多层光网络实时选路算法

针对动态多层光网络(IP over WDM)的实时选路问题,提出了一种基于蚁群优化的区分综合选路算法．首先利用分层图模型,将传统的动态RWA问题转换为路由问题．然后,对该路由问题进行选路,通过将寻路蚂蚁放置在控制平面中,可以使控制平面的选路和数据平面的业务传输同步进行,从而为每一个动态到达的业务实时地进行选路; 并能综合考虑到路径的跳数和路径上链路的拥塞情况,有效降低业务阻塞率．最后,利用多类不同的蚂蚁对应不同粒度请求的业务,为不同的业务进行有区分的选路,使得高粒度请求的业务能绕开关键链路,从而在关键链路上承载更多的业务,进一步降低阻塞率．仿真实验表明,与其他算法相比,该算法具有更低的业务阻塞率和更好的业务阻塞公平性．     

基于负载均衡的联合路由策略

针对目前IP over WDM网络中的路由算法在负载均衡方面存在的问题,提出了一种考虑负载
均衡的新型联合路由算法——负载均衡算法(LBA). 该算法在链路（包括逻辑链路和物理链
路）权值分配过程中考虑了节点负载的影响,并且在目标函数的选取中充分考虑了链路资源
的利用情况. 通过对节点负载分布的方差和业务阻塞率的仿真分析,验证了该算法在负载均
衡和网络资源优化利用及降低端到端时延等方面的优越性.     

基于负载均衡的SRLG共享保护通路算法

研究了动态业务下自动交换光网络（ASOIN）的生存性,针对ASON中共享风险链路组（SRLG）故障,提出了一种基于负载均衡的SRLG共享保护通路算法（LE-SSPP）。算法调整链路的代价,采用最短路径算法找出K条SRLG分离的最短路径,选择代价（cost）和跳数（hops）最小的路径作为保护通路。仿真表明,LE-SSPP不仅能够有效的均衡负载,降低业务阻塞率,而且能满足资源利用率与故障恢复速度折衷的要求。     

一种基于蚂蚁算法的QoS路由算法

为了平衡网络负载,优化网络资源使用,路由算法必须具备快速规避拥塞的能力.现提出一种基于蚂蚁算法的Qos路由算法.该算法通过舍弃信息素能快速探索最优路径,并能在链路将发生拥塞时充分利用原有路由信息形成拥塞通告蚂蚁,使源节点能快速做出反应,利用分散流量,以避免链路的拥塞.经仿真证明,该算法明显节省了QoS路由搜索时间,有效规避了网络拥塞,提高了网络服务能力.     

基于热点链路的多路径路由选择算法

针对有线传输网络中由于个别区域链路负载过重而导致的拥塞问题,突破现有的网络路由框架,提出了一种新的多路径路由算法,为网络运行提供了一个更加稳定的环境.该算法将路由信息保存在源节点中,一旦出现链路负载过重的情况,将自动调用该路由机制,并依此在源节点中采用替换路径或多路径并发的方式进行数据传输,从而达到解决链路拥塞的目的.最后,通过实验仿真得出该算法将数据包吞吐量从100 Mbps提高到300 Mbps左右,并在一定程度上使丢包率从13.6%降低至0.98%,从而达到新的网络负载均衡.     

基于网格的异构无线网络负载均衡算法

针对目前软负载均衡算法中无线资源统计不具有普适性,未考虑用户业务需求与异构资源单元差异性匹配的问题,根据网格计算的思想,在异构无线网络中提出了基于网格的负载均衡算法。该算法首先将无线资源映射成不同的三维资源单元,每个三维资源单元相当于一个网格。然后将业务分成不同的子业务流(数据包),统一分给不同的网格,实现业务的分布式分流,在保证用户QoS的情况下,实现网络的负载均衡。仿真结果表明:基于网格的负载均衡算法能够较好地均衡异构网络间的负载,降低负载偏离度,提高系统吞吐率。     

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.     

WDM网状网中的动态流量疏导策略

对具有业务流量疏导能力的WDM（波分复用）网状网进行了深入的研究,提出了2种基于固定备选路由的动态流量疏导算法,其可以在路由预计算的过程中考虑疏导业务的均衡,得到较低的阻塞率,而且具有较低的时间复杂度. 仿真结果表明,这些算法可以有效地改善网络性能.     

WDM网中一种联合优化的自适应保护算法

研究WDM网络的生存性问题,提出了一种联合优化的自适应专用通路保护算法。该算法根据网络拓扑信息和资源使用情况动态调整链路权值,并在此基础上为到达业务连接请求,同时找到一对链路分离的工作通路和保护通路,而且保证二者占用资源总量最少。与文献中已有算法相比,JOA可以降低算法的时间开销,同时还有利于全网负载均衡和少用资源,从而可以有效提高全网资源利用率,进一步降低业务连接请求的阻塞率。通过仿真将所提算法与传统算法进行了对比,给出了仿真结果。     

无线Mesh网络功率控制与信道分配联合优化

针对无线Mesh网络网关节点和网络链路承载的负载不均问题,择优选择网关节点,并设计链路权重,构建以网络加权吞吐量为优化目标的资源分配模型.在构建的资源分配模型下,提出一种基于Q学习和差分进化的联合功率控制与信道分配算法（QDJPCA）.该算法通过获取功率控制的反馈结果,采用基于多重变异和自适应交叉因子的差分进化算法进行信道分配;针对每次迭代产生的信道分配结果,采用基于状态聚类和状态修正的Q学习算法实现功率控制.NS-3仿真结果表明,QDJPCA能够有效求解所提资源分配模型,在优先保证网关负载均衡和高负载链路吞吐量性能的基础上提升网络整体性能.     

