基子改进的遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题，本文提出了一种基于改进的遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下。可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明：该算法操作简单，结果可行且有效。     

基于遗传算法的选播QoS路由算法研究

针对选播的QoS路由选择问题，提出了一种基于遗传算法的多约束选播路由优化算法。该算法在满足带宽、延时、时延抖动和包丢失率的条件下，可寻找花费最小的路径。网络仿真实验证明：该算法操作简单，结果可行且有效。     

基于遗传算法的一种选播QoS路由算法

选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性。随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题。该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题。仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的。     

基于免疫遗传算法的QoS选播路由

将免疫算法与传统遗传算法相结合,既保留了原算法较强的全局搜索能力,又避免了局部搜索性能差和早熟现象。在提出改进算法的基础上,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究,并经过实验分析证明,该算法提高收敛速度接近18%,而且具有更高的搜索精度和更可靠的稳定性等特点。     

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。     

基于蚁群-遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体，利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

基于蚁群一遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法.采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化.仿真结果表明此算法是可行的、有效的.     

延时受限的选播QoS路由算法的设计与仿真

选播是一种新型的网络服务,它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。在实时性要求较高的业务传输过程中,保证信息传输延时尽可能小是非常重要的。该文研究延时受限的选播路由问题,提出了一种改进的遗传算法以求解该问题。仿真实验结果表明,该算法是有效和切实可行的。     

基于遗传算法的QoS路由选择与仿真

该文提出了一种实现QoS路由选择的遗传算法，并以端到端的单点投递路由选择为例，详细地描述了该算法的实现过程。在该算法中采用一种新的编码方法，提出了一种新的适用于路由选择的交叉和变异算法，有别于已有的路由选择遗传算法。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

基于遗传算法的选播路由算法的研究

随着基于IPv6选播应用的研究与发展,选播路由算法已成为选播服务质量的关键.以遗传算法为基础,提出一种改进的交叉、变异遗传操作,在克服传统算法中早熟现象的基础上,加快了收敛速度;同时本算法以延时、带宽和服务器负载作为选择操作的依据.仿真结果显示,该算法能够在合理利用网络资源的同时找到最优解.     

基于遗传算法的网络选播路由算法的研究

选播(anycast)通信已被规定为在IPv6中的一种标准通信模型．提出了一种选播通信服务模型，设计实现了一种新的基于遗传算法的网络选播路由算法．网络仿真模拟实验结果表明：该算法能以较短的时延达到局部最优．较好地平衡网络负栽，提高了网络搜索速度和网络资源的利用率，改善了网络服务质量．     

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.     

用遗传算法解决有时延约束选播路由问题的综述

选播QoS路由问题是一个NP-完全问题,而解决此问题的一个有效方法就是遗传算法,本文针对delay,bandwidth,cost等QoS因子的约束,介绍了三种比较新的遗传算法,并提出了以后值得进一步研究的问题。     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

一种基于遗传算法的负载均衡选播路由算法

选播是定义在IPv6中的一种新型的网络服务。它可以实现一台主机与一组目的主机之间最“近”的一个通信。本文提出了一种负载均衡选播路由算法,并利用改进的遗传算法求最优解。该算法以路径延时、剩余带宽、服务器负载这三个参量为选路依据,保证了选播路由的服务质量。仿真结果表明,该算法可以达到合理利用系统资源,提高网络运行效率的目的。     

基于MPLS网络的选播QoS路由算法

提出一种基于MPLS网络且保证QoS的选播路由算法。使用链路状态路由协议,找到一条从发出请求的客户到服务器方向上最小跳数的最优路径,该路径能满足选播服务带宽要求。使用度量为路径逆向(服务器到客户)上的链路带宽值,通过约束路由的标记分发协议,建立一条从服务器到客户方向的标记交换路径,并预留资源。仿真结果表明,在传输服务数据流时,该算法的时延及丢包率性能良好,能在一定程度上平衡服务器的负载。     

基于区域不相交策略的无线传感器网络任播路由算法

任播技术应用在无线传感器网络(WSN)中可以均衡数据流和能耗。以往算法在寻找任播路径时多采用路径或节点不相交路由策略,该策略无法解决因隐终端问题造成的传递碰撞问题,导致额外的大量重传能耗。针对以上问题,提出一种基于区域不相交策略的WSN任播路由算法(ZDAR),该算法根据各路径的邻居节点影响因子(邻居节点参与其他任播路径的度)依次选择无传递碰撞问题的任播路径,相比较最短路径优先选择策略,ZDAR算法能够寻找到更多数量的区域不相交任播路径。仿真结果表明证明相比较节点不相交路由策略和最短路径优先区域不相交路由策略,ZDAR算法的系统能耗和能耗均衡的综合指标具有较好的性能优势,从而提高网络生存期。