RBLCP：一种覆盖网络的QoS路由改进算法

针对传统IPQoS路由算法不能满足覆盖网络的服务需求的问题，提出了一种通用覆盖网络下的QoS路由算法--资源均衡最小代价路径(RBLCP)算法.该算法从覆盖链路带宽和覆盖服务节点处理能力受限的角度出发，寻找一条既满足QoS要求又保证网络资源均衡的路由.对该算法的QoS满意率、覆盖链路带宽的均衡性以及节点处理能力的均衡性进行了性能仿真.结果表明，与改进的最短路径算法和成比例的带宽最小路径算法相比，RBLCP算法具有更好的QoS满意率，在对网络资源尤其是稀缺资源的均衡方面也有良好的性能.     

宽带网中的路由选择法

设想了一个高速网中动态路由选择法,适合于宽带网的路由选择,可将路由选择与拥塞控制在网路趋于拥挤时有机地结合起来.在轻负载的情况下,此方法即为最短路由(最小转接段数)计算法,而当最短路线上变得拥挤时,源发结点总是尽可能地利用其它多条候选路线以便疏散负载和降低分组丢失,提高设备利用率,以求得最优的流量分配.     

基于MapX的行车路线动态优化算法研究

考虑到道路交通状况的时变性和不确定性,结合基于出行者特性的路线优化方法（TC-B算法）的思路划分路网,对传统的最短路算法进行改进,提出了一种行车路线动态优化算法.该算法将城市路网按出行者特性划分为主要道路和次要道路,提高了路网搜索速度.为了在诱导软件中实现笔者提出的行车路线动态优化算法,还采用ActiveX组件MapX,建立了长春市区的局部试验路网,利用MapX实现了动态路阻矩阵和试验路网在诱导软件中的数据绑定及实时更新,达到了动态路径诱导的目的.     

校园网多径混合路由算法

针对目前校园网路由算法中最小生成树的计算和最短路径的生成存在速度慢和效率低的问题,提出了一种多径混合路由算法.结合了静态路由算法和动态路由算法的优点,减少了计算最短路径树时的总执行时间,当网络中链路有新的权重变化时,它使用多径信息来创建最短路径树,并且能够根据网络中链路权重变化的位置来决定使用静态路由算法或者是动态路由算法.与现有的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、动态Dijkstra算法和混合最短路径树算法进行了对比实验,结果表明多径混合路由算法降低了最小生成树的计算时间.在校园网中使用多径混合路由算法可以加快了网络路由的收敛,提高了网络的性能.     

WDM网络路由计算中的平衡最短路算法

对波分复用(WDM,wavelength division multiplexing)网络中的波长路由分配问题进行了深入的研究,提出了路由预计算部分的平衡最短路(BSP,balanced shortest path)算法。这种算法可以在路由预计算的过程中考虑业务的均衡,而且时间复杂度较低。在不同的网络拓扑结构上对多种波长路由算法进行了仿真,仿真结果说明BSP可以有效地改善网络性能。     

基于时延和能耗的SD-DCN的路由优化算法

为了更好地实现数据中心网络的节能,基于交换机链路速率级的能耗特点,基于软件定义网络技术,提出一种Floyd-Warshall动态规划和局部重路由的节能服务质量路由优化算法.控制器在保障流的时延性能前提下,采用流在空间和时间上均衡传输的策略,依次为每个流计算传输路径和传输速率;在选路失败的情况下,尽量用较少的开销提高网络的接受率.仿真结果表明,该算法有效地降低了能耗,同时提高了网络流的接受率.     