透明IP over WDM网络中能效链路控制策略

在低负载时断开网络拓扑部分链路是IP over WDM光网络中一种有效的节能方法,但链路断开时段的选择对IP over WDM光网络的阻塞率和节能效果有较大的影响,对此,根据网络中IP流量一天中的周期性变化规律,设计了一种链路能效分时控制策略调整非峰值时间段网络拓扑连接关系,并建立整数线性规划能耗模型,设计了便于求解模型的启发式算法。仿真结果表明,与无链路断开的原始策略相比,所提策略能有效降低网络能耗;与现有的链路断开策略相比,新策略能获得更低的网络请求阻塞率。     

多纤IP over WDM网中的一种新型联合路由算法

对动态自相似业务下,多纤IP over WDM网中的联合路由问题进行了研究,提出了一种新型的基于备用选路策略的联合路由算法——最小影响算法(min_influence)。该算法能精确地描述新建光路对全网状态的影响,更利于促进网络资源的合理分配,从而改善全网的阻塞概率性能。以连接阻塞概率（CBP）及带宽阻塞率（BBR）作为性能指标,通过在几种具有代表性的拓扑上进行仿真,结果表明,在不同的自相似业务参数(突发度、均值、方差)下, 该算法优于已有算法。     

Network Resource Provisioning for IP over Multi-Granular Optical Networks

In the internet protocol（IP） over multi-granular optical switch network （IP/MG-OXC）, the network node is a typical multilayer switch comprising several layers, the IP packet switching （PXC） layer, wavelength switching （WXC） layer and fiber switching （FXC） layer. This network is capable of both IP layer grooming and wavelength grooming in a hierarchical manner. Resource provisioning in the multi-granular network paradigm is called hierarchical grooming problem. An integer linear programming （ILP） model is proposed to formulate the problem. An iterative heuristic approach is developed for solving the problem in large networks. Case study shows that IP/MG-OXC network is much more extendible and can significantly save the overall network cost as compared with IP over wavelength division multiplexing network.     

WDM网状网一种考虑路由陷阱的共享通路保护

研究了WDM网状网中的共享通路保护问题,综合考虑了负载均衡、资源利用率和路由跳数的影响因素,并考虑了路由选择时陷阱问题的解决方案,提出了一种新的动态共享通路保护LRHT-SPP启发式算法。LRHT-SPP在假设所有的链路都是SRLG分离的条件下,根据业务等级的不同动态的设置参数来调节路由跳数在链路代价中所占的比例,同时又解决了路由选择中存在的一种陷阱。仿真实验表明LRHT-SPP不仅能使网络业务更均衡,资源利用率更少,而且因为解决了陷阱问题使阻塞率明显降低。     

状变动态选路的神经网络算法

吸收一些电路交换网动态选路算法的优点,提出了基于神经网络Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型的状变突时选路算法。该模型全面集成了网管中心监控的话务数据,网路状态和电路保留策略,在对中继线群阻塞概率矩期预测的基础上优化全网动态路由。模型的设计尽量接实际,又充分考虑硬件的可实现性。     

MANET多路径负载均衡方法

提出了一种移动自组织网络（MANET）中均匀分配业务量、减轻网络局部拥塞的多路径负载均衡方法. 通过基于Bloom滤波器的流量检测方法获得每个节点的负载,在源节点进行负载均衡. 多路径负载均衡方法路径选择标准为链路生存时间、端到端时延和转发路径当前的负载情况. 通过仿真对其性能进行了衡量和分析,仿真结果表明,该方法在分组投递率、端到端时延和所需的控制包开销方面优于传统多路径机制,该方法适用于节点密度较小的场景.      

认知无线网具有业务感知功能的新型路由协议

针对无线网络中的路由协议以被动方式处理网络拥塞,可能导致更多的数据丢失、更长的时延和更大的网络开销问题,提出了可用于认知网络的具有业务感知能力的路由协议(Traffic-Aware Cognitive Routing,TACR).TACR通过应用基于维纳过程的预测方法,利用局部探测信息使节点快速、准确地感知到网络中业务状态的变化,从而优化了网络路由,均衡了网络负载.同时,TACR引入分布式Q学习算法,根据网络状态自适应地调整路由生存期,提高了路由对业务分布的自适应性.在合理的开销下,对典型场景中TACR的性能进行分析,证明了TACR性能的优越.仿真结果表明:在重负荷时,与已有协议对比,TACR的平均端到端时延减小约40%,丢包率降低约10%,网络开销减小约27%。     

WDM疏导网络中的自适应选路与波长分配算法

针对具有业务量疏导能力的WDM网状网,研究了网络节点具有光收发器数目限制并且不具有波长变换能力时的动态选路与波长分配问题,提出了三种自适应业务量疏导算法。仿真表明联合选路算法比其他算法具有更好的性能。