基于LSP路径拥塞的分布式流量工程算法

提出了一种MPLS网络并行路径间合理分配流量实现流量均衡的分布式流量工程算法DITB。该算法利用LER与LSR各自在统计网络状态信息方面的优势，通过引入3种消息实现彼此间网络状态信息的传送，由LER将整条路径的拥塞状况与单个链路的拥塞状况相结合，直接给出合理的流量均衡方案，达到流量工程的目的。通过仿真分析验证，该算法网络开销少、运算速度快、优化效果较为明显。     

服务覆盖网络中一种动态流量工程模型与算法

针对服务覆盖网络中的自私路由造成的网络流量失衡将严重影响网络效率和稳定性的问题, 研究如何在覆 盖层应用动态流量工程的方法进行流量优化分配. 基于随机动态优化配流理论, 提出一种服务覆盖网络的动态流量 工程模型, 并设计了分布式的流量工程算法. 该算法可以折衷控制路由的自私与负载均衡的程度. 模拟实验显示, 所 提出的方法较其他方法具有更好的性能, 尤其对于实时动态流量有着较好的适应性.

     

一种基于MPLS流量工程的动态路由算法

MPLS流量工程的问题最终可以归结为数据流传输的路径确定问题,即显式路径的确立问题.通过对XUE算法的分析,提出了一种新的基于链路和路径的动态路由算法-LPK.依据网络链路平均利用率的取值范围对网络进行裁剪,在选路由时优先选择轻度占用的链路,避开重度占用的链路;从路径的角度出发,计算每条路径中的各链路带宽利用率相对于网络中链路带宽利用率均值的方差.用C++语言完成了该算法的实现,同时验证了该算法较SPF算法及XUE算法的有效性.     

WDM网状网自适应动态流量疏导算法

针对WDM网状网络中的动态流量疏导问题,基于分层辅助图网络模型,提出了一个自适应动态流量疏导算法,根据不同的业务请求和网络疏导能力,启动相应的流量疏导策略,达到合理地分配网络资源,从而降低网络平均阻塞概率的目的。仿真结果表明,提出的算法可以有效地改善网络性能。     

基于差分进化融合蚁群算法的数据中心流量调度机制

针对数据中心网络的传统流量调度方法容易引起网络拥塞及链路负载不均衡等问题,提出了一种差分进化（DE）融合蚁群（ACO）算法（DE-ACO）的动态流量调度机制,对数据中心网络中的大象流调度进行优化。首先,利用软件定义网络（SDN）技术捕获实时网络状态信息并设定流量调度的优化目标;然后,通过优化目标重定义DE算法,计算出多条可用候选路径,作为ACO算法的初始化全局信息素;最后,结合全局网络状态以求得全局最优路径,并重新路由拥堵链路上的大象流。实验结果表明,以在随机通信模式下为例,与等价多路径路由（ECMP）算法和基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度（ACO-SDN）算法相比,所提算法的平均对分带宽分别提高了29.42%~36.26%和5%~11.51%,降低了网络的最大链路利用率（MLU）,较好地实现了网络负载均衡。     

针对单区域突发流量的移动Sink路径规划

在传感器节点定期收集全网数据且单区域可能突发事件的密集型无线传感网中,如果产生区域突发事件,需要在短时间内将突发事件数据准确地发送到基站,同时也要兼顾其他区域定期产生的数据。提出针对单区域突发流量的移动Sink路径规划算法,首先将网络划分为虚拟网格,每个网格为一个簇,将节点划分到各个网格并选举簇头;然后通过TSP相关算法建立最短遍历路径, Sink节点通过该路径收集全网数据。如果某区域有突发流量产生,Sink节点将动态改变移动路径去收集数据。大量基于NS-2平台的仿真实验结果表明,该路径规划算法能动态改变路径来收集数据,均衡突发数据流量的准确性、实时性和定期产生的区域数据流量的丢包率、数据收集时延,延长网络生命周期。     

IPv6 Overlay网络多路径流量均衡实现机制研究

针对基于IPv6的Overlay网络,分析了其多重连接和多路径路由两项关键技术,根据逻辑功能,提出了 Overlay 网络节点的内部体系结构,重点对 Overlay 网络多路径流量均衡机制进行了研究,提出了一种按路径带宽进行流量均衡的简化方案并进行了设计实现。实验结果表明,多路径流量均衡算法传输数据的效率明显优于单路径算法,且随着数据分组的增大,其优势更加明显。     

