基于沙堆模型的无线Mesh网负载均衡算法

无线网络中广泛使用的基于最短路径路由算法的负载均衡机制,存在部分节点负载过重而导致网络拥塞的问题,严重降低了网络的传输性能;同时,无线网络的广泛部署和应用需求急剧增长,迫切需要对现有的负载均衡机制进行优化和改进。因此,基于沙堆模型的坍塌机制及其改进,提出了一种适用于无线Mesh网络的负载均衡算法,重点设计了负载均衡的触发条件、候选节点集合计算和负载分配机制。仿真结果表明,基于沙堆模型的负载均衡算法在丢包率和吞吐量方面相比同类算法分别改善了10.4%和7%。     

一种SRIO网络负载均衡最短路径路由算法

在串行RapidIO传输过程中,路由选路算法是影响传输性能的重要因素之一。针对串行高速输入-输出(SRIO)网络深度优先搜索分配路径非最优问题,提出一种负载均衡最短路径路由算法。通过广度优先搜索对SRIO网络中的节点进行枚举并建立网络拓扑信息,以路由跳数定义路由的成本,根据改进Floyd-WarShall算法计算并保存交换节点间的K最短路径。给出预期负载的概念和链路上的路由路径数量来定义链路的负载,采用负载均衡算法从K最短路径中进行选路,建立SRIO网络最短路径约束的负载均衡路由。实验结果表明,与深度遍历路由算法、最小跳数算法相比,该算法在网络传输平均跳数、链路平均负载和链路负载均衡方面有更好的表现,能够有效提升SRIO路由网络的稳定性。     

一种改进负载均衡的网络编码多播路由算法

已有研究证明,在多播网络中使用网络编码可以显著提高多播通信的性能。总结了网络编码多播理论的研究进展,同时对网络编码多播路由问题进行了研究与分析。考虑到影响链路负载和资源消耗的因素,提出了一种改进链路负载均衡的网络编码多播路由算法,优化了路径间链路的共享。通过使用常见的Waxman网络拓扑模型,产生随机网络拓扑。在这些拓扑中,分别针对传统IP多播路由、低速率网络下的网络编码多播路由以及提出的路由算法进行性能仿真。仿真结果表明,与其他两种路由算法相比,该算法在可达吞吐量、资源消耗和负载均衡等性能上均有很好的表现。     

能量感知的GPSR动态路由负载均衡

贪婪周边无状态路由协议（GPSR）在Ad Hoc和传感器网络中有广泛的应用,GPSR的路由是以距离目的坐标最近的原则进行选路的,容易形成热点路由,从而缩短网络的生存时间。基于对邻居传感器节点的能量感知,提出了有动态负载均衡能力的GPSR路由算法。该算法能够根据网络节点的能量情况动态调整路由。仿真结果表明提出的具有动态路由负载均衡能力的GPSR算法能有效延长网络的生存时间。     

基于环境感知的多路径路由算法

认知网络能够提高网络端到端的性能,确保服务质量(QoS)要求。而目前普遍使用的路由算法不具备网络认知能力。针对这一问题,提出一种具有认知能力的负载均衡多路径路由算法,该算法结合了Q学习算法和蚁群算法各自的优点,通过蚁群算法完成路径的建立和维护,Q学习算法实现拥塞规避和负载均衡。使用OPNET仿真比较,表明该算法在时延、带宽利用方面均具有较好的性能。     

覆盖网络中一种具有全局优化的路由策略

互联网中流量分布不均引起网络资源得不到有效利用、网络拥塞。采用Wardrop均衡作为理论基础,结合多下一跳路由机制,给出了一种基于系统最优的负载均衡路由算法。仿真实验结果表明,该算法能够满足关键路径流长度和网络最大带宽利用率等方面的要求。     

