基于蚁群算法WDM网络故障恢复路由研究

蚁群故障恢复算法是一种新颖的模拟进化算法.该算法基于群以正反馈作为首要的搜索机制,为复杂的组合优化问题提供了一种新方法.本文在传统蚁群算法的选择策略,本地搜索,以及信息更新三方面做出改进.改进后的算法用于解决渡分复用光网络中不同故障条件下的优化恢复路由问题.通过对一个典型网络CHINANET的数值仿真,证明了蚁群故障恢复算法在WDM网络中故障恢复路由的可行性.     

动态拓扑网络最短路径启发式算法

针对动态拓扑网络的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用椭圆曲线参数设定启发函数初始值,进一步缩小搜索范围.采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验结果表明该算法具有良好的性能.     

双代号网络路径的矩阵查找法

针对双代号网络信息系统中特定的路径查询问题,提出了一种矩阵式快速搜索算法.该算法模拟人脑寻找路径的思维过程,首先针对实际问题建立基于先验知识库的双代号网络工序矩阵、关联矩阵与权数矩阵.在路径搜索过程中,利用知识库中的信息剪去不可能的搜索路径,构造出简化的查询路径,并给出通解,从而大大提高路径的搜索速度.最后,结合实例验证了该算法的实用性和快捷性.     

面向软件定义车联网的链路故障快速恢复方法

针对软件定义车联网（SDIV）的车-路实时查询类通信场景中单链路故障的问题，提出一种面向SDIV的链路故障快速恢复方法，综合考虑了链路恢复过程时延和恢复后路径的传输时延。首先，对故障恢复时延建模，将最小化时延的优化目标转化为0-1整数线性规划问题。然后，分析该问题，力图最大化复用已有计算结果，并根据不同情况提出两种算法：在流表更新时延相对路径传输延迟不可被忽略的情况下，提出基于拓扑划分的路径恢复算法（PRA-TP）；在流表更新时延相对路径传输延迟较小可被忽略的情况下，提出基于单链路搜索的路径恢复算法（PRA-SLS）。实验结果表明，相较于Dijkstra算法，PRA-TP的计算时延和路径恢复时延分别降低25%和40%,PRA-SLS的计算时延降低60%，可实现快速的汽车端的信息传输单链路故障恢复。     

一种基于流聚合与拥塞避免的SDN快速故障恢复方案

针对主动式故障恢复方案会忽略备份路径的TCAM存储资源消耗和故障恢复后的拥塞问题，提出一种基于流聚合与拥塞避免的SDN快速故障恢复方案FACAR。FACAR是一种具有拥塞感知、低存储开销的主动式快速故障恢复方案，将通过同一链路的流视作一个或几个聚合流，并为这些聚合流提前配置保护路径。将FACAR方案形式化表示为一个整数线性规划问题，然后提出一种基于贪心的启发式算法ILP-FACAR以求解最少配置备份转发规则的数量。实验结果表明，FACAR可以满足单链路故障后的快速恢复需求，而且相比于其他故障恢复方法，FACAR可以保证在故障恢复后的网络中无链路拥塞问题，且大大减少了备份流规则的TCAM资源消耗。     

一种基于MPLS网络的快速故障恢复算法

现有的MPLS故障恢复方案存在不同的性能问题:Makam方案需要提前建立备份路径,浪费了大量网络资源;简单动态方案动态建立备份路径,资源利用率高,但是需要等待路由表收敛,恢复时间长,造成大量丢包.针对这些不足,提出了一种基于MPLS网络的快速故障恢复算法MBFR.MBFR算法在故障发生以后建立备份路径,但是不需要等待路由表收敛,只需根据PIL中信源树和当前故障信息就可以快速计算出备份路径,既不浪费网络资源,又缩小了恢复时间.仿真实验结果验证了MBFR算法的优越性.     