基于EHWSN的能量均衡动态最大流路由算法

针对最大流算法应用于能量收集无线传感器网络求解网络负载流量时,存在能量不均衡,网络容量受初始容量限制的问题,提出了一种能量均衡的动态最大流路由算法--EB-DMF.该算法在增广路径的选择中引入能量均衡机制,并根据节点收集的能量动态更新容量值,使网络能耗均衡,达到延长网络生命期,增大网络负载流量的目的.仿真结果表明与最大流算法相比,该算法能在增大网络负载流量的同时延长网络的生命期.     

一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法*

现存软件定义网络中的流量工程算法考虑单一,难以实现流量均衡,且缺乏对端到端的时延优化。对此提出一种博弈混合路由算法,以少量的显式路由与基于目的的聚合流量配置,在保证流量均衡的同时,优化网络的平均端对端时延。聚合流量配置采用纳什议价博弈理论对流量均衡与端对端时延优化场景进行联合优化建模,并设计了相应的启发式算法进行求解。实验结果表明,与现有算法相比,流量均衡程度和平均端对端时延均得到一定程度的改善,在Splintlink拓扑中,最大链路利用率平均减少6%,平均端对端时延减少12%。     

一种满足流量工程要求的动态约束路由算法

流量工程是提高网络性能的关键技术之一，而基于MPLS技术的约束路由是实现流量工程的新手段。在分析目前动态约束路由算法基础上，提出了一种新的动态约束路由算法TERA，该算法的目标是在满足带宽的基本约束下，获得较高吞吐量的同时实现网络负载平衡。文中给出了算法的数学模型，对算法进行了分析和描述，给出了相应的仿真实验结果和结论。     

基于遗传算法的MPLS网络流量工程研究

针对MPLS网络的流量工程问题,用多目标规划的方法建立数学模型,并在网络的入口出口节点对之间建立多条标记交换路径来进行分流。针对该问题的NP-hard特性,提出一种基于遗传算法的求解方法。算法采用自然数编码的方法来提高搜索效率,并进行了仿真。仿真结果表明该方法是行之有效的,有效地改善了网络的资源利用情况。     

城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真

针对城市道路单点交叉口交通流的到达特性,将路口到达的交通流划分为4种状态,提出了“基于状态划分的多相位交通信号实时控制方法”,该方法根据路口各状态下交通流的到达特征和控制目标,为不同交通状态选择合适的性能指标,并建立各状态下交通信号的动态配时模型。同时,设计了一种改进的自适应实数编码遗传算法对交通信号配时模型进行求解,该算法采用基于分类的排序惩罚机制对约束进行处理,并引入模拟退火算子增强遗传算法的局部搜索。最后,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和Paramics仿真,计算和仿真结果均表明所设计的算法求解精度高且模型具有良好的控制效果。     

Dynamic route guidance algorithm based on artificial immune system

To improve the performance of the K-shortest paths search in intelligent traffic guidance systems, this paper proposes an optimal search algorithm based on the intelligent optimization search theory and the metaphor mechanism of vertebrate immune systems. This algorithm, applied to the urban traffic network model established by the node-expanding method, can expediently realize K-shortest paths search in the urban traffic guidance systems. Because of the immune memory and global parallel search ability from artificial immune systems, K-shortest paths can be found without any repeat, which indicates evidently the superiority of the algorithm to the conventional ones. Not only does it perform a better parallelism, the algorithm also prevents premature phenomenon that often occurs in genetic algorithms. Thus, it is especially suitable for real-time requirement of the traffic guidance system and other engineering optimal applications. A case study verifies the efficiency and the practicability of the algorithm aforementioned.     

