

主动休眠节点链路的高效节能虚拟网络映射

网络虚拟化,使得智能能量感知网络部署成为可能.由于当前网络为高峰负荷而设计,导致资源利用率不足及能量浪费.而网络设备能量消耗对于流量负载不敏感,资源整合成为有效节能技术.根据虚拟网络映射特点及底层网络能耗,提出虚拟网络映射节能多目标决策模型;由于该模型是混合整数规划模型,求解时间复杂度高,通过分析虚拟网络映射动态特征,构造虚拟网络映射字典库,提出底层网络资源利用率的训练方法以及主动休眠底层节点和链路算法,把虚拟网络映射在一个较小的节点和链路集合中,提高休眠节点和链路数量,实现高效节能虚拟网络映射.系统仿真结果验证了主动休眠方法能够提高底层节点和链路休眠数量,显著减少系统能耗.     

顾及节点聚集能力的引力场动态路由方法

研究高效的动态路由选择方法对提高网络吞吐量及缓解交通拥塞程度至关重要。为此,从引力理论角度,本文深入分析了网络交通传输过程中节点对交通流的聚集作用,考虑节点自身及其邻居节点的畅通程度及传输路径长度,建立节点对交通流的引力模型,进而提出一种顾及节点聚集能力的引力场动态路由方法。为检验方法有效性,对不同路由策略进行对比仿真实验。结果表明,与最短路由算法相比,本文路由算法较大地提高了网络的吞吐量,算法具有较好地稳定性和可靠性。     

软件定义网络中基于网络切片和ILP模型的路由方案

针对软件定义网络(SDN)中数据层的路由优化问题,提出一种基于网络切片和 整数线性规划(ILP) 多约束优化的路由方案。首先,根据多租户业务的链路需求,基于Kruskal算法对数据层中的链路资源进行网络切片,尽可能形成相互隔离的租户子网络。然后,在考虑链路约束和租户业务的服务质量(QoS)约束下, 以最小化传输延迟为目标, 构建一个ILP整数线性规划(ILP)路由优化模型,并获得最佳的路由方案。仿真结果表明,所获得的路由方案具有较少的共享链路,有效降低了链路拥塞和传输延迟。     

无线传感器网络中最大化网络寿命的数据聚合路由

针对数据聚合无线传感器网络寿命最大化问题,分析了网络流量和节点能耗,提出了数据聚合路由问题的网络流量模型,并将网络最大寿命与流量模型相结合设计了一组混合整数规划代价函数.采用对偶分解的方法,获得了近似最优的中继传输速率和路由.仿真实验表明,该算法能有效减少数据通信量,均衡各个节点的能量消耗,延长网络寿命.     

基于改进的NSGA2算法考虑病患公平性及医院运作成本的病床配置优化研究

针对目前医院病床调度存在运营成本较大以及医患关系之间公平性的问题,提出一个考虑医院运作成本和病患公平性下单科室病床分配的多目标随机规划模型。首先,根据基于医院的相关政策,提出一个考虑响应性与准入性的权重测度指标来反映医患关系的公平性,并考虑医院的运作成本建立多目标随机规划模型;其次,为方便算法求解,引入线性化方法将复杂模型处理成混合整数线性模型;最后,采用改进后的NSGA2算法对多目标问题求解,并对算例进行不同的数值实验。通过调整不同的参数进行相对应的灵敏度分析,改进后的算法提升了算法的收敛性与多样性,实验结果验证了模型的有效性和适用性。     

基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题。首先,在考虑设施覆盖范围衰退的情况下,利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为,并确定截流设施的需求量;然后,采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类,借助双层规划法,建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型;最后,采用改进的蚁群算法进行求解。通过分析对比实验结果,验证了模型的有效性和可行性。     

基于SDN的混合分段路由概率流调度机制

针对数据中心网络流量路径分配不均匀、易造成大流碰撞,以及控制器流表开销大等问题,提出了一种基于SDN的混合分段路由概率流调度机制SRPFS（segment routing probability flow scheduling）。利用SDN集中控制与全局视图特性,首先采用混合分段路由完成流量初始转发;然后选用粒子群优化算法,重定义粒子群内部寻优过程来对流量进行筛选;最后构造全局节点概率矩阵,设计概率调度算法选举出流量转发最优路径。实验结果表明混合分段路由转发技术在流表开销方面优势较大,并且SRPFS相比于其他较典型的流传输机制,在平均网络吞吐量、链路利用率、标准网络吞吐率等方面有明显优势,能够有效减轻控制器的流表负载,保证了较好的网络性能。