具有带宽约束的静态多播路由算法

网络通信中的多播分为单树多播和成组多播。本文研究具有带宽约束的静肪多播路由问题,分别建立了基于带宽约束的单树多播和成组多播的数学并构造了相应的路由算法,利用此算法可使成组多播达到全局最优。     

基于蚂蚁算法的时延受限分布式多播路由研究

本文探讨了在高速包交换计算机网络中,具有端到端时延限制的多播路由问题。提出了一种新颖的基于蚂蚁算法的多播路由优化算法,该算法是完全分布式的。仿真实验表明,用该算法产生的多播路由树的费用比已存在的主要算法更好,并且适应于多播成员数的变化。     

Ad Hoc网络中基于粒子群优化的QoS多播路由研究

针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题，提出了一种新的结合MAODV多播路由发现方法和粒．子群优化算法的QoS多播路由发现算法。仿真试验显示该算法较好地改进了端到端传输的代价、延时和带宽利用率，能够找到一棵消耗趋于最小、状态稳定的多播路由树。     

IP网络的QoS技术研究

本文通过对IPQos的主要模型和关键技术的研究,针对QoS约束多播路由问题,利用蚂蚁算法的本质并行性,提出了一种基于蚁群系统的分布式Qos多播路由算法。     

Ad Hoc网络中一种基于QoS的分布式多播路由算法

通过分析Ad Hoe网络的特点及基于QoS的多播路由问题，提出了一种新的分布式多播路由算法。实验和分析的结果表明，文中构造的路由方案成功地解决了Ad Hoe网中基于QoS的多播路由问题。当Ad Hoe网络的拓扑结构改变不太快时，本文提出的路由方案不仅满足了实时业务对网络带宽和端到端延时的要求，优化了路由树的代价，而且有效地控制了算法的复杂性并可适用于大规模的网络中。     

一种传感器网络的分布式多播路由优化算法

传感器感知的信息需要通过网络传送给感兴趣目标节点,传统网络中的多播技术往往能耗高、实时性不够理想,不利于在传感器网络中使用。针对 WSN中节点对网络拓扑未知,该文先将多播路由问题演化为最优多播路径问题,通过启发式算法求解分布式最优路径,并通过一种基于贪婪思想的裁剪合并策略优化多播路由树,直至整个网络得到最优路径,最后并结合了节点区域集中以及无线多播特性,提出了 DCast 路由算法。最后通过仿真实验与uCast, SenCast等经典的传感器网络的多播路由算法仿真比较,可以得出其算法在时延性以及能耗等方面性能有优势。     

一种基于蚁群算法的分布式多播路由算法

随着计算机网络的不断发展,大量多媒体应用要求网络具有满足QoS约束的多播功能.应用多播的关键是确定有效的多播路由,即求解最优Steiner树.目前提出的大部分都是集中式的或本质上是集中式的启发式算法,关于分布式算法的研究还比较少.本文提出了一种基于蚁群算法的分布式多播路由算法.该算法在源节点不掌握整个网络信息的情况下,利用网络的局部启发式信息和蚂蚁留下的信息素建立最优的多播路由.结合多播路由问题的特点,对算法进行了改进,使算法的收敛速度和解的质量都得到了较大的提高.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

网络多播路由的改进编码软件设计与实现

传统网络多播路由编码方法采用多播分布树进行编码,但链路容量遭遇瓶颈,致使编码节点较多,导致浪费带宽资源的问题。在此提出基于Koetter指数时间的网络多播路由改进编码算法对编码软件进行设计,分析多播路由的总体设计,通过数据包编码转发模块在多播拓扑不相交路径上进行编码和转发多播数据包,利用输入模块实现网络多播路由和上游节点的信息交换,通过开关仲裁模块判断能够向特定输出端口传输信息的输入端口,利用死锁控制模块对出现死锁现象的路由节点进行检测,一段时间后使多播路由恢复正常的数据交换,通过输出模块对数据的输出进行管理。以降低带宽资源为目的,采用Koetter指数时间算法实现网络多播路由编码,并给出编码的详细代码。实验结果表明,所提方法不仅节省网络资源,而且显著降低多播路由时延,增强网络吞吐量。     

一种基于概率的QoS多播路由遗传算法

文章提出了一种基于概率的QoS多播路由遗传算法。该算法通过一种精度可控的次优化方法,解决了基于非精确状态延时带宽限制代价最小的QoS多播路由问题。仿真实验表明,该算法能有效地屏蔽网络状态的非精确性,忍受较大的网络更新触发门限值,并保持较好的路由性能。     

IP多播路由选择及应用

分析在因特网上使用的各种ＩＰ多播路由算法及优缺点,基于具体多播模型,重点介绍因特网ＩＰ多播路由标准。最后对实验性多播良干网提出改进意见。     

一种支持流媒体的应用层组播路由算法

提出了一个应用层组播网络模型,并对其中应用层组播服务结点路由的构建和维护进行了较为深入的研究,提出了一个基于智能蚁群的组播路由算法.仿真实验结果表明,该算法,特别在有效性方面有了大幅提升,并能随同给规模增大而降低.     

