一种速率自适应的能耗优化路由策略研究

降低网络系统能耗是当前计算机领域构建绿色网络迫切需要解决的关键问题.网络设备的传输服务速率自适应性为优化网络能耗和提高网络能效提供了有效的途径,文中提出一种基于速率自适应的全局性和分布式的能耗优化路由策略.该策略从网络全局路由的角度出发,根据网络系统的服务特征,将为数据提供传输服务的网络组件抽象为一个处理域.为求解处理域中速率自适应时的服务速率和工作状态平均转换次数,把处理域的服务过程视为可变服务速率的服务系统.然后以网络系统总能耗最小化为目标,并满足相关的路由和性能等约束条件,建立基于速率自适应的网络能耗优化路由模型,利用改进的蚁群算法对模型进行求解.在仿真实验中,将文中提出的能耗优化路由的分布式启发算法与相关文献的OSPF和GreenOSPF节能路由算法进行比较,给出算法在能耗和延时方面的对比结果.多种实验情况下的对比结果表明,文中提出的能耗优化路由策略能更有效地匹配速率自适应机制,具有较好的节能效果,从而达到优化和降低能耗的目的.     

基于协作博弈的ZigBee能量优化路由算法

针对 ZigBee网络节点协作过程中,由于工作任务不均衡导致能耗不均问题,从带有竞价的博弈角度提出了基于协作博弈的ZigBee网络能量优化路由算法。首先建立了ZigBee路由博弈的系统模型以及能耗模型;其次,针对ZigBee网络节点建立了基于斯坦克贝格博弈的ZigBee协作博弈模型,分析了协作博弈的近似纳什均衡解,给出了优化的路由算法流程描述;最后的OPNET仿真实验表明,改进的路由算法能够在节点失效数目、能量消耗以及生存时间上得到了一定的改善。     

面向云计算的绿色指数能耗建模方法研究

能耗问题是当前信息系统发展根本性挑战之一.云计算系统作为未来信息通信系统中内容与服务的源头与处理核心业已成为信息通信系统的能耗大户.能耗模型作为能效优化研究的基础,目前已有云计算系统能耗模型大多从宏观角度粗糙的衡量云计算系统能耗,无法对真正有效的指导能效优化方法研究.针对这一问题,本文首先在综合考虑云计算系统微观到宏观能耗多个角度的基础上给出了绿色指数的定义;然后,探讨了绿色指数能耗模型中的多元、多时间、多空间尺度的感知方法;最后,给出了微观能耗建模方法与基于非线性积分的宏观能耗模型形式化描述方法.文中所提出的绿色指数能耗建模方法可以从多角度有效体现能耗,指导真正有效的云计算系统能效优化方法研究.     

移动自组织网络路由选择算法研究进展

移动Ad Hoc无需基础设施,可支持高动态的移动数据通信,具有广泛应用的前景。然而,其高动态特性导致互联网现有路由协议不再适用。近年来学者针对Ad Hoc网络提出了大量的路由选择算法。给出了各种路由技术分类方法,简述了Ad Hoc网络的基本路由协议和路由选择算法,进而从预测模型、能量模型、位置信息、服务质量控制和安全支持等5个角度,深入分析了当前Ad Hoc网络路由选择算法的最新研究进展。预测模型通过基于历史信息的移动预测,降低了路由选择的时间代价;能耗模型则采用适当的数学模型来描述网络能耗情况,在选路过程中实现了分组传送的能耗最小化和能量负担均衡之间的权衡;基于位置的路由选择算法根据节点的地理位置来标识目的地,从而利用该地理位置信息进行路由选择;服务质量感知的路由选择算法在本地计算中考虑带宽、延迟、能量和电池生命周期,从而在选路过程中提供了服务质量支持;安全路由选择算法则利用适合移动Ad Hoc网络的密钥、哈希链、电子签名等技术对协议交互消息进行加密来保障网络安全。最后从通信开销、计算和存储开销、路径数量、关键节点的存在性以及算法类型等方面详细对比总结了近年来提出的30余种典型路由选择算法,指出了各自的特点...     