Dynamic route guidance algorithm based algorithm based on artificial immune system

To improve the performance of the K-shortest paths search in intelligent traffic guidance systems,this paper proposes an optimal search algorithm based on the intelligent optimization search theory and the memphor mechanism of vertebrate immune systems.This algorithm,applied to the urban traffic network model established by the node-expanding method,can expediently realize K-shortest paths search in the urban traffic guidance systems.Because of the immune memory and global parallel search ability from artificial immune systems,K shortest paths can be found without any repeat,which indicates evidently the superiority of the algorithm to the conventional ones.Not only does it perform a better parallelism,the algorithm also prevents premature phenomenon that often occurs in genetic algorithms.Thus,it is especially suitable for real-time requirement of the traffic guidance system and other engineering optimal applications.A case study verifies the efficiency and the practicability of the algorithm aforementioned.     

Dynamic route guidance algorithm based on artificial immune system

To improve the performance of the K-shortest paths search in intelligent traffic guidance systems, this paper proposes an optimal search algorithm based on the intelligent optimization search theory and the metaphor mechanism of vertebrate immune systems. This algorithm, applied to the urban traffic network model established by the node-expanding method, can expediently realize K-shortest paths search in the urban traffic guidance systems. Because of the immune memory and global parallel search ability from artificial immune systems, K-shortest paths can be found without any repeat, which indicates evidently the superiority of the algorithm to the conventional ones. Not only does it perform a better parallelism, the algorithm also prevents premature phenomenon that often occurs in genetic algorithms. Thus, it is especially suitable for real-time requirement of the traffic guidance system and other engineering optimal applications. A case study verifies the efficiency and the practicability of the algorithm aforementioned.     

A systolic parallel simulation system for dynamic traffic assignment: SPSS-DTA

This paper presents a new approach to solve dynamic traffic assignment problems. The approach employs a mixed method of real-time simulation and off-line optimization. The fundamental approach to the simulation is systolic parallel processing based on autonomous agent modeling. Agents continuously act on their own initiatives and access to database to get the status of the simulation world. In particular, existing models and algorithms were incorporated in designing the behavior of relevant agents such as car-following and headway distribution. Simulation is based on predetermined routes between centroids that are computed off-line by a conventional optimal path-finding algorithm such as the Frank-Wolf algorithm. Iterating the cycles of optimization and simulation, the proposed system will provide a practical and valuable traffic assignment. Gangnam-Gu district in Seoul, Korea is selected as the target area for the modeling. It is expected that real-time traffic assignment services can be provided on the Internet soon.     

基于黄金分割双种群遗传算法的区域交通信号控制

针对非均匀交通流的城市区域信号配时优化问题,以区域总通行能力和总延误为优化目标,构建基于目标相对占优策略的城市区域交通信号优化模型;在采用遗传算法求解优化模型时,由于遗传算法易早熟收敛会导致寻优效果不佳,因此引入黄金分割法对双种群遗传算法进行改进,两个种群同时且独立地进行寻优操作,并进行个体交换,避免算法陷入局部最优的陷阱,利用4个常用的测试函数验证算法有效性,实验结果表明改进的算法能够快速搜索到全局最优解;最后对所提的模型和算法进行有效性评价,结果表明,所建模型符合实际交通控制目标并且计算简单,验证了模型的有效性;所改进的算法在城市区域路网中能够有效地获得良好的信号配时方案。     

基于应用层流量优化的中继路径选择方案

基于网络层路由协议的缺省单一路径难以满足高带宽应用的端到端传输需求,多径传输是一种有效方式。在基于应用层中继的多径传输系统的基础上,提出基于应用层流量优化的中继路径选择方案：借助于应用层流量优化机制,提出中继路径选择过程中遵循的规则,提出基于运营商定义域的最优中继路径生成算法,为数据传输分配优质的中继路径,同时在运营商定义域之间以及中继服务转发器之间保持负载均衡。仿真结果表明,提出的方案在选择优质中继路径方面具有较优性能,同时能够灵活地均衡运营商定义域之间的负载。     

PCAR：基于主成分分析的网络关键路径发现算法

大规模的网络进行动态流量监测的一个优化目标是有效减少观测对象,传统的方法通常根据流在空间的相关性减少测量对象。本文提出了一种基于主成分分析的网络的关键路径发现算法PCAR,它通过分析网络流量的时间和空间的相关性来发现网络中的关键路径。我们用Totem公布的Abliene流量数据检验了PCAR算法的有效性。实验表明,该算法与其它算法相比具有计算复杂性小、误判率低等特点。