基于链路带宽利用率的路由选择算法

为避免网络拥塞,针对现有路由调整算法没有考虑网络流量均衡分布和用户使用感知的问题,提出一种路由选择算法。在保证网络时延,不影响用户服务质量的前提下,选择带宽利用率最小的路径,最大限度实现负载均衡。为尽可能反映实际情况,实验采用真实的Abilene2网络拓扑,结果表明:该算法能有效缓解网络拥塞,网络可利用率提高超过50%。与现有算法相比,该算法能同时满足带宽利用率和网络时延两方面要求。此外,通过调整参数值可以满足实际网络中不同业务的要求。     

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。     

面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法

随着数据中心网络规模的迅速增长,网络带宽利用率低下导致的网络拥塞问题日益突出,通过负载均衡提高数据中心网络链路带宽利用率和吞吐量成为了研究热点.如何结合流量特征、链路状态和应用需求进行流量的合理调度,是实现网络链路负载均衡的关键.针对数据中心突发性强、带宽占用率高的大象流调度问题,提出一种面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法,算法首先计算出满足待调度流带宽需求所有路径,然后计算流带宽与路径最小链路带宽之间的带宽比,结合所有路径的带宽比为每一条路径计算路径概率,最后利用概率机制选择路径.算法不仅考虑了流带宽需求和链路带宽使用情况,而且全局地考虑了流调度和链路带宽碎片问题.实验结果表明,最大概率路径调度算法能够有效地缓解网络拥塞,提高带宽利用率和吞吐量,减少网络延迟,从而提高数据中心的整体网络性能和服务质量.     

数据中心网络拓扑感知型拥塞控制算法

针对数据中心网络（DCN）的链路拥塞问题,提出了一种拓扑感知型拥塞控制算法（TACC）。首先,根据广义超立方体拓扑多维正交和单维全连接的结构特点,结合网络流的最大流最小割定理,提出了拓扑感知地选取分布流量请求的不相交路径策略;然后,根据带宽需求自适应选取不相交路径;最后,利用已选取路径的剩余带宽为权重动态调整每条路径的流量分配比例,从而达到缓解网络链路拥塞、均衡网络负载和减轻目的节点侧数据重组压力的目的。实验结果表明,与链路关键性路由算法（LCRA）、多路径健忘路由算法（MORA）、最小割多路径路由（MCMP）算法和免拥塞路由策略（CFRS）相比,TACC算法在均衡链路负载和优化算法部署时间方面有良好的表现。     

基于流调度选择的DCN动态负载均衡算法

针对数据中心网络(data center network,DCN)动态调度导致的负载不均衡问题,提出了基于流调度选择的动态负载均衡(dynamic load balancing based on flow scheduling selection,DLBFSS)算法。该算法首先计算拥塞链路上各条大流的等价最短路径,并删除不满足流带宽需求的路径;然后计算剩余路径的可用吞吐量,选择可用吞吐量最大的路径作为最优调度路径;最后根据大流的带宽和最优路径的负载定义调度的拥塞概率,将拥塞概率作为大流调度选择的依据。实验结果表明,与传统ECMP（equal-cost multi-path）路由和现有大流调度算法相比,DLBFSS能够减小网络时延,提高流的带宽利用率,保证了更好的负载均衡。     

数据中心网络中基于蚁群算法的动态多路径负载均衡

针对数据中心网络中等价多路径路由算法（equal-cost multi-path routing,ECMP）无法有效调度大象流而导致流量负载不均衡及易造成网络拥塞的问题,提出了一种基于蚁群算法的动态多路径负载均衡（ant colony algorithm based dynamic multipath load balancing,ADMLB）算法。ADMLB算法首先通过控制器获取网络负载信息,同时检测大象流并标记,然后调用改进的蚁群算法,根据大象流所需带宽选择多路径。实验结果表明,与传统的ECMP和现有流调度算法相比,ADMLB算法降低了链路延迟时间,有效提高了链路带宽利用率。     

