环网中的维度气泡流控与自适应路由算法

介绍了一个称为环网维度气泡流控(TDBFC)的新型流控策略和称为环网维度气泡路由(TADBR)算法的新型自适应路由算法.在Bubble流控和DBFC流控的基础上设计了适合于环网的维度气泡流控.在环网中,如果采用TDBFC流控策略,设计的TADBR自适应路由算法可实现无死锁的最短距离的路由.对于以上结论,提供了详细的证明.最后,介绍了自行设计的模拟工具RingNetSim,该模拟器实现了TDBFC流控策略和TADBR算法.在RingNetSim上分析了TADBR算法的性能,结果显示环网维度气泡路由算法拥有较好的性能.     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

基于免疫算法的应用层组播路由算法

分析了应用层组播路由问题,并在应用层组播模型ALMI的基础上,改进了LRRB模型的负载均衡策略,建立了一种新的满足多约束条件的应用层组播路由模型;提出了该模型中求解应用层组播树的免疫算法,并对该算法进行了分析。分析和仿真实验表明,该算法有良好的效果。     

求解QoS组播路由的自适应变异二次蚁群算法

多约束QoS组播路由问题是一个NP-完全问题,针对基本蚁群算法在解决多约束QoS组播路由问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的突出缺点。提出了一种基于自适应变异的二次蚁群算法对该问题进行求解,该算法采取自适应变异方法,借助节点使用计数器,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

QoS组播路由算法分析

网络的迅速发展使"尽力而为服务"已经不能满足用户传输业务流时提出的要求,在组播路由中如何保证服务质量已经是当前网络研究领域的重要内容和热点问题.近期的研究已经表明,路由算法对实现服务质量起到了关键的作用.文中分别围绕以下几个方面,展开探讨和论述.首先对QoS组播基础知识做了简要的介绍,对组播路由算法做了简单的总结,然后分析了几个经典的QoS路由算法,最后提出了在组播路由研究中仍存在的同题和发展前景.     

基于暂态混沌神经网络的组播路由算法

讨论了高速包交换计算机网络中具有端到端时延的组播路由问题。首先给出了这类问题的网络模型及其数学描述，然后提出了基于暂态混沌神经网络的组播路由算法。实验结果表明，该算法能够快速有效地实现组播路由优化，并且计算性能及解的质量优于基于Hopfield神经网络的路由算法。     

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。     

基于Agent的QoS组播路由算法及仿真

针对网络质量控制问题,提出一种基于Agent的QoS组播路由算法.方法采用一组协同工作的Agent搜索网络,寻找满足QoS请求的路径,并对选定路径进行资源预留.优点在于Agent选路由具有一定的灵活性与适应性,路由器本身不需要具有QoS路由功能,不需要维持专门的QoS路由表,只需要提供Agent的运行环境和相关数据结构并进行仿真.仿真实验结果表明算法不仅具有较好的性能,并且不需要专门的资源预留协议,不必对现有模块进行大的改动就可以同时支持数据实时投递.     

带度约束的组播路由算法

在多媒体通信网的实际应用中 ,组播 (multicasting)技术日益重要 ,但由于节点处理信息的能力不同 ,有些节点并不具备组播能力 ,同时为保证网络负载平衡 ,有些节点的组播能力应有所限制 ,用节点的度约束来表示每个节点应具备的组播能力 ,研究在网络节点具有不同度约束情况下的组播路由问题 ,提出了一种解决这个问题的简单有效的启发式算法 ,该算法对实验的大多数网络能够找到解     

基于自适应混沌遗传算法的QoS组播路由

经典遗传算法在解决QoS组播路由问题时存在易发生早熟现象、进化后期搜索效率低以及收敛后稳定性差等不足,为此,在遗传算法中引入混沌优化以及自适应调整交叉与变异概率两个改良措施。仿真实验表明,改良后的算法性能优良,在收敛速度、最优解的质量以及收敛后稳定性等方面有很大的提高。     

