多QoS参数约束的选播路由算法的研究

选播是Ipv6中的一种标准通讯模型。本文研究多QoS参数约束的选播路由问题，建立了一种带有多个QoS参数约束的选播通信服务模型，设计实现了相应的多路选播路由算法。网络仿真实验结果表明，该算法是有效且切实可行的，它能同时满足多个QoS的约束条件，具有较好的求解效果，改善了网络服务质量。     

服务质量路由算法仿真平台的设计与实现

下一代网络服务质量要求解决多约束服务质量路由问题.在分析服务质量路由特点及相关工作的基础上,设计服务质量路由算法的仿真平台.仿真平台基于随机网络模型,结合Waxman方法设计随机连接的产生方法,并通过深度优先搜索遍历算法来检查图的连通性.通过对网络拓扑状态仿真结果表明,该平台能嵌入各种多约束路由算法并进行仿真实现.     

一种基于QoS的选播路由算法研究

引入适应度尺度变换,提出一个基于QoS的选播通信服务模型和选播路由算法.算法首先根据选播组的大小把整个网络图的路径搜索空间动态地划分为k个子空间,每个子空间仅包含一个该组成员;其次对每个子种群进行初始化和编码;然后在几个既不重叠、又能反映整体性质的子空间上并行搜索和演化,直至求得满足多个QoS参数约束的选播路由最优解.网络仿真模拟实验结果表明该算法是有效且切实可行的,它能满足多个QoS的约束条件,较好地平衡了网络负载,改善了网络服务质量.     

IP QoS路由算法研究综述

传统上所采用的“尽力而为”转发机制,已经不能满足用户的要求。IP网络如何提供QoS(服务质量)支持这一问题现已成为业界关注的焦点。近几年的研究表明网络路由算法对实现QoS起到了非常关键的作用,同时网络路由算法也是平衡网络负载和充分利用网络资源的重要保证。该文对当前研究的主要路由算法进行了详细的分析与归纳,并对其发展前景进行了展望。     

认知网络中基于无性繁殖优化的组播路由算法

为了保证网络用户的服务质量,认知网络与可信网络从提高网络的智能性与可信性方面提供了保证机制.基于人工免疫系统的智能化特征,在认知网络架构的基础上,提出了一种基于无性繁殖优化的可信QoS组播路由算法.该算法将免疫器官的功能集成在网络节点中,使其具备认知能力.同时,采用滑动窗口思想设计信任评价机制,对每个网络节点的行为记录进行信任评价.根据无性繁殖优化机制,基于用户满意度和节点的信任值进行路由选择,得到满足用户服务质量需求的可信路由最优解.最后,在仿真平台上将该组播路由算法与经典组播路由算法进行性能评价,结果表明,该算法能够为网络用户提供更好的服务质量.     

智能集成路由算法的设计与实现

为保证Internet网络的服务质量，提高网络资源利用率，本文借鉴神经网络算法的快速高效及改进的路由算法简单易行、成本低的特点，提出了智能集成路由算法，使路由选择能在不同条件下，在神经网络算法与改进的算法之间切换。并设计了算法的模拟试验，通过比较各算法的耗时，证明了该算法的优越性。     

基于改进蚁群算法的拥塞规避QoS路由算法

服务质量(QoS)路由算法缺少拥塞规避机制,会影响业务QoS。为此,提出一种基于Ant-Pub&Enco的信息素模型,根据蚂蚁行进方向,利用相反的信息素引导模式以及不同的信息素更新策略进行路由搜索。基于改进蚁群算法设计一种规避拥塞算法求解QoS单播路 由问题。仿真结果表明,该算法能够有效规避网络中的拥塞链路,均衡网络负载。     

Internet上一种有效的QOS选播路由算法

为了提高网络服务的范围和服务质量 ,在 Internet经常采用一组复制服务器的方法。选播服务是一种新的网络服务模型 ,可以改善网络负载分布和简化某些网络应用。本文介绍了一个简单的基于 Internet选播服务模型 ,该模型对目前使用的网络路由算法和协议的影响不大 ,并且提出了服务于该模型的 Qo S路由算法 ,该算法采用随机策略来平衡网络负载和改善网络性能。在不同网络拓扑和不同网络参数下的模拟结果表明该算法具有良好的服务性能 ,并能有效平衡网络负载     

一种QoS平面蚁群路由算法的设计与实现

提高网络服务质量的关键在于寻找出高性能路由,然而传统的路由算法却很难解决此类NP C问题。基于此,本文提出一种基于改进后的自适应蚁群算法的路由解决方案,将路由问题假设为平面路由,并建立相应的网络模型。针对该网络模型,建立特定的平面QoS蚁群路由算法,并在MATLAB上对其进行模拟仿真,从而验证了它的性能。仿真实验结果表明,该路由选择方案在求解实际网络路由问题时具有一定的优越性,能够有效地解决QoS平面网络路由问题。     

一种基于模糊塔的QoS单播路由选择算法

综合考虑用户服务质量QoS需求和网络提供方收益的单播路由算法．给定用户请求类别和收费原则,通过建立网络提供方收益模型来确定针对每一类请求的概率收益．在此基础上,利用模糊塔,求出两网络节点之间既满足用户服务质量需求又试图最大化网络提供方概率收益的路由。仿真结果表明,算法是可行的和有效的。     