基于神经网络的最短路算法及其应用

提出一种基于递归神经网络的最短路算法,降低了神经元之间的连接复杂度,能稳定收敛到准最优解。并将其应用于基于流量的动态分布式路由。仿真表明,该处上敛稳定。     

认知视角下能量感知的ZigBee网络树型路由优化算法

为解决ZigBee Cluster-Tree路由算法路径选择不优的问题,提出了一种能量感知的ZigBee树型路由EZTR(Energy-Aware ZigBee tree routing)算法.该算法利用每个节点感知的地址信息,按照ZigBee网络树型结构计算下一跳邻居节点到目的节点之间的跳数可避免网络的环路效应,通过引入认知概念,在跳数集合中选出最短路径以降低跳数.在ZigBee网络节点能量的感知过程中,当所选路径存在低能量节点时,及时启用备用节点,从而避免节点因能量过度消耗成为失效节点.NS2(Network simulator version 2)仿真实验表明,EZTR算法可提高网络分组递交率,有效减少节点转发跳数和平均网络延时,减小网络整体能耗,为提高网络的实时性和延长网络生命周期提供理论支持.     

波带交换光网络中的一种动态路由和波长分配算法

分析了波带交换(WBS)光网络中多粒度连接的特点,提出了一种新的动态路由和波长分配算法——最长波带通道(LBP)算法。为了有效地减少网络成本和网络的阻塞率,LBP算法在业务到达时按照尽量利用已存在的最长波带通道、新建波带通道和新建波长通道等不同的优先级顺序来实现连接的建立。本文比较了此算法下采用不同节点交换比例和不同路由方式时波带交换网络的阻塞性能,并分析了不同业务量时多粒度交叉连接节点的最佳交换比例,所得结果对波带交换网络的设计具有一定的指导意义。     

基于带宽和延时度量的QOSPF改进路由算法

针对开放最短路径优先(OSPF)服务质量(QoS)扩展(QOSPF)算法中预剪枝高延时链路后仅考虑带宽度量计算路由,提出考虑带宽和延时度量的QOSPF改进(BD QOSPF)路由算法,为应用流寻找满足其QoS请求(带宽约束、延时最小或延时约束)的可行路径. 该算法保持QOSPF的算法复杂度,并支持逐跳和显式路由,比较可用带宽和延时度量预计算路由表,处理等资源、等开销路径和重路由阻塞流. 仿真结果表明,BD QOSPF可提高QoS流路由成功率,降低流路径延时和节省带宽资源;其重路由策略对于改善流阻塞性能是有效的,但要付出随流负荷增长的重路由开销.     

无线传感器和执行器网络可靠高效路由

针对当前的无线传感器与执行器网络（WSAN）技术缺乏实时性能以及工业无线环境的动态性问题,基于Kautz图设计容错、实时、高效、可靠的先验式路由FRER,不需要维持路由表,只利用节点IDs,根据节点IDs的匹配长度快速找到目标节点的最短路径.当节点故障时,不需要进行路径重挑,根据自身ID与目标节点ID的匹配,上一跳节点能够快速找到剩余节点的最短路径.考虑路径的多样性,不局限于Kautz拓扑,利用邻居节点信息拓展网络中路径的多样性.考虑链路故障,基于链路可用性历史信息组合多路径,保证在链路故障情况下网络维持可接受水平的路由路径可用性.实验结果表明,与REFER和Debruijn图相比,FRER在实时性、容错性和可靠性性能上优于两者.     

基于IP网络流量路由算法的设计与实现

本文提出当网络流量达到阈值时采用“基于多线程的分时段静态路由算法”来解决网络出现拥塞时浏览器页面打开很慢的问题。在网络流量未达到阈值时,采用“基于单播＋选播的动态路由算法”来优化路由以满足用户的服务质量（QoS）需求。在路由发生改变后,本文采用多播技术使同一网段内的所有路由器在短时间内收到路由更新信息。     

一种新的通信网络动态路由算法

针对通信网络中的路由问题,提出了一种虚令牌动态路由算法,并用Ｈｏｐｆｉｅｄｌ神经网络实现该算法。该Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络,其神经元之间的连接强度固定不变,通信网络的物理逻路值和呼叫请求被反映到神经元的偏置电流中,地用硬件实现。同时,当通信网络中的业务量发生变化时,算法能够自动调整最短路径与负载均衡之间的关系,计算机仿真结果表明,该算法能接入更多的网络连接。     

基于概率的能量均衡无线传感器网络路由协议

该文讨论了路由协议在实际中的应用及存在的问题,并进一步提出了基于概率的能量均衡路由协议.分析对比证明基于概率的能量均衡路由算法与一般最短路由算法相比,具有能量均衡且低能耗的特点,实验表明,该算法能使网络均衡,从而有效的延长网络寿命,获得更好的性能.     

