基于弧不相交着色树的多链路故障恢复方法

为实现网络多链路故障快速恢复,提出一种基于弧不相交着色树重路由的恢复方法。通过改进着色树机制,建立弧不相交着色树生成模型,提出一种改进的布谷鸟算法,引入动态调整步长操作降低陷入局部极值的概率,优化着色树求解。仿真实验表明,该方法不仅能够实现网络多链路故障的完全覆盖,还可获得较短的恢复路径。     

面向软件定义车联网的链路故障快速恢复方法

针对软件定义车联网（SDIV）的车-路实时查询类通信场景中单链路故障的问题,提出一种面向SDIV的链路故障快速恢复方法,综合考虑了链路恢复过程时延和恢复后路径的传输时延。首先,对故障恢复时延建模,将最小化时延的优化目标转化为0-1整数线性规划问题。然后,分析该问题,力图最大化复用已有计算结果,并根据不同情况提出两种算法：在流表更新时延相对路径传输延迟不可被忽略的情况下,提出基于拓扑划分的路径恢复算法（PRA-TP）;在流表更新时延相对路径传输延迟较小可被忽略的情况下,提出基于单链路搜索的路径恢复算法（PRA-SLS）。实验结果表明,相较于Dijkstra算法,PRA-TP的计算时延和路径恢复时延分别降低25%和40%,PRA-SLS的计算时延降低60%,可实现快速的汽车端的信息传输单链路故障恢复。     

基于贪婪路由协议的动态单/多链路故障恢复策略

针对现有的贪婪方法不能有效处理拓扑结构中链路故障的问题,提出单链路故障和多链路故障本地化恢复策略。首先,通过利用克莱因伯格的贪婪嵌入给出单链路故障恢复策略;然后,将其扩展到多链路故障的情况;最后,在基于Python/C++的仿真环境下对提出的技术进行评估。实验结果表明,该技术仅需要非常有限的资源,且造成的路由质量损耗也有限,可以实现快速切换,可依网络生成树中链路数目扩展。该技术的可扩展性、简单性和低开销使其适合于大型网络。     

一种基于MPLS网络的快速故障恢复算法

现有的MPLS故障恢复方案存在不同的性能问题:Makam方案需要提前建立备份路径,浪费了大量网络资源;简单动态方案动态建立备份路径,资源利用率高,但是需要等待路由表收敛,恢复时间长,造成大量丢包.针对这些不足,提出了一种基于MPLS网络的快速故障恢复算法MBFR.MBFR算法在故障发生以后建立备份路径,但是不需要等待路由表收敛,只需根据PIL中信源树和当前故障信息就可以快速计算出备份路径,既不浪费网络资源,又缩小了恢复时间.仿真实验结果验证了MBFR算法的优越性.     

基于探测包的IP网络链路故障监测算法

在一个大型的IP网络中,对链路的监测尤为重要,但是传统的网络管理工具很少提供这样的功能,已经存在的面向链路的监测工具也存在一些缺陷.文中提出的一系列算法能够有效监测IP网络中链路的故障,并且考虑到了系统的开销.通过分析可知,网络的规模和复杂程度直接影响了链路监测的代价.     

数据库系统的并发控制与故障恢复

并发控制和故障恢复是数据库管理系统要解决的主要问题。Sybase数据库系统在传统数据库技术的基础上对这两方面进行了改进。该文对此进行了阐述。     

一种SDN链路故障恢复技术的研究

软件定义网络(SDN)中交换机检测到链路或节点发生故障时,必须通知控制器更新流表或将数据转换到备份路径以恢复故障。然而,现有的故障恢复方法主要采用主动式故障恢复策略,为每条链路设置备份路径,极大的消耗存储资源。因此,为了最小化备份路径的资源消耗并满足所需的故障恢复延迟,本文提出了一种改进的链路故障恢复方法。该方法根据带宽值将链路分为不同的等级,根据链路等级的不同制定不同的恢复策略。通过仿真实验得出,该方法在保证故障恢复时间的前提下,使用尽可能少的流条目,减少资源消耗,以确保故障恢复的性能并同时满足重要流量所需的延迟。     