有时间窗车辆路径问题的捕食搜索算法

有时间窗车辆路径问题是当前物流配送系统研究中的热点问题，该问题具有NP难性质。难以求得最优解或满意解，在建立有时间窗车辆路径问题数学模型的基础上。设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法．该算法利用控制搜索空间的限制大小来实现算法的局域搜索和全局搜索，具有良好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力．通过实例计算，并与相关启发式算法比较．取得了满意的结果．     

游戏中路径搜索算法研究

路径搜索是游戏中非常重要的一部分,A*算法是最常用的搜索算法,但是使用A*算法搜索出的路径的真实性常常不能让人满意。本文介绍A*搜索算法及存在的路径问题,针对该算法在游戏中暴露的问题,提出一种平滑改进的算法,较好地解决了这个问题。     

基于多链路故障的网络切片生存性算法

为了保证当底层网络的多条物理链路发生故障时用户业务能够不间断,提出一种基于多链路故障的网络切片生存性算法。通过区分切片上承载的业务类型,当高可靠低延迟切片请求到达后,将物理节点按节点重要度排序后进行映射,再对故障链路采用多备份路径算法,选取带宽资源消耗最少的路径依次对故障链路进行重映射,当高带宽切片请求到达后,采用广度优先搜索的节点映射算法,再通过多备份路径对故障链路进行恢复。仿真结果表明,该算法能够提高切片平均映射成功率、长期平均收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率,缩短平均故障恢复时延。     

基于Tempered Levy Flight随机游走模型的布谷鸟搜索算法

现实生活的众多领域中存在着各式各样的复杂网络,复杂网络搜索问题是复杂网络理论研究中的重要课题之一,对人们的生活具有重要的现实意义。布谷鸟搜索算法是一种启发式算法,利用Levy Flight能够快速寻找到全局最优解。通过研究复杂网络随机游走模型,并根据经典布谷鸟搜索算法,提出了一种新的改进的Tempered L?vy Flight搜索算法。通过几个经典函数测试表明：改进的算法提高了其搜索精度,加快了搜索算法的收敛速度。此外,改进的搜索算法还能够调整搜索范围,增加种群多样性,增强自适应效果,提高算法的整体性能。     

基于细胞神经网络的图像复原新方法

针对图像复原方法普遍运算量大的问题,提出了一种利用细胞神经网络进行图像复原的新方法,并首先提出了易于硬件实现的基于边缘方向判据的正则化复原方法;然后通过细胞神经网络的能量函数设计合适的网络参数来对该正则化函数进行细胞神经网络实现。仿真结果表明,该新方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的细胞神经网络图像复原法,而且由于细胞神经网络的并行性和硬件易实现性,使该新方法可以实时进行图像复原。     

对WDM网络中一种路由算法的改进

路由问题始终是WDM全光网络中的一个核心问题。原有的一些WDM网络动态业务路由算法,在对链路赋权求最短路时,用链路上已使用波长数对链路直接赋权,或者链路权值与链路上已使用波长数成倍数关系。这种策略在一定程度上可以均衡各条链路的使用率,但缺乏对建立连接所用跳数的考虑,特别是在多优先级业务网络中,没有体现对不同优先级业务的区别;同时,链路的权值和已用波长数成线性关系,对“瓶颈”链路的禁用力度不够。新算法对原算法做了改进,将链路的使用率与路由的跳数结合起来对链路进行赋权。新算法可根据业务的属性、优先级别等灵活地调整链路权值,使得连接尽量建立在链路使用率较低,且跳数较少的路由上。     

Non-expected Route Choice Model under Risk on Stochastic Traffic Networks

In this paper, we propose a novel non-expected route travel time (NERTT) model, which belong to the rank-dependent expected utility model. The NERTT consists of two parts, which are the route travel time distribution and the distortion function. With the strictly increasing and strictly concave distortion function, we can prove that the route travel time in the proposed model is risk-averse, which is the main focus of this paper. We show two different reduction methods from the NERTT model to the travel time budget model and mean-excess travel time model. One method is based on the properly selected distortion functions and the other one is based on a general distortion function. Besides, the behavioral inconsistency of the expected utility model in the route choice can be overcome with the proposed model. The NERTT model can also be generalized to the non-expected disutility (NED) model, and some relationship between the NED model and the route choice model based on the cumulative prospect theory can be shown. This indicates that the proposed model has some generality. Finally, we develop a non-expected risk-averse user equilibrium model and formulate it as a variational inequality (VI) problem. A heuristic gradient projection algorithm with column generation is used to solve the VI. The proposed model and algorithm are tested on some hypothetical traffic networks and on some large-scale traffic networks.     

