基于非重叠前缀集合的并行路由查找系统

快速的路由查找机制是高性能路由器设计的关键.最长匹配查找是路由查找的难点所在.本文提出一个并行路由查找系统.它使用一种路由表划分方法,可将路由表中的前缀划分为若干个集合,集合内前缀没有重叠.从而把路由表前缀的最长匹配查找转化为若干个集合内前缀的唯一匹配查找.基于这种方法,本文还提出一个通用的并行路由查找框架,框架适用于大多数路由查找算法.并行查找框架可简化查找算法的设计,提高查找算法的速度.使用二分查找算法,并行查找系统可以达到log₂(2N/B)的查找复杂度 (N为路由表前缀数目,B为大于4的整数).同时,并行查找系统对IPv6也具有很好的扩展性.     

IPv6快速路由查找算法分析与研究

分析了IPv6路由结构的特点,介绍了IPv6中的各种路由查找技术,提出了基于聚集位向量的快速路由查找算法,并对该算法和常用二分查找算法的性能进行了分析比较,实验结果表明该算法较好地提高了查找速度,减少了对内存的消耗.     

快速路由查找算法的研究

首先给出了现有的路由查找算法以及这些算法的优缺点,在此基础上提出了基于二分查找Trie的路由查找算法.另外,文章给出了算法在IPv6T 实现方案.该算法具有查找、更新速度快的特点,由于算法简单,容易实现,因此具有较高的实用价值.     

高性能安全路由器中快速路由查找算法的研究与实现

设计快速的路由查找算法是提高路由器整体性能的关键之一.文章在一种基于RAM快速路由查找算法的基础上,根据高性能安全路由器的设计要求,进一步融入Hash链式表以及Trie树查找算法的设计思想,提出了一种可配置的路由查找算法.通过动态配置算法中的评价函数系数,该算法可以适用于多种网络应用环境.     

基于分割多分枝Trie树的并行路由查找算法

为解决在多核处理器平台下路由器报文转发时路由查找速度慢的“瓶颈”问题,提出了一种基于分割的多分枝 Trie树的并行路由查找算法。该算法将一棵多分枝 Trie 树根据处理器的核数分割成若干子树,每棵子树又构成一棵单独的多分枝Trie树,子树中取消了前缀查找,采取组成一个大中间节点的方式,在中间节点之间采用固定步长查询,中间节点内部采用二进制Trie树来表示。实验结果表明,该算法具有访存次数少、查询速度快、占用存储空间少和更新开销小等特点,同时适用于IPv4和 IPv6地址。     

一种基于高阶矩的神经网络参数估计器

本文提出了一种可控学习的两级多层神经网络模型,由此设计出一种基于高阶矩匹配的神经网络参数估计器;并对该神经网络模型的学习算法进行了研究,提出了一种自适应并行学习算法。仿真结果表明,这种利用神经网络进行模型参数估计的方法是可行的。     

基于FPGA的高速路由查找算法

随着因特网速度的不断提高、网络流量的不断增加和路由表项数目的不断增大，IP路由查找速度已经成为制约核心路由器性能的主要瓶颈。为了减少存储器的访问次数。提高路由查找速度。文中提出了一种基于四级流水线的并行查找方法，即并行查找四片存储器并进行最长前缀匹配．从而在一次访问存储器时间内完成查找的实现方法，同时给出了其硬件实现结构。仿真实验结果显示，该算法可实现100Mpps的查找速度并具有查找速度快、支持动态更新和易于硬件实现的特点．能满足20Gbps的核心路由器环境要求。     

一种新的层三交换表查找引擎

文章对路由转发表查表算法进行了分析，介绍了一种新的路由转发表查表算法．并对采用该查表算法的层三交换表查找引擎进行了研究。     

基于改进主动哈希的URL存储和查找算法

业务选择网关(SSG)从用户请求数据包中解析出URL,然后查找路由映射表进行路由选择.提出了一种基于改进主动哈希的URL存储和查找算法,该算法首先使用循环冗余校验(CRC)码对URL进行编码;接着引出访问度的概念,在此基础上对主动哈希算法进行改进,并用改进的主动哈希算法对URL进行散列.实验证明该算法的URL查找效率得到明显提高,并且也大大减少了存储空间.     