基于多链路故障的网络切片生存性算法

为了保证当底层网络的多条物理链路发生故障时用户业务能够不间断,提出一种基于多链路故障的网络切片生存性算法。通过区分切片上承载的业务类型,当高可靠低延迟切片请求到达后,将物理节点按节点重要度排序后进行映射,再对故障链路采用多备份路径算法,选取带宽资源消耗最少的路径依次对故障链路进行重映射,当高带宽切片请求到达后,采用广度优先搜索的节点映射算法,再通过多备份路径对故障链路进行恢复。仿真结果表明,该算法能够提高切片平均映射成功率、长期平均收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率,缩短平均故障恢复时延。     

软件定义卫星网络的链路故障检测和恢复方案

针对具有星间链路的卫星网络,提出了一种软件定义卫星网络架构下的链路故障检测和恢复方案。首先基于软件定义卫星网络架构设计了一种主动上报式故障检测机制,并设计了链路故障检测算法,实现对卫星网络中链路故障的快速发现和准确定位。在此基础上,提出了一种保护加恢复式故障恢复机制来快速恢复因故障导致的业务中断。最后在原型系统中对该方案进行了验证。实验结果表明,该方案可以在毫秒级的时间内快速检测并准确定位到链路故障,并可以在10±2ms的时间内对故障进行快速恢复。同时,该方案可适用于多种卫星网络拓扑。     

面向共享风险链路组故障恢复的多路径路由生成算法

为了在IP层恢复网络共享风险链路组(SRLG)故障,提出一种基于改进人工蜂群算法的网络多路径路由生成算法.针对SRLG故障特点建立多路径路由生成模型,最后通过改进人工蜂群算法求解.仿真验证该方法不仅可以生成满足SRLG约束的备用路径,还可以增强故障恢复能力、降低算法复杂度、缩短重路由的平均路径长度.     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法

在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出了该算法的具体实现步骤,并用VC++软件编程实现。最后对Iris和Wine数据集进行测试实验,并与单群体鱼群算法及多种群微粒群算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够快速提取分类精度较高的分类规则,因此利用该算法解决连续变量分类规则提取的相关问题是可行且有效的。     

一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法*

提出一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法,该混合算法的思想是将人工鱼群嵌入文化算法框架中,作为种群空间的一个进化过程;通过从进化种群中获得的知识组成知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化,从而实现增加人工鱼群的群体多样性。最后通过数值实例仿真结果表明,本算法具有较高的计算精度和收敛速度。     

基于人工鱼群算法的空洞探测

针对目前解决空洞探测算法复杂度高,近似解不能很好地逼近于最优解等问题,提出了一种基于人工鱼群算法解决空洞探测的方法。该方法将每一条鱼视为一个空洞,将理论时间与观测时间的误差作为鱼游动的标准,以鱼群逐渐向空洞实际位置游动对应的误差逐渐变小为基本思想,将在最小误差情况下对应的鱼群位置作为空洞位置。经计算仿真表明,该算法迭代次数少,复杂度低,能很好地逼近于最优解,是一种解决空洞探测的有效算法。     

基于遗传算法的人工鱼群优化算法

人工鱼群算法(AFSA)是一种高效的群智能全局优化技术.通过对人工鱼群算法(AFSA)不足的研究,在遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的人工鱼群优化算法.该算法保留了人工鱼群算法(AFSA)简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了算法的运行效率和求解质量.最后通过大量的函数和实例测试结果表明,与其它算法相比,该算法是可行和有效的,具有运行速度快和求解精度高等特点.     

模拟退火与人工鱼群变异优化的小波盲均衡算法

针对人工鱼群算法(AFSA)搜索效率低、易陷入早熟现象等问题,在人工鱼群算法中嵌入变异算子以保持种群多样性,抑制早熟现象,同时引入模拟退火思想增强局部搜索能力,改进算法后期收敛速度减慢的缺点,获得了模拟退火与人工鱼群变异算法;用该算法初始化小波分数间隔盲均衡器的权向量,提出了模拟退火与人工鱼群变异优化的小波分数间隔盲均衡算法(SAFSA-FSE-WTCMA)。水声信道仿真结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

自适应视野和步长的改进人工鱼群算法

在对人工鱼群算法的寻优机理进行深入的分析研究的基础上,提出了四种自适应人工鱼群算法,通过赋予人工鱼更多的智能,使每条人工鱼都能根据鱼群的状态自动地选择并适时调整自身的视野和步长,从而简化了参数设定,提高了收敛速度和寻优精度。实验结果表明,改进后的人工鱼群算法,在寻优精度、收敛速度及克服局部极值的能力方面均有提高。