基于免疫克隆的带度约束的应用层组播路由算法

应用层组播树构造在虚拟覆盖网络上，分析了应用层组播网络路由模型特点，针对带度约束平均延迟代价最小的应用层组播路由问题，提出了一种基于免疫克隆策略的路由算法。仿真实验表明，与基于遗传算法的组播路由算法相比，该算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力，而且算法稳定、灵活，操作简单。     

应用层组播共享拥塞链路消除算法

应用层组播网络由于是构造在基础网络之上的覆盖网络，因此在应用层组播路由中产生了共享拥塞链路问题。根据共享拥塞链路的不同特点，提出了一种新的基于组播会话流而改变组播树拓扑结构的应用层组播树生成算法，消除组播树中的共享拥塞链路。仿真实验表明，与基于延迟或带宽的同类路由算法相比，此算法在综合考虑组播树的带宽利用率和延迟条件下具有更好的性能。     

支持流媒体的应用层组播研究

在当前没有IP组播支持以及大多数端主机访问带宽有限的Internet网络条件下,普通的端主机提供实时流媒体应用服务缺乏有效的通信手段,应用层组播是解决这一问题的有效通信技术.针对网络电视、视频点播类型的大规模实时流媒体应用,本文提出一个两层应用层组播框架结构ALMF,并对其中组播服务结点覆盖网络的构建和维护进行了研究,提出了一个覆盖网络路由组播模型MOSSMRM和基于智能蚁群的路由算法IACSMR,随后将该路由算法和几种启发式算法进行了比较.仿真实验结果表明,IACSMR算法是一个有效的应用层组播路由算法.     

微粒群优化的应用层组播路由算法

作为一种基于应用层的多用户数据共享方案,应用层组播在互联网中的应用日益广泛。然而目前应用层组播仍然面临着延迟过大、终端负载过重等问题。针对应用层组播的路由转发特征,将应用层组播问题抽象为度和延迟约束的最小生成树问题,进而提出了一种新的基于微粒群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的应用层组播路由算法。仿真实验表明,算法有着良好的扩展性和较高的效率。     

基于免疫算法的应用层组播路由算法

分析了应用层组播路由问题，并在应用层组播模型ALMI的基础上，改进了LRRB模型的负载均衡策略，建立了一种新的满足多约束条件的应用层组播路由模型；提出了该模型中求解应用层组播树的免疫算法，并对该算法进行了分析。分析和仿真实验表明，该算法有良好的效果。     

求解应用层组播路由问题的遗传算法

分析了应用层组播路由模型，提出了更合理的应用组播路由模型．进一步给出了求解应用层组播路由问题的遗传算法，并分析了该算法的复杂性．大量的数值仿真表明该算法有较好的数值效果．     

基于ID/LOC分离的未来网络任播机制

提出了一种基于ID/LOC(标识符/位置符)分离的未来网络任播机制,边缘网基于标识符路由,并采用基于名字路由的网络层任播,核心网基于位置符路由,并采用基于名字查询的应用层任播.在基于ID/LOC分离的网络架构中,给出了有效的服务器选择算法.研究结果表明,基于ID/LOC分离的任播机制能够很好地结合基于名字路由的网络层任播和基于名字查询的应用层任播这两种任播机制的优点,实现高效灵活的未来网络任播.     

基于路由信息的应用层组播系统

本文介绍了一个基于路由信息的应用层组播系统.这一系统的核心设计思想是为尽可能地接近IP组播的高效率,通过路由信息构建和维护与实际物理网络相近的应用层覆盖网络.它的设计思想遵循高效率,低开销的原则.并且在试图接近IP组播的高效率的同时,保留了应用层组播灵活,可扩展性强的特点.     

基于暂态混沌神经网络的组播路由算法

讨论了高速包交换计算机网络中具有端到端时延的组播路由问题。首先给出了这类问题的网络模型及其数学描述，然后提出了基于暂态混沌神经网络的组播路由算法。实验结果表明，该算法能够快速有效地实现组播路由优化，并且计算性能及解的质量优于基于Hopfield神经网络的路由算法。     

支持QoS的覆盖组播分布式动态路由研究

研究了带度和延时约束的覆盖组播动态路由问题，提出了动态适应性覆盖组播路由协议OMP，给出了一个基于分布式触发重组的组播路由算法——动态覆盖组播路由算法(DDCOMR)，最后对该算法的复杂度进行了推证，对协议和算法的有效性进行了网络模拟。     

基于遗传算法的非精确信息组播约束路由研究

为求解基于非精确网络状态信息和弹性QoS需求约束的组播约束路由问题,提出了一种自适应的组播遗传算法.通过分析具有非精确度量参数的组播路径满足弹性QoS需求的概率,建立了基于概率法的组播约束路由模型.以种群多样性作为种群进化的度量指标,对进化过程中最大交叉率和最大变异率进行宏观调整;采用优势交叉变异法,在每次进化时,微调各个体的交叉率和变异率.仿真实验结果表明,该算法简单易操作,具有较高的收敛速度,能在一定程度上提高路由请求成功率.     

一种改进负载均衡的网络编码多播路由算法

已有研究证明,在多播网络中使用网络编码可以显著提高多播通信的性能。总结了网络编码多播理论的研究进展,同时对网络编码多播路由问题进行了研究与分析。考虑到影响链路负载和资源消耗的因素,提出了一种改进链路负载均衡的网络编码多播路由算法,优化了路径间链路的共享。通过使用常见的Waxman网络拓扑模型,产生随机网络拓扑。在这些拓扑中,分别针对传统IP多播路由、低速率网络下的网络编码多播路由以及提出的路由算法进行性能仿真。仿真结果表明,与其他两种路由算法相比,该算法在可达吞吐量、资源消耗和负载均衡等性能上均有很好的表现。     

一种基于遗传算法的QoS多播路由算法

深入研究基于遗传算法的QoS多播路由算法,建立支持QoS的多播路由模型.对已有的QoS多播路由算法进行优化,提出适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS多播路由算法.采用定长的染色体编码和预处理机制降低算法复杂度.仿真试验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够更好地满足多播业务的需要.     

基于不同树策略的多播路由算法

提出选择不同的树路由作为多播通信方案，以获得较低的综合代价保证网络负载均衡。由于多播路由的最优选择问题在多项式时间内难以求解，提出一种使用遗传算法的路由算法来同时优化不同的服务质量指标，计算产生出几种路由树。模拟结果和分析表明这种基于不同树策略的路由算法具有较好的性能效果。     

基于粒子群和博弈论的QoS组播路由算法

为改善互联网的服务质量(QoS)组播路由能力,设计一种基于多子群和博弈论的QoS组播路由算法。该算法由边评判、博弈分析和组播路由树建立等部分组成。基于适合隶属度函数对边进行模糊综合评判,利用博弈分析方法确定网络提供方与用户在边上的效用Nash均衡程度,通过组播路由树建立算法,在用户QoS要求得到满足的条件下,使得网络提供方效用与用户效用达到或接近Nash均衡意义下的Pareto最优。仿真实验验证了该算法的良好性能。     

基于预测时延的无线mesh网络组播路由算法

通过对无线mesh网络的特性分析及其对路由的影响,提出一种基于预测时延的路由选择的组播路由算法,该算法通过选择从源节点到目的节点传输时延最小的路径,通过路径合并,形成组播路由树。这种路由算法具有低时延QoS保障能力,并具有局部修复能力。基于NS2对算法进行仿真,结果证明了算法的有效性。