基于遗传算法优化的QoS组播路由算法

QoS组播路由技术作为网络多媒体信息传输的一种核心技术,下一代网络中的QoS组播路由的优化算法已经成为目前研究的一个热点。针对QoS组播的网络模型,提出一种适用于下一代网络的组播路由算法能够更好的满足下一代网络的QoS组播需求显得尤为重要。本文讨论了遗传算法优化的QoS组播路由算法,最后探讨了下一代网络QoS组播路由算法的研究方向。     

基于蚁群算法的Ad Hoc网络QoS组播路由研究

在解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合粒子群优化思想的改进蚁群算法.该算法融合PSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度.仿真结果表明,该算法具有较好的性能,是解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题的有效方法.     

一种改进的时延受限低代价光组播路由算法

针对光网络时延受限光组播路由计算复杂度高的问题,提出一种基于改进的和声搜索求解时延受限光组播路由的算法。论文通过引入自适应的和声记忆保留率及微调概率提高和声算法搜寻到全局最优光组播树的能力;算法设计了一个能够保持备选光组播树多样性的动态适应度函数以扩大光组播路由的搜索范围;同时,算法在初始化和声库时采用精英保留策略简化和声迭代过程。仿真结果表明,提出的改进算法能够求得代价更低的光组播路由,且算法在较大光网络规模下具有较好的收敛稳定性。     

基于蚂蚁算法的多约束QOS组播路由选择

描述了多约束QoS组播路由问题的网络模型,提出了一种解决该问题的改进的蚂蚁算法.该算法对网络进行预处理,生成初始解,并转化为网络的初始信息素分布,利用蚂蚁算法的正反馈特性调整信息量的分配,使之迅速收敛到问题的最优解.仿真表明,算法可以稳定地获得优于现有启发式算法的解,是一种有效的组播路由算法.     

无线Mesh网络中基于链路状态的组播路由算法研究

参考移动AdHoc网络的MAODV的组播路由协议,结合无线Mesh网络的特性,及其对路由的影响,提出了一种基于链路稳定性的路由选择和基于链路可持续时间预测的组播路由改进算法MAODV-PPS,该算法是在选择路径时选取相对稳定的路径转发数据;并在维护路径的过程中,在预测可持续连接时间小于算法所规定的阀值时,主动激活路由修复。基于NS2对改进算法进行仿真,仿真结果证明了改进算法的有效性。     

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.     

一种基于计算智能的组播路由算法

在通信网络中,多约束组播通信是提高网络运行效率和服务质量的重要途径。一些启发式的算法已经被用来解决多约束条件下的组播路由问题,如模拟退火算法,遗传算法,蚁群算法和粒子群优化算法等。然而,这些算法在求解多约束组播路由问题时存在收敛速度低和计算复杂度高的问题。萤火虫群优化(GSO)算法是一种近期在计算智能领域出现的卓越算法,它可以在一定程度上解决多约束组播树生成过程中收敛速度低和计算复杂度高的问题。提出了一种基于GSO的多约束组播树生成算法(GSO-MCM)。该算法可有效生成满足多约束要求的组播路由树。仿真结果表明提出的GSO-MCM算法在求解和收敛速度,以及网络规模适应性方面均有良好的性能。     

基于免疫机制和遗传进化的网络组播路由优化算法

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题，满足一个或多个约束的组播路由问题是NP-完全问题。本文将免疫机制引入遗传进化，给出了一种基于免疫机制和遗传进化的网络组播路由优化算法。理论分析和仿真实验表明，该算法是一个非常有效的算法。     

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算法的组播路由策略可以得到一棵开销更小的组播树,并且在相同的时间复杂下具有更强的算法稳定性.     

基于自适应蚁群的多约束QoS组播路由算法

结合多约束QoS组播路由的特点,应用一种自适应蚁群优化算法解决组播路由问题.考虑到实际通信中链路利用率对网络的影响,将网络中链路的带宽转化为链路的代价问题,并在蚁群算法中根据蚂蚁所选路径的代价进行信息素更新,增加了信息素调整的自适应性,同时加快了算法的收敛速度,使得组播路由算法在考虑网络QoS约束的基础上进一步贴合实际网络的需求.     

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.     

一种基于改进遗传算法的多播路由选择方法

遗传算法已经在多播路由优化问题中得到了广泛应用,但由于算法本身存在着收敛速度与全局收敛性之间的矛盾,使得在具体应用时经常顾此失彼,难以二者兼得,本文借鉴一种改进的遗传算法,在全局收敛的基础上提高收敛速度仿真表明,应用这种改进型遗传算法于多播路由问题,可以得到比现有启发式算法更好的结果.     

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。     

Weighted Steiner Connected Dominating Set and its Application to Multicast Routing in Wireless MANETs

In this paper, we first propose three centralized learning automata-based heuristic algorithms for approximating a near optimal solution to the minimum weight Steiner connected dominating set (WSCDS) problem. Finding the Steiner connected dominating set of the network graph is a promising approach for multicast routing in wireless ad-hoc networks. Therefore, we present a distributed implementation of the last approximation algorithm proposed in this paper (Algorithm III) for multicast routing in wireless mobile ad-hoc networks. The proposed WSCDS algorithms are compared with the well-known existing algorithms and the obtained results show that Algorithm III outperforms the others both in terms of the dominating set size and running time. Our simulation experiments also show the superiority of the proposed multicast routing algorithm over the best previous methods in terms of the packet delivery ratio, multicast route lifetime, and end-to-end delay.     

基于遗传算法的WDM光传送网恢复优化算法

本文针对WDM光传送网的网络恢复问题,提出了一种基于遗传算法的恢复路由优化算法.在满足多重约束的条件下,该算法可处理不同故障情况下的多种最佳恢复路由的选取问题.通过对实际网络的计算,验证了该算法具有较强的实用性.     

下一代网络中基于遗传算法的QoS组播路由算法

向用户提供多媒体业务是下一代网络业务最基本、最重要的要求,QoS组播路由技术是网络多媒体信息传输的核心技术之一。该文给出了支持QoS组播的网络模型,对已有的QoS组播路由算法进行了优化,提出了适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS组播路由算法。仿真实验表明,这种算法收敛速度快,可靠性高,能够很好地满足下一代网络QoS组播的需求。     

基于MAODV无线Mesh网多播路由协议的优化

针对无线Mesh网(WMNs)现有的路由协议不能很好地解决多播视频业务对时延的要求,以Ad hoc网络中多播路由协议MAODV为基础,结合无线网络拓扑的动态变化,在WMN下提出一种基于路径优化的ROMAODV(Routing Optimization-MAODV)路由算法.此算法以很小的优化开销获得延时的大幅度减小,仿...     

A bi-criteria minimum spanning tree routing model for MPLS/overlay networks

The MPLS platform enables the implementation of advanced multipath and multicast routing schemes. This work develops and analyses the performance of a new bi-criteria minimum spanning tree model intended for routing broadcast messages in MPLS networks or constructing tree-based overlay networks. The aim of the model is to obtain spanning trees which are compromise solutions with respect to two important traffic engineering metrics: load balancing cost and average delay bound. An exact solution to the formulated bi-criteria optimization problem is presented, which is based on an algorithm that enables the computation of the set of supported non-dominated spanning trees. An application model and a set of experiments on randomly generated Internet type topologies will also be presented. Finally a network performance analysis of the model considering three network performance metrics will be shown.