一种新的P2P流媒体负载均衡路由算法

构建和维持一个高带宽路由结构是P2P流媒体中的一个重要问题。针对节点频繁地加入和退出覆盖会话的现状,本文设计了基于链路可用带宽的负载均衡路由算法LBR,利用已知的物理拓扑知识,在多条路由路径中选择一条对网络可用带宽影响最小的路由路径,得到轻负载的覆盖边。该算法能够动态维护高带宽的多播树,平衡覆盖会话中节点间的负载和链路间的流量。仿真实验表明,在动态环境下算法能够缓解路由上的拥塞问题,达到负载均衡的效果。     

基于主动网络的多路径流量均衡模型研究

现有网络中到达某一目的地址的流量一般集中在最优路径上,这使得网络资源利用不均衡,拥塞不可避免,而传统网络体系结构很难实现流量均衡。利用主动网络节点的协作分布式计算能力给出了一种多路径的流量均衡模型,该模型包括多路径输出流量优化分配、输入带宽优化分配、拥塞抑制等算法,实现了流量与资源的均衡配置。实验证明该模型提高了网络链路的利用率,避免或减少了网络拥塞的发生,整个网络性能得到了提高。     

基于蚁群算法的SDN数据中心网络大象流调度研究

针对传统方法调度大象流时容易造成数据中心网络拥塞和负载不均衡等问题,提出一种基于蚁群算法的SDN（software defined network）数据中心网络流量调度算法ACO-SDN。对大象流调度问题建立整型线性规划ILP（integral linear programing）模型,优化目标为最小化最大链路利用率。通过重定义蚁群算法的参数和操作求解ILP模型,得到大象流重路由的最优路径。实验结果表明,与ECMP（equal-cost multi-path routing）和GFF（global first fit）流量调度算法相比,ACO-SDN算法降低了网络最大链路利用率,有效地提高了网络对分带宽。     

最小割多路径路由算法

在最小割理论基础上提出了最小割多路径(min-cut multi-path,简称MCMP)路由算法,为流量请求选取少量关键路径,并在这些路径间均衡流量,在获得方法易实现性的同时能够有效地控制网络瓶颈链路拥塞通过实际流量数据在北美和欧洲骨干网络中的实验,对比常用的OSPF(open shortest path first)路由算法和模型中的多路径路由算法,MCMP路由算法可降低拥塞链路负载分别达到41％和20％以上.     

WSN中基于位置预测的地理路由算法

为了提高高动态无线传感器网络的通信性能,提出了一种新的地理路由方案(Efficient Geographic Routing Scheme Based on Location Prediction and Energy Saving,LPESGR)。首先,给出了ESGR节能地理路由算法和GPS与RSSI相结合的节点定位及预测算法;然后,在两个算法的基础上提出了一种基于能源高效性的路由实时搜索算法来搜索能源消耗最小的实际路由;最后,提出了一种新的路由空洞解决方案,该方案避免了传统方案中的不足。除此之外,为提高能量利用率,降低路由中断概率,提出了一种新的基于信号传送距离预测结果的功率实时调整方案。仿真结果表明,所提方案可以有效减小网络能耗并提高数据传输成功率。     

主被动结合的网络测量技术研究

网络测量技术可以有效地帮助网络研究者和管理者更好地理解网络性能和结构。鉴于单一的主动测量或被动测量技术难以实现对网络信息进行精准而有效的测量,提出一种主被动结合的网络测量技术。针对被动测量方式获得的数据采用基于正则表达式的匹配和信息筛选机制提炼有效数据信息;基于这些信息,提出一种周期动态调整的主动发包方式测量目标网络的丢包率,并采用泊松分布的采样方式采集丢包率的测量数据;同时提出一种多路径动态路由测量算法,测量目标网络的路由路径信息。实验结果显示,周期动态调整的主动发包方式与固定周期发包的测量方式相比,可以将链路丢包率降低60%以上;多路径动态路由测量方法与Traceroute和Dijkstra路由寻路探测方式相比,路由探测准确率虽然相差很小,但是平均路由跟踪时间分别减少了大约10%和42%。表明周期动态调整的主动发包方式在网络突发时段可以适当调整发包周期;多路径动态路由测量方法可以有效地减少探测过程中的平均路由跟踪时间。     