基于量子遗传退火策略的多播路由优化模型及其算法

针对网络通信中带时延约束的多播路由问题,提出了一种基于量子遗传退火策略的路由算法。文中对路由选择问题的优化模型进行了描述,并深入研究了量子遗传退火及其在多播路由选择优化问题中的应用。仿真实验表明,与基于遗传算法的多播路由算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。     

基于Sarsa算法和蚁群优化的监测网络路由控制设计

为了克服已有监测网络路由控制方法所具有的传输路径长和能量消耗高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制策略;首先,建立了以MA(Mobile Agent)为基础的路由控制模型,并以访问时间和能耗消耗为基础设计了目标函数,然后,基于改进的蚁群算法设计了一种从数据发送节点到Sink节点的路由设计方法,采用节点之间的距离作为冗余度标准获取合理的下一跳邻居节点集,并采用Sarsa算法来对各路径的信息素进行更新,最后,对基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制算法进行了描述;在NS2环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现网络路由控制,最优路由的获取过程的总仿真时间为300ms,是一种适用于监测网络路由控制的有效方法。     

基于神经网络的动态路由选择算法

在分析了网络中基于QoS组播路由问题的基础上,文章给出了基于Hopfield神经网络的动态路由选择算法的模型。仿真研究表明该算法具有良好的分布特性和智能决策能力,此方案不仅保证了带宽、端到端延时和延时抖动,优化了路由树的代价,而且有效地控制了算法的复杂性,是一种快速动态组播路由算法,能实现全局网络资源利用的优化,容易扩展到大型网络中应用。     

无线移动Ad Hoc网络高效路由技术研究

无线移动自组织AdHoc网络是目前国际上前沿和热点的研究领域。综述了AdHoc网络的基本概念、原理、特点、研究现状和相关研究问题,提出了能耗平衡、瞬态链路／路由、路由算法集成等概念和思想,给出了优化路由选择的数学模型,在此基础上提出了我们自己的基于代价优化、能耗平衡、综合考虑链路状况的优化的路由算法,谊算法可以显著提高网络的性能及增加结点和网络的寿命。     

无线传感器网络能耗均衡路由模型及算法

在综合考虑传感器网络中节点链路接入、数据包传输能耗及节点剩余能量的基础上,提出了一种自适应能耗均衡路由策略,并给出了相应的数学最优化模型及求解算法.优化的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命.首先采用跨层分析的方法设计了符合传感器节点计算能力的分布式动态路由树生成算法及各节点的路由选择策略函数;然后通过构造一个双层规划模型使传感器网络的整体能耗趋向均衡,尽可能地延长网络寿命.一个数值例子说明,提出的路由选择策略、双层规划模型及求解算法是可行且有效的.     

一种基于人工逻辑蛛网的路由算法

文中从生物仿生学的角度,对自然界中看似简单的生物行为进行研究,并从中提取有益的思想运用到通讯网络路由技术中.对传统的路由算法加以扩充、改进,将关键链路思想加入其中,并应用到MPLS网络的LSP路由当中.人工蜘蛛网络是源于蜘蛛结网捕食的行为研究提出的一种网络拓扑结构.基于蛛网,给出了一种路由算法(CRASW).此算法在确定了搜索的区域后,能计算出区域内任意点到目的节点的路径.实验表明本算法更容易获得最优路径.     

无线网络中基于编码感知的能量优化路由算法

由电池供应电量的无线通信网络中,数据需要通过作为路由的中间节点进行传输,所以这些中间节点的能量消耗对整个网络的生存有很大的影响。本文从延长网络生存时间的目的出发,提出了一种能量优化的编码感知路由协议COER(Coding-aware based Optimal Energy Routing),利用能量门限值以及相对剩余能量来均衡网络节点能量的消耗,同时用网络编码来减少能量的消耗,并将两者统一来实现网络能量的优化。仿真结果表明:COER能够减少传输能耗,均衡网络能量消耗,延长网络生存时间。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