基于灰狼算法的无线网络组播路由优化

针对无线网络中资源受限的组播路由问题,考虑网络节点的节点度限制和网络链路的带宽约束,以最小化组播路由开销为目标,提出了一种二进制编码方式的基于灰狼优化算法的组播路由策略.在给定的网络拓扑下,基于灰狼优化算法的组播路由策略可以迅速找到一棵包含源和目的节点的最小开销组播树.仿真结果表明,相比于遗传算法,所提出的基于灰狼优化...     

基于网络编码的多播路由算法性能分析

多播传输是目前通信系统中的一项关键技术,可以将相同的信息同时传向多个接收节点。该文提出一种基于网络编码的新的多播路由算法,该算法利用Dijkstra约简网络搜索源节点到各接收节点的路径族。仿真结果表明,该算法在资源消耗和负载均衡方面较传统的多播路由算法有更好的表现,同时性能也更接近基于网络编码的最小费用多播算法。最后,数学分析表明该算法具有较低的计算复杂度。     

量子进化组播路由算法

近年来,时延受限的代价最小组播树问题备受关注。作为全局优化算法,遗传算法（GA）越来越多的用于解决组播路由问题。GA拥有比经典算法更强的搜索能力,但是它容易陷入＂早熟＂,很难得到最优组播树。基于量子计算的机理和特性并结合进化计算,提出了一种新颖的量子进化组播路由算法（QEA）,有效地解决了遗传组播路由算法中的＂早熟＂问题,并且在每代个体更新中采用量子旋转门策略加速了算法的收敛速度。算法实现简单,控制灵活。仿真结果表明QEA算法性能优于改进的进化算法即克隆多播路由算法（CS）和传统的遗传算法（GA）。     

一种组播路由算法

随着组播业务的急剧增多,组播技术(Multicast)日益重要.在组播技术中组播路由算法是一项关键技术.主要介绍了两种组播路由算法,一种是适用于任意网络拓扑的启发式路由算法(RST),另一种是基于Mesh网络拓扑的启发式路由算法.     

平面网络中QOS多播路由算法研究与设计

多播通信这种兼顾了广播通信与单播通信两者优点的通信模式,已经被越来越多地应用于平面网络业务之中。首先讨论了面向源节点的多播路由策略。在分析传统多播路由算法中最佳链路选择函数的基础上,提出了一个新的最佳路由模型和QMRI算法,该算法成功地解决了网络中多播节点动态变化时的QOS路由选择问题。     

曙光5000高性能计算机多播网络的设计

 本文介绍了曙光5000高性能计算机多播网络设计的关键技术.减少多播与单播/多播与多播间的网络竞争是降低多播延迟的主要途径之一,而无死锁则是保障多播操作正确完成的前提.为了解决死锁问题,本文提出了一种基于全局资源公告的死锁避免方法;为了获得较低的多播延迟,本文充分利用胖树拓扑特点,提出了一种基于重载交换机去除的多播路径选择策略.测试结果表明,在网络重载情况下,相比于已有多播路径选择算法,本文的路径选择策略可以获得近三倍的性能提升.对于many-to-many多播通信,曙光5000多播网络可以获得90%以上的多播吞吐率.     

基于关键节点和多播节点的多播路由算法

在视频会议等多播应用中，降低多播树网络费用非常重要。本文提出了基于关键节点和目的节点的多播路由KDDMC算法。由于在算法中优先考虑采用关键节点，实现更多链路的共享，从而降低网络费用。在随机网络上的仿真结果表明，KDDMC算法的多播树网络费用优于SPH算法。同时证明了KDDMC算法的复杂度为O(n^3)，且利用所提出的路由表算法易于分布式实现。     

Online multicast routing with bandwidth guarantees: a new approach using multicast network flow

We present a new algorithm for online routing of bandwidth-guaranteed multicasts where routing requests arrive one by one without any prior knowledge of future requests. A multicast routing request consists of a source, a set of receivers, and a bandwidth requirement. Two multicast applications of interest are routing of point-to-multipoint label-switched paths in multiprotocol label switched (MPLS) networks, and the provision of bandwidth-guaranteed virtual private network (VPN) services under the "hose" service model. Without prior knowledge of multicast requests, offline multicast routing algorithms cannot be used. Online algorithms are needed to handle requests arriving one by one and to satisfy as many potential future demands as possible. Our new online algorithm is based on the idea that a newly routed multicast must follow a route that does not interfere too much with network paths that may be critical to satisfy future demands. We develop a multicast tree selection heuristic based on the idea of deferred loading of certain critical links. The algorithm identifies them as links that, if heavily loaded, would make it impossible to satisfy future demands between certain ingress-egress pairs. The algorithm uses link-state information and some auxiliary capacity information for multicast tree selection and is amenable to distributed implementation. Unlike previous algorithms, our algorithm exploits any available knowledge of the network ingress-egress points of potential future demands, even though the demands themselves are unknown. It performs very well.