基于延时及带宽约束的组播路由算法

本文分析了网络中基于延时和带宽受限的组播路由优化问题,提出了一种新的启发式算法,并进行了实验和分析。文中构造的路由方案成功地解决了当网络中存在多组组播通信时的QoS路由选择问题。此方案不仅保证了组播业务所需的带宽、端到端延时、减小了丢包率,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。     

基于QoS的动态组播路由算法

在分析了网络中基于QoS的组播路由问题的基础上,本文提出了一种新的动态算法,并进行了实验和分析,文中构造的路由方案成功地解决了当网络中存在多个组播及组播节点动态变化情况下的QoS路由选择问题,此方案不仅保证了带宽,端到端延时和延时抖动,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。     

基于克隆选择的QoS组播路由优化

衡量QoS组播路由主要性能指标有延时,代价,带宽等,本文所提出的基于遗传算法的多约束QoS组播路由优化算法.引入了一个综合性能指标Q适应度函数,对延时、带宽、代价这3个性能指标进行权衡.以减小组播树的代价和延时,增大带宽,提高组播的服务质量.并对解决传统算法对于存在两组及以上的组播树,他们的代价都是最优的,延时和带宽都满足受限条件时无法选择的问题十分有效的.     

基于量子粒子群算法的QoS组播路由问题研究

对具有带宽、延时、延时抖动约束的最小代价的QoS组播路由问题进行研究,提出了一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法--量子粒子群算法来实现对该问题的求解.该算法采用整数编码方式,将路由优化问题转化成准连续优化,并采用惩罚函数处理约束条件.最后通过具体算例,对该算法进行了仿真验证,结果表明,在求解QoS组播路由问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法、基本微粒群算法,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

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。     

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.     

QoS路由的多路径算法

本文分析了预约网络中采用多路径路由传送数据以保证应用的带宽要求、和/或端到端时延限制条件.文中提出的路由方案综合了单路径和多路径路由的优点:通过多路径路由以降低呼叫阻塞率,同时侧重单路径路由以降低协议开销.在考察网络中的四个一般性问题基础上,提出了启发式算法.     

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.     

基于遗传算法的路由选择问题的研究

为了在一个通信网络中,找到多源点到多目的点的路由总代价最小的符合带宽-时延约束的路由集,根据服务质量组播路由的特点,结合遗传算法的寻优特性,采用一种求解带宽-时延约束的两层遗传算法的方法,进行了理论分析和实验验证,取得了多源点到多目的点组播路由集的代价数据。结果表明,所提出的算法可以有效找到多组播路由问题的优化解。     

基于AODV的自组网QoS路由协议

该文在AODV协议的基础上,设计了保证实时业务服务质量的路由协议Q-AODV。该协议针对无线环境的共享媒体特性,定义了节点的共享频率集,以节点周围的剩余可预约带宽作为路由度量的主要参数,回避可能发生拥塞的链路,同时提高了网络的整体效率。仿真结果表明:该算法保证了实时业务的服务质量,在数据包的传输时延和网络的分组递交率方面优于原有协议。     

Analysis,design and simulation of Internet of Things routing algorithm based on ant colony optimization

In this paper, a routing algorithm to optimize the selection of the best path for the transmitted data within the Internet of Things (IoT) system is proposed. The algorithm controls the use of ant colony ideas in the IoT system to obtain the best routing benefit. It divides the IoT environment into categorized areas depending on network types. Then, it applies the most suitable ant colony algorithm to the concerned network within each area. Furthermore, the algorithm considers routing problem in intersected areas that may arise in case of IoT system. Finally, Network Simulator 2 is used to evaluate the proposed algorithm performance. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed routing algorithm in terms of end‐to‐end delay, packet loss ratio, bandwidth consumption, throughput, overhead of control bits, and energy consumption ratio. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

M_CSPF: A Scalable CSPF Routing Scheme with Multiple QoS Constraints for MPLS Traffic Engineering

In the context of multi‐protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraint‐based shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint‐based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end‐to‐end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end‐to‐end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end‐to‐end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.     

基于蚁群算法和遗传算法融合的QoS组播路由问题求解

包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的服务质量(QoS)组播路由问题,是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解.本文将遗传算法和蚁群算法融合,提出了用遗传蚁群算法(GAACS)求解QoS组播路由问题的解决方案.仿真实验表明,采用新算法比遗传算法具有更好的性能.     

有时延及时延差别约束的最小代价组播路由问题

本文把有时延、时延差别约束的组播路由问题提到优化的层次上,提出了有时延、时延差别约束的最小代价组播路由优化问题,并证明此问题是NP－complete问题。继而提出了一种基于动态罚函数法的启发式遗传算法以及解该问题,并分析了算法的复杂度。仿真表明,本文算法是有效的、稳定的。在满足两种约束的情况下,能够使网络代价优化。     

一种高效的分布式QoS路由算法的研究

该文提出了一种以带宽为度量标准,改进的分布式QoS路由算法,它不仅继承了分布式QoS路由算法简单、链路开销小的优点,而且可以减少网络处于重负荷时所产生的资源碎片,接纳更多的业务。同时,通过确定本算法的启动门限,可以在保证算法性能的同时,大大降低引入的路径建立时延。计算机仿真结果证明了这种算法的正确性和高效性。