能量高效的ZigBee网络改进路由策略

在分析现有ZigBee网络路由策略的基础上,以节省网络能耗和均衡网络负载为目的,提出一种能量高效的改进路由策略。该策略分别对ZigBee网络的簇树拓扑结构以及基于簇树算法和AODVjr算法的ZBR路由策略进行改进。改进后的路由策略在尽量减少路由开销的同时充分考虑对能量偏低节点的保护。仿真实验验证,改进策略能有效减少网络能耗,均衡网络负载,最大化网络的生存时间。     

能量高效的ZigBee网络改进路由策略

在分析现有ZigBee网络路由策略的基础上,以节省网络能耗和均衡网络负载为目的,提出一种能量高效的改进路由策略。该策略分别对ZigBee网络的簇树拓扑结构以及基于簇树算法和AODVjr算法的ZBR路由策略进行改进。改进后的路由策略在尽量减少路由开销的同时充分考虑对能量偏低节点的保护。仿真实验验证,改进策略能有效减少网络能耗,均衡网络负载,最大化网络的生存时间。     

MIRA N：一种改进的最小干扰路由算法*

研究动态路由算法,提出了一种改进的最小干扰路由算法（MIRAN）。该算法引入关键链路、次关键链路的定义,将算法分为预处理和在线路由两个过程,降低了算法复杂度影响。仿真结果表明该算法可使网络负载分布更为均衡、提高网络吞吐量,进一步改善最小干扰路由算法的性能。     

MIRA-N:一种改进的最小干扰路由算法

研究动态路由算法,提出了一种改进的最小干扰路由算法（MIRA-N）。该算法引入关键链路、次关键链路的定义,将算法分为预处理和在线路由两个过程,降低了算法复杂度影响。仿真结果表明该算法可使网络负载分布更为均衡、提高网络吞吐量,进一步改善最小干扰路由算法的性能。     

JXTA P2P分布式事件路由改进算法研究

在分布式信息资源网络环境中,信息资源路由转发机制是分布式计算核心功能之一,P2P网络作为分布式计算采用最广泛的应用逻辑覆盖网络.将网络的小世界特性引入到JXTA P2P网络中,对其资源路由算法进行研究,从动态选取聚集节点、自适应选择种子聚集节点、设定对等体组等3方面进行改进.最后,通过模拟实验,表明改进算法的合理性和可行性.改进算法对分布式环境下自适应路由提供了一种可借鉴事件路由策略.     

Torus网络自适应容错路由算法

在应用于大规模并行计算机的互连网络的设计中,容错问题是其中的一个关键问题和难点问题。提出了一种基于Torus虫孔交换网络的容错路由算法,这一算法使用了矩形故障模型,无论故障区域大小多少和如何分布,算法始终是无死锁的,而且具有足够的自适应性,只要故障节点没有断开网络的连接,算法就能够通过选路使消息绕过故障区域,保持路由的连通性。同时,算法仅需要使用3个额外的虚拟通道。最后算法在不同故障率的Torus网络中进行了仿真实验,结果显示这一算法具有良好的平滑降级使用的特性。     

双工k-ary n-mesh的虫孔路由分析

现代多处理机系统的互联网络多采用虫孔路由流控制。该文针对虫孔路由流控制和确定性路由算法下的双工ｋ－ａｒｙ ｎ－ｍｅｓｈ计算机互联网,采用倒推算法建立了求解消息平均传输延迟的分析模型,并建立仿真模型,理论分析与仿真结果基本吻合,表明该分析模型具有较好的精确度。     

一种WSN分簇路由协议研究和实现

近年来,我国兴建了众多基础设施,基础设施的健康监测直接关系着人们的生命和财产安全,也关系着基础设施的正常运行,因此研究面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议至关重要.目前已经有多个成熟平面路由协议和分层路由协议,但它们都存在传感器节点能量有限、结构简单等缺陷.为了延长网络寿命、提高信息传榆的可靠性,就需要对现有的路由协议做一些改进,以适应大规模的无线传感器网络.首先分析了设计无线传感器网络路由协议时面临的挑战,分类总结了典型的无线传感器网络路由协议及其优缺点;然后在详细分析LEACH协议的基础上,对LEACH协议在簇头节点选择和簇间路由方面进行改进,提出了面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议.将分簇优化算法和簇间多跳路由算法相结合,组成面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议.实验仿真表明,该路由协议有效地均衡了网络的能耗,推迟了多数节点的死亡,延长了网络的有效寿命.     

