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针对多模态网络中时间敏感网络模态转发调度不确定、求解时间长等问题,提出了一种基于CSQF的时间敏感网络模态的联合路由与调度机制。综合考虑有界时延需求、网络状态和不同的路由机制,建立联合缓存队列和路由的混合资源调度模型,旨在优化整个网络的资源使用。基于深度强化学习方法,利用流量特征与缓存队列利用率来预测下一循环的缓存利用率。此外,基于多队列CSQF转发调度机制和基于缓存利用率的显式路由算法,提出了一种迭代调度算法,实现了确定性转发和资源分配。仿真结果表明,所提机制可以根据网络的资源使用情况有效地调整确定性应用的传输调度,与其他离线调度机制相比,具有更好的调度性能。 相似文献
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在大型骨干光网络中, 建立一条从源节点到宿节点的路由至关重要。在集中式网络管理系统体系下, 网络中动态路由信息以及故障状态信息, 通过路由的“泛洪”机制, 被传送到其他节点上实现资源信息共享,这对于连接的迅速建立, 恢复路由的快速启动将是不利的。尝试采用一种启发式算法-蚁群策略, 快速提高光网络中故障恢复的速度。该路由算法平台采用了分布式蚁群算法自动修复故障点, 解决了重路由的快速收敛问题; 依靠分布式代理机制构建管理平面和数据平面相互通信的机制, 完成诸如链路信息素的更新等功能。设计了一个网络故障的场景, 通过实验数据表明, 采用蚁群的分布式路由策略, 可以更快地实现路由信息的汇聚, 找到最佳的恢复路由。 相似文献
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将面向服务体系架构技术(SOA)应用于分布式光网络,提出一种面向服务的路由分配策略,实现不同域的资源共享.介绍了基于SOA的分布式光网络的体系结构,设计了路由的功能模型,给出了分布式路由的分配算法和实现算法的并行信令机制.通过仿真实验,将路由分配策略与传统的先路由后信令(FRLS)的路由分配策略进行了对比. 相似文献
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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. 相似文献