多QoS约束条件下的多目标网络优化

多约束、多业务、多目标的网络优化是一个复杂且涉及范围广泛的课题。文中在对该课题进行分析的基础上,提出了一种基于遗传算法的多目标网络优化算法(MOPGA)。该算法使用了多约束条件下的路径集预处理,使得每项业务能够获得所需的QoS服务质量,通过对所有业务的路由号进行编码,将问题的解空间转换到遗传算法的搜索空间,达到对全网业务的综合考虑。改进后的适应度函数刻划了网络的费用、链路利用率方差和最大链路利用率、爆破处理以及个体淘汰机制增加了种群多样性,挣脱了未成熟收敛。以求解精度作为算法终止条件,使得算法运行时间减少。仿真实验表明,所提出的算法能高效、快速解决实际多目标网络优化问题,同时在满足多QoS约束条件下可均衡各子目标函数。     

基于蚁群系统的QoS单播路由算法

针对QoS路由算法中的QoS要求、资源的优化利用和负载均衡3方面问题,对原有的算法模型进行了改进,提出了相应的启发式信息和链路代价计算公式。对基本算法中的步骤进行改进,使算法能准确、迅速地找到全局最优解。实验结果表明,算法能在整网性能,尤其是网络负载均衡方面大幅优化了传统QoS单播路由算法。