基于群体智能和遗传算法的WSNs能耗优化关键技术研究

节点能耗是决定无线传感器网络(WSNs)生存期的重要参数,设计良好的网络通信协议可以很大程度上减少和平衡能量消耗。网络协议设计簇头和簇间路由的计算过程是多项式时间无法解答的NP问题,该文讨论了5种自然元启发算法,既4种群体智能算法和遗传算法应用于WSNs能耗优化的关键技术,给出了不同网络能量结构模型的簇间单跳和多跳场景的设计建议,旨在为搭建大规模WSNs网络提供参考和借鉴。     

基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法

单Sink节点传感器网络存在着部分关键路径上节点能量消耗过快、路由选择算法单一以及Sink节点失效等问题.首先提出了多Sink节点传感器网络数据收集的系统框架;给出了拓扑发现和维护策略;然后提出了基于最小能量消耗路由算法.在分析了该算法的不足后提出了基于能量水平的路由算法,按照计算得到的能量水平选择最优的路径进行数据传送.实验证明,基于能量水平的路由算法比基于最小能量消耗路由算法能更有效提高传感器网络的使用寿命.     

Energy efficiency with QoS control in dynamic optical networks with SDN enabled integrated control plane

The paper presents energy efficient routing algorithms based on a novel integrated control plane platform. The centralized control plane structure enables the use of flexible heuristic algorithms for route selection in optical networks. Differentiated routing for various traffic types is used in our previous work. The work presented in this paper further optimizes the energy performance in the whole network by utilizing a multi-objective evolutionary algorithm for route selection. The trade-off between energy optimization and QoS for high priority traffic is examined and results show an overall improvement in energy performance whilst maintaining satisfactory QoS. Energy savings are obtained on the low priority traffic whilst the QoS for the high priority traffic is not degraded.     

Dynamic power management in energy-aware computer networks and data intensive computing systems

Energy awareness is an important aspect of modern network and computing system design and management, especially in the case of internet-scale networks and data intensive large scale distributed computing systems. The main challenge is to design and develop novel technologies, architectures and methods that allow us to reduce energy consumption in such infrastructures, which is also the main reason for reducing the total cost of running a network. Energy-aware network components as well as new control and optimization strategies may save the energy utilized by the whole system through adaptation of network capacity and resources to the actual traffic load and demands, while ensuring end-to-end quality of service. In this paper, we have designed and developed a two-level control framework for reducing power consumption in computer networks. The implementation of this framework provides the local control mechanisms that are implemented at the network device level and network-wide control strategies implemented at the central control level. We also developed network-wide optimization algorithms for calculating the power setting of energy consuming network components and energy-aware routing for the recommended network configuration. The utility and efficiency of our framework have been verified by simulation and by laboratory tests. The test cases were carried out on a number of synthetic as well as on real network topologies, giving encouraging results. Thus, we come up with well justified recommendations for energy-aware computer network design, to conclude the paper.     

一种适用于移动网络的能量约束路由协议

移动Ad Hoc网络是一种受能量约束的移动系统,是否具有较长的生命周期是评价该网络路由协议的一个重要的尺度。基于移动网络节点的能量级以及不同的使用策略,论文提出了一种基于能量约束的路由协议--ECRP。该路由协议不仅使系统消耗的能量较低而且也延长了系统的生命周期以及改进了延时特性。论文给出了ECRP的正确性和复杂性分析。仿真结果表明ECRP具有较好的延时特性、较低的能量消耗和较长的网络生命周期,提供了一种解决移动Ad Hoc网络路由的有效方法。     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

可靠通信的多跳水声网络能量最小路径

目前对水声网络能耗的研究并未考虑因数据发送失败而引起的数据重发导致的额外的能耗。研究在给定接收信噪比条件下可靠通信的多跳水声网络能量最小路径问题。首先建立了可靠通信的网络能量模型,通过曲线拟合的方法得到最优频率-距离关系的近似表达,以简化能耗模型;然后分析了可变发送功率和固定发送功率两种模式下的能量最小路径,从理论上证明了直线等距网络的总能耗最小,并给出了直线等距网络最优跳数和最优距离的求解方法。仿真结果验证了该理论的正确性。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。