一种改进的蚁群算法求解车辆的最短路径问题

基于交通网中交通流参数关系模型,提出了新的状态转移概率计算公式,同时在信息素更新策略中引入交通流密度因子,使算法可以根据时变的路网信息求解车辆的最短路径;利用蚁群算法和遗传算法相结合的思想来避免基本蚁群算法在求解车辆最短路径时易陷入局部最优解的缺陷。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法较基本蚁群算法能准确快速地找到基于时间的最短路径,并能有效解决实际交通系统中的最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值。     

无线传感器网络中带惩罚因子的路由协议

该文针对路由协议在实际中的应用及存在的问题,进一步提出了带惩罚函数的最短路由协议。分析对比证明PSPRP算法与一般最短路由算法相比,具有能量均衡且低延时的特点,实验表明,该算法能使网络均衡,从而有效的延长网络寿命,获得更好的性能。     

基于SDN的一体化融合网络路由调度机制

为了解决一体化融合网络动态接入设备出现的通信波动、流量负载均衡以及鲁棒性差等问题,结合软件定义网络（SDN）技术, 优化了基于主客观的精准成本模型,将指标阈值型G1法作为主观赋权法,将标准离差法作为客观赋权法,使用乘法集成法对主观法和客观法计算出的权值进行成本整合,给出了最终的链路成本。提出了一体化融合网络多路径选择算法,把优化后的成本组合运用到多路径迪杰斯特拉（Dijkstra）变种算法中,得到传输链路及组合成本。提出了一体化融合网络联邦路由拓扑和策略,使不同网络可以选择符合自身特征的多条路径并按比例转发。研究结果表明,所提方案优化了差异化路径选择和流量调度,增加了链路带宽利用率并减小了网络传输时延。     

HAPS网络的多尺度感知路由算法

针对高纬度平台站(HAPS)网络在提供航空通信服务时所出现的节点计算能力和存储能力较弱等问题,提出了一种多尺度感知的蚁群路由算法.该算法能在高纬度平台站网络中找到源节点与目的节点之间的最短路径,并能满足航空通信服务的性能要求.通过设置不同的仿真实验对算法的性能进行评估,结果表明,该算法能有效降低呼叫阻塞率,提高链路利用率,达到整个网络的负载均衡.     

ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现

针对传统的路由算法收敛速度慢且容易产生拥塞和路由振荡问题,提出了基于蚁群算法(ACO)和遗传算法(GAs)来实现动态QoS路由的新算法。分析了基本的ACO的正反馈性、协同性、并行性和鲁棒性等优点,同时利用GAs很强的自适应性和种群优化技术,通过对ACO算法使用遗传算法的交叉、变异达到对信息素进行调整,来自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略,从而扩大搜索范围。计算和仿真结果表明,该方法具有更好的路由收敛速度和稳定性,能更有效地解决拥塞现象和路由振荡问题。     

面向复杂城市道路网络的GPS轨迹匹配算法

车辆GPS轨迹的地图匹配是交通大数据挖掘中的一项重要的基础性工作,可靠的轨迹匹配结果对于道路交通运行状态监测、实时交通信息发布、车辆定位与智能调度、出行路径选择行为分析等具有重要意义。由于城市道路网络中大量存在高架路、主辅路和立体交叉等复杂的道路场景,传统的地图匹配算法在这些场景下难以对车辆轨迹进行准确匹配。针对这一问题,该文提出一种基于道路网络拓扑结构的轨迹匹配算法,将轨迹匹配问题转换为在加权道路网络中寻找最优路径的问题。利用成都市道路网络中上万辆出租车的实际运行轨迹数据对本文算法进行了验证,结果表明在复杂的城市道路网络中应用该算法能够获得较高的匹配成功率和准确率。