多级索引路由查找算法及其实现

路由查找是IP网络传输中或者基于IP构建的通信分组网中的重要组成部分。多分枝trie树查找算法是一种快速高效的路由查找算法。但同时也带来了巨大的内存开销。一种改进的多分枝trie树直找算法，即多级索引路由查找算法，将原有算法中的二级索引扩展为多级索引，并引入了标志位连续存储的方式，在基本不影响查找效率的前提下，极大地减小了路由索引表的内存开销。     

Symmetric routing in DHT overlays

In this paper, we propose to extend the DHT topology to a bidirectional graph to provide a super-peer based lookup algorithm and a scalable search support. We consider routing algorithms for a bidirectional variant of the DHT network and show how the resulting structure extends the search region and provides an efficient resource lookup service at a very little additional cost.     

基于流量分布的高速路由表查找算法

IP路由表查找是实现高性能路由器的主要瓶颈。根据IP业务流量分布特性，在现有的路由表查找技术的基础上，提出了基于流量分布的高速路由表查找算法。     

基于资源路由表的P2P资源查找机制研究

对等网络使用户共享和访问网络中的大量资源，但随着网络规模的扩大，原有的资源查找机制已不能满足P2P环境下查找效率与网络负载的要求。文中结合P2P相邻节点的路径选择与Internet中的路由器选路具有的相似性．给出了一种新的资源查找方法——资源路由表查找法，并以此为基础构造了一个二层P2P资源查找模型，对其中的关键问题和方法给予了详细描述．并分析了该模型的性能。     

一种新的基于混沌神经网络的动态路由选择算法

针对通信网的路由选择问题,提出了一种动态路由选择的混沌神经网络实现方法。所提出的此方法具有许多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。实验证明了本算法能实时、有效地实现通信网的路由选择,并且当通信网中的业务量发生变化时,算法能自动调整最短路径和负载平衡之间的关系。     

基于改进的混合P2P的Chord算法

Chord是一种数值逐步逼近的P2P路由算法,它能够快速地定位资源。在Chord环上由于结点的随机性,资源定位时产生了逻辑路径和物理路径不一致及绕环问题,致使网络延迟增大。混合P2P具有很强的网络局部性,但查询效率低。提出了基于改进的混合P2P的Chord算法（Chord Algorithm Based on Enhanced Hybrid P2P,CBEH）,该算法利用增强的混合P2P中超级结点的网络信息,在路由过程中优先选取物理距离近的结点。实验表明CBEH能够有效地减少路由查找时延,提高路由性能。     

一种优化FPGA布线拥塞的FHO-BP网络

超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA),引入火鹰优化(Fire Hawk Optimizer, FHO)算法机制优化反向传播(Back Propagation, BP)神经网络,提出一种基于复杂网络和FHO-BP网络的布线拥塞优化方法,将电路布局的复杂网络特征向量应用到布线拥塞度预测模型中,并利用提出的优化算法改善电路布线拥塞。实验结果表明,与经典的BP网络相比,所提FHO-BP预测模型具有更高的预测精度和收敛速度,决定系数达到92.62%,模型的平均训练时间为94.55 s,平均预测时间为0.57 s,并且利用布线拥塞优化算法对布局进行优化后的布线实际拥塞程度明显缓和。     

Scalable, Memory Efficient, High-Speed IP Lookup Algorithms

One of the central issues in router performance is IP address lookup based on longest prefix matching. IP address lookup algorithms can be evaluated on a number of metrics—lookup time, update time, memory usage, and to a less important extent, the time to construct the data structure used to support lookups and updates. Many of the existing methods are geared toward optimizing a specific metric, and do not scale well with the ever expanding routing tables and the forthcoming IPv6 where the IP addresses are 128 bits long. In contrast, our effort is directed at simultaneously optimizing multiple metrics and provide solutions that scale to IPv6, with its longer addresses and much larger routing tables. In this paper, we present two IP address lookup schemes—Elevator-Stairs algorithm and logW-Elevators algorithm. For a routing table with$N$prefixes, The Elevator-Stairs algorithm uses optimal$cal O(N)$memory, and achieves better lookup and update times than other methods with similar memory requirements. The logW-Elevators algorithm gives$cal O(log W)$lookup time, where$W$is the length of an IP address, while improving upon update time and memory usage. Experimental results using the MAE-West router with 29 487 prefixes show that the Elevator-Stairs algorithm gives an average throughput of 15.7 Million lookups per second (Mlps) using 459KB of memory, and the logW-Elevators algorithm gives an average throughput of 21.41Mlps with a memory usage of 1259KB.