移动自组网按需机制路由协议路径失效预测和局部修复算法

提出利用信号强度对将要断开的链路进行检测，并在局部利用路径请求—路径回答过程，找到替代路径，对原来的路径进行局部修复的算法。在尽量少增加路由开销的同时，达到提高路径修复的效果。同时对缓存器中路径设置失效时限，以免长时间未用路径时误用失效路径。在DSR协议上应用改进算法，在ns-2仿真环境中对6组不同场景进行仿真，验证算法正确，明显提高了移动自组网的性能。     

Ad hoc网络中一种新的路由选择算法*

提出了一种基于网络总时延最小的路由路径选择算法。该算法根据链路的时延来进行路由路径选择,从而达到网络总时延最小的目的。仿真表明,该算法可以动态调整网络路由路径,从而使网络总时延达到最小。     

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位

无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。针对最小二乘方法对测距误差敏感的不足,提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的布谷鸟算法求解定位过程中的多维约束优化问题;通过设定相应的约束适应度函数来减小定位过程的搜索范围,加快了收敛速度,能够快速地确定未知节点的位置。仿真结果表明：相较于粒子群算法和最小二乘算法,该算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度,具备很好的实用性。     

路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法

针对无线传感器网络贪婪地理路由协议中的路由空洞问题,提出一种高效的基于路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法.该算法中,当探测包贪婪转发遇到空洞时,在网络拓扑局部平面化的基础上,以左(右)手法则提取空洞边界并沿其逆(顺)时针周边模式双向转发,同时,分布式地进行路标的迭代提取和剔除,直到获取的路标使得后续的数据包依次以它们为中间目标节点进行传输而不再遇到空洞为止.仿真结果表明,该协议能够以较小的控制开销代价获得次最优的传输路径,极大地提高了路由协议的性能,可以应用于无法消除路由空洞的大规模无线传感器网络贪婪地理路由协议.     

基于蚁群算法的传感器网络分布式广播算法

提出了一种基于优化蚁群算法的传感器网络中分布式广播算法。根据传感节点的密度进行簇的划分，用优化的蚁群算法在各簇中分别寻找从广播源点开始遍历所有传感节点，返回广播源点的最优链路，利用蚁群算法的正反馈效应来达到广播与数据聚集的目的。实验表明，该多链方案不需要网络节点维护全局信息，避免了全网构建的链中可能存在两个离得远的节点成为邻节点的情况，它在节点不均匀分布的情况下比最近邻居算法取得了更小的能耗和延迟代价，是一种高效的分布式广播算法。     

基于博弈均衡的WDM光网络动态恢复策略

提出一种基于博弈论和D*思想的动态均衡启发式算法，求解波分复用(WDM)光网络中波长级恢复问题。算法将网络中的各边代价与当前波长使用情况综合考虑，运用博弈论原理动态构建估计函数，实现了WDM光网络的高效恢复。仿真结果表明，该算法能有效地降低光路阻塞，提高恢复率，其快速和智能特性能够满足恢复时间的要求。     

基于蚁群优化的路由算法

针对移动自组网提出了一种基于蚁群优化的路由算法,该算法很好地利用了蚁群算法的自适应性,能有效地承载移动自组网的负载。在NS-2平台下的算法仿真表明,该算法在移动自组网环境下表现了较好的性能,从吞吐量、平均延迟、传送率三个指标比较来看,比AODV和DSR的性能都要好。