Adaptive routing in wormhole-switched necklace-cubes: Analytical modelling and performance comparison

The necklace hypercube has recently been introduced as an attractive alternative to the well-known hypercube. Previous research on this network topology has mainly focused on topological properties, VLSI and algorithmic aspects of this network. Several analytical models have been proposed in the literature for different interconnection networks, as the most cost-effective tools to evaluate the performance merits of such systems. This paper proposes an analytical performance model to predict message latency in wormhole-switched necklace hypercube interconnection networks with fully adaptive routing. The analysis focuses on a fully adaptive routing algorithm which has been shown to be the most effective for necklace hypercube networks. The results obtained from simulation experiments confirm that the proposed model exhibits a good accuracy under different operating conditions.     

High-performance self-routing algorithm for multiprocessor systems with shuffle interconnections

This paper proposes a routing algorithm for the interconnection of multiple processors based on the shortest-path and deflection-routing principles. The routing algorithm, named SPDRA (Shortest Path and Deflection Routing Algorithm), is applied to multiprocessor systems with a single-stage shuffle physical topology. SPDRA is general-purpose, as opposed to the majority of routing algorithms for multiprocessor systems which are optimized for particular traffic patterns generated by a restricted class of parallel algorithms. The general-purpose nature of SPDRA allows perfomance comparisons with a wide class of routing algorithms for multiprocessor systems that, similar to the single-stage shuffle physical topology, have a fixed node-to-processor ratio. The paper compares SPDRA with hypercube algorithms for bidimensional meshes and torus physical topologies, routing algorithms for hierarchical tridimensional tori, and algorithms for routing permutations in shuffle networks, which constitute the most widely accepted approaches for multiprocessor interconnection. SPDRA exhibits a performance advantage for a broad range of network sizes and, in general, the performance advantage grows as the number of processors increases. However, this paper compares the SPDRA algorithm against a limited set of multiprocessor systems and does not demonstrate a general superiority of SPDRA over all systems with a fixed node-to-processor ratio and, especially, with a growing node-to-processor ratio, such as multistage networks.     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

Impact of sensing coverage on greedy geographic routing algorithms

Greedy geographic routing is an attractive localized routing scheme for wireless sensor networks due to its efficiency and scalability. However, greedy geographic routing may fail due to routing voids on random network topologies. We study greedy geographic routing in an important class of wireless sensor networks (e.g., surveillance or object tracking systems) that provide sensing coverage over a geographic area. Our analysis and simulation results demonstrate that an existing geographic routing algorithm, greedy forwarding (GF), can successfully find short routing paths based on local states in sensing-covered networks. In particular, we derive theoretical upper bounds on the network dilation of sensing-covered networks under GF. We also propose a new greedy geographic routing algorithm called Bounded Voronoi Greedy Forwarding (BVGF) that achieves path dilation lower than 4.62 in sensing-covered networks as long as the communication range is at least twice the sensing range. Furthermore, we extend GF and BVGF to achieve provable performance bounds in terms of total number of transmissions and reliability in lossy networks.     

卫星时变拓扑网络最短路径算法研究

在提出卫星时变拓扑网络模型的基础上,首先证明了传统网络中的最短路径算法（如Dijkstra算法）在卫星时变拓扑网络中使用存在局限性,给出了一种可适用于卫星时变拓扑网络的最短路径算法并利用卫星节点间邻居关系的相对规律性,对算法进行了优化．相关仿真表明该算法比目前常用的卫星网络路由算法（如DVTR）更适合于切换频繁的卫星网络．