二维网格片上网络中的新型自适应路由算法

本文针对二维网格的片上网络设计了一种称为维度气泡流控(DBFC)的新型流控策略。利用虚跨步切换技术中消息的依存关系只与相邻缓冲区队列相关的特点,设计实现了维度气泡流控。该流控策略建立在虚跨步(VCT)切换和信约流控机制之上,通过分析端口信约值和路由信息实现点点间的流控。在二维网格的片上网络中采用DBFC流控策略,即使网络中存在环相关,本文设计的自适应维度气泡路由(ADBR)算法仍可实现无死锁、最短距离的路由。对于以上结论,本文提供了详细证明。最后,通过修改通用的片上网络模拟工具-NOXIM的代码,实现了DBFC流控策略和ADBR算法。在NOXIM上分析了ADBR算法的性能,结果显示ADBR算法拥有较好的性能。     

基于网络编码的多播路由算法研究

网络编码的提出在一定程度上提高了多播通信的传输性能。简要总结了网络编码多播传输理论的研究进展,并对网络编码多播路由问题进行了研究。分析了已有算法的优势及不足,同时考虑影响资源消耗的因素,文中提出了一种基于最短路径和最大共享链路集的网络编码多播路由算法。通过在随机网络拓扑模型下的性能仿真实验分析,发现与传统的IP最短路多播和约简网络下网络编码多播路由算法相比,该算法可显著减少网络带宽资源消耗,同时能够有效均衡链路负载。     

基于蚂蚁算法的AdHoc网络QoS多播路由

针对当前移动AdHoc网络的特点和基于QoS的多播路由问题,提出一种基于蚂蚁算法的QoS多播路由算法,引入“优奖差罚”的信息素更新机制,克服基本蚂蚁算法收敛速度慢和易于陷入局部最优解的缺点。实验和分析结果表明,该算法可以找到一棵费用趋于最小、状态稳定的多播路由树,提高了带宽利用率,降低了网络时延和端到端代价。     

一种基于新型优化算法的多播路由选择方法

遗传算法、蚁群优化算法已在多播路由优化问题中得到了广泛应用,但由于算法本身的缺陷,二者在具体应用时都存在着时间性能与优化性能之间的矛盾。论文将遗传算法与蚁群优化算法二者合成,优势互补。仿真实验表明,应用这种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。     

基于遗传算法的实时组播通信路由算法

组播通信路由技术是视频广播、计算机会议、CSCW()等新型分布式计算的关键技术.提出了基于分布式遗传算法的共享树组播路由算法,包括包交换的网络组播树的建立、组播树的动态维护和计算满足特定时延和时延抖动限制的近似斯坦利最小树算法等.利用它可以实现在给定网络和组播需求的情况下,在组成员间寻找动态的组播树,并使该树覆盖所有的成员,并约束网络费用达到最小.进而解决树状路由的建立以及树状路由的动态维护等问题.     

基于蚁群算法的Ad Hoc网组播路由算法

网络拓扑结构动态变化、带宽和能源受限等特点使得Ad Hoc组播路由问题成为当前研究的热点问题.现有的Ad Hoc网组播协议多为确定性路由,对Ad Hoc网网络环境的变化适应性较差.在深入研究蚁群算法的基础上,对其进行了改进,将其应用在Ad Hoc网组播路由的建立和维护过程中,提出了一种不确定性的组播路由算法,称为基于蚁群算法的Ad Hoc组播路由算法.NS-2仿真结果证明,蚁群算法在Ad Hoc组播路由中的应用使组播路由算法具有较高的稳定性和良好的传输有效性,受网络环境的影响较小.     

二维环/双环互连Petersen图网络及其路由算法

基于双环结构提出了一种Petersen图的新扩展方法 ,并在此基础上构造了一个 2维双环互连Petersen图网络DCP(k) .分析了 2维环互连Petersen图网络TCP(k)的特性 ,给出了TCP(k)优于 2 DTorus互联网络的直径及可分组性的条件 .证明了DCP(k)和TCP(k)具有良好的可扩性和连接度 ;而且对 10×k个节点组成的互联网络 ,DCP(k)和TCP(k)均具有比RP(k)及 2 DTorus互联网络更小的直径和更优越的可分组性 .最后 ,分别设计了DCP(k)和TCP(k)上的单播和广播路由算法 ,证明了其通信效率较RP(k)上的对应算法均分别有明显提高 ,且DCP(k)更优于TCP(k) .     

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。