Ad Hoc网络中QoS路由协议算法的研究

Ad Hoc网络是一种由移动节点组成、拓扑结构动态变化的自组织网络,在Ad Hoc网络中实现带有QoS约束的路由是当今研究的重要问题.QoS路由协议算法中最主要的三个方面是:QoS参数的选取,对单向链路的支持和路由协议的多播功能.本文首先介绍了应用较广的几类QoS路由协议的算法,接着选取了以上三个方面中几个典型的QoS路由协议,详细介绍了它们的特点以及算法思想,并对协议的性能进行了具体分析,分析结果对研究QoS路由协议有一定的指导意义.     

一种多约束QoS多播路由快速优化算法

多路广播技术可以使多种网络资源得到接近最佳的使用率,提供满足QoS需求的多播服务的关键是如何建立满足多个QoS约束的最小代价树,多约束QoS多播路由选择问题是NP完全问题。论文提出的极值元素算法(EEA)能够快速解决全局优化问题,极值元素算法选择亲本的原则是:该亲本为极值点,与极值点的适应度无关。描述了多约束QoS多播路由问题的网络模型,给出了极值元素算法的原理,并将该算法应用于求解多约束QoS的多播路由选择问题。     

基于Dijkstra策略的QoS路由多目标算法

对网络拓扑结构和QoS路由指标进行了形式化分析，提出了一种QoS路由数学模型．通过建立QoS路由综合评价指标，基于Dijkstra策略，给出了一种QoS路由多目标算法(Multi—object QOS Routing Algorithm Based on Dijk—stra Strategy：MOQRAD)．仿真研究表明该算法在满足业务连接QoS需求的同时，网络负载分布均衡，提高了网络的吞吐量，较好地改善了网络的性能．     

DPA:一种动态环境下QoS单播路由算法

目前Internet网络环境下,网络参数的随时变化容易造成路由过期,从而使提供的QoS路由无效,为此提出了一种适合参数动态变化的单播QoS路由算法(DPA),该算法在路径代价随时间不断变化的情况下能够自主地选择最优路由节点,解决多约束QoS单播路由选择不精确的问题.实验表明,本路由算法自适应性和扩展性较好,同时在路由选择方面比传统的路由算法能够提供更好的QoS路由.     

AntNet的多路径QoS路由算法研究

以AntNet算法为基础,介绍了蚁群网络路由的问题模型和数据结构,通过引入QoS约束机制,提出了一种基于AntNet的多路径QoS路由算法. 该算法采用具有带宽和时延QoS约束的新规则进行节点选择,并利用改进的节点信息更新规则以及根据路由表中概率值随机地选择相邻节点转发数据包. 性能分析和模拟结果显示,基于AntNet的多路径QoS路由算法具有较快的收敛速度和较好的鲁棒性,能够自适应网络状态的动态变化,同时考虑了QoS约束和负载平衡问题     

基于拉格朗日松驰的多约束QoS路由算法

提出了一个有效的求解多约束的QoS 路由算法, 该算法使用拉格朗日松弛求解满足两个以上约束条件下的最小代价QoS 路径。在求解拉格朗日松弛的过程中, 提出了一种适用于网络结构的迭代方法, 能够快速有效地搜索到可行路径。该算法是一个伪多项式时间的算法, 比较仿真实验结果, 发现算法的搜索成功率不仅与约束数目拓扑大小有关, 还与拓扑类型有关, 对于与现实情况接近的网络拓扑, 其搜索成功率比较高。     

基于网络可靠性指标的QoS路由算法

针对网络链路的可靠性在网络设计中的重要性,提高网络中所选路径的可靠性,提升业务性能,提出了一种基于网络可靠性指标的路由算法(BRI).该算法综合考虑了链路的可靠性,带宽等方面的因素,对网络链路的可靠性进行了深入的研究,找出了能提升业务性能、提高可靠性的路由.建立了网络拓扑结构的数学模型,描述了具体的路由算法,最后给出了数值仿真实例.仿真结果表明,算法在提高所选路径的可靠性、提升业务性能,有效利用网络资源等方面是可行的和有效的.     

基于QoS约束的多播路由研究

该文给出了多播路由的定义和多播树的分类,描述了一种适用于研究QoS多播路由的网络模型,对多播路由算法进行了分类,介绍了典型的基于QoS约束的多播路由协议和算法,对每个算法的性能特性和适应范围进行了客观的评价,提供了QoS多播路由算法复杂度的比较,对QoS多播路由技术的进一步研究进行了展望。     

IP／DWDM光Internet中一种演化-单纯形QoS组播路由算法

本文设计了一种IP／DWDM光Internet中的QoS组播路由算法。在给定用户请求的情况下，基于演化一单纯形算法构造带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限且费用优化的QoS组播路由树，兼顾网络负载均衡。仿真结果表明，该算法是可行和有效的，明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法。     

基于遗传算法的QoS路由优化算法

研究了带宽、时延等QoS路由问题,提出了一种基于遗传算法的QoS路由选择优化算法。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。