一种农田无线传感器网络能量控制与动态路由算法

精准作业过程中农田生境信息监测具有实时性、准确性及可持续性等性能要求,影响ZigBee农用无线传感器信息监测系统性能的关键因素主要包括设备功耗和网络延时。在AODVjr算法的基础上提出了一种能量控制和动态路由相结合的路由算法ES-AODVjr,该算法在监测设备功耗和数据报最短路径路由策略之间建立一种平衡,使得无线传感器...     

基于认知无线电的QoS路由算法

一般无线网络的路由协议不适合直接应用于认知无线电网络,需要提出一个新的路由算法以满足认知无线电网络端到端的服务质量(QoS)性能。认知无线电网络中的节点可以自主地进行信道选择和频谱切换,从而最大限度地满足流量需求和避免流内竞争。结合按需路由的基本流程,在充分考虑信道容量和流内竞争所带来的干扰对路由选择的影响下,提出了适用于认知无线电网络的基于容量和干扰的路由算法。仿真结果表明,基于容量和干扰的路由算法比另两种路由算法具有更好的端到端QoS性能。     

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。     

耐故障Clos网及其路由算法

提出了一种新的耐故障Clos网,通过在基础Clos网各段中增加冗余的交换单元,使其能够在发生少量故障的情况下正常工作,从而提供更可靠的服务。针对耐故障Clos网,给出一种耐故障Clos路由算法,该算法采用最小分布优先的策略逐列计算Clos网连接说明矩阵,通过重排完全实现无阻塞路由,该算法的时间复杂度在最坏情况下仅为O(N3/2)。该耐故障Clos网及其算法设计可以用于实现更为可靠的Clos网络。     

铁路运输网络通过能力优化利用模型及算法

优化路网通过能力利用水平是缓解铁路运输能力紧张的有效方法。在传统通过能力定义的基础上提出了能力利用水平下铁路网通过能力的定义,考虑车流的不可分割性及车站的影响,构建基于能力利用水平的铁路网通过能力优化利用模型。利用最小费用最大流的增广链搜索思路设计了车流备选调整径路获得的方法,利用遗传算法的隐并行性进行车流调整方案的优选,该算法有利于车流径路的优化分配,降低了模型求解的难度。以中国中部地区局部铁路网为例,按照构建的模型及算法进行模拟计算,算例计算结果表明,设计算法收敛速度较快,从车流分配结果来看,部分车流选择了非最短路径绕行通过能力紧张的车站或线路,计算结果具有实际应用价值。     

基于空间信息的MANET路由算法

针对基于位置的路由算法在剧烈变化的网络拓扑或有障碍物的情况下易产生拓扑洞而导致路由失败的问题,提出基于空间信息的移动Ad hoc网络(MANET)路由算法。该算法采用构建空间模型,将场景知识引入路由过程,在路由前规避拓扑洞。仿真结果表明,在网络连通度适当的条件下,该路由算法可有效地改善路由性能。     

基于剩余级别负载均衡的RPL路由协议

低功耗有损网络LLNs(Low-Power and Lossy Networks)中,RPL路由协议可以减少能耗和延长网络生命周期,但是负载的不均衡严重影响了RPL路由协议的性能.据此,提出了一种优化的RPL路由协议—WLB-RPL.该协议以节点剩余能量以及节点平均邻居距离为权重计算剩余级别,并通过动态调整通信半径完成路由构建,以均衡能量.仿真结果表明,改进后的路由协议可以对之前的负载均衡进行更好的优化,达到了理想的效果.     

宽带网中基于随机策略的OoS路由算法

主要研究在网络节点和链路上均有限制条件的网络模型,并提出了一种多限制条件下的QoS路由算法。在该算法中,文章采用了预先处理链路信息和随机策略等新的方法。该算法具有良好的性能,并能够有效解决多限制条件下的QoS路由问题。