一种保证服务数据流QoS的选播路由算法

提出一个目标为保证服务数据流QoS的选播路由算法．算法利用路径逆向带宽、跳数和服务器负载生成能够满足选播数据报所要请求服务数据的QoS要求的路径，并在该路径上路由选播数据报，同时为服务数据预留资源，以此保证选播数据报到达的服务器以及相应网络路径能够为服务数据提供足够的支持．算法免去服务数据资源预留对单播QoS路由算法的依赖；能够提高服务数据资源预留的成功率，并在一定程度上平衡服务器负载；同时还可降低资源预留的消息开销，减少资源预留的建立时间。     

基于非精确状态信息的QoS组播路由算法

提出了一种在非精确网络状态信息下满足时延和带宽约束的最小代价组播路由算法。基于非精确网络下门限更新策略，提出一种将安全性和组播树代价相结合的路径选择函数。模拟多组播业务的仿真结果表明．该算法所得组播树的代价最优，而且请求接受率较高，反映了该算法同时具有较好的QoS能力和负载均衡能力。     

一种基于负载均衡的新型自适应路由算法

提出了一种用于波分复用(WDM)网络中的新型自适应路由算法.引入蚁群算法解决动态路由问题,通过改进寻路中链路综合权重的设置、优化蚁群寻路的原理以及考虑波长优先级来设计算法.仿真结果表明,这种算法对光通道建立比较有效,使用这种算法,不仅可以使拥塞率更小,负载分布也更加均衡.     

基于深度确定性策略梯度的随机路由防御方法

针对现有随机路由防御方法对数据流拆分粒度过粗、对合法的服务质量(QoS)保障效果不佳、对抗窃听攻击的安全性有待提升等问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的随机路由防御方法.通过带内网络遥测(INT)技术实时监测并获取网络状态;通过DDPG方法生成兼顾安全性和QoS需求的随机路由方案;通过P4框架下的可编程交...     

一种具有导向功能的LEO网络源路由改进算法

针对全网广播路由导致系统利用率低的问题,结合卫星通信网络的周期性和准确预知等特点,在源路由算法(SRA)的基础上,引入方向性指导策略,提出了具有导向功能的源路由改进算法(i-SRA).由于采用部分广播方式,仅向靠近目的节点的相邻卫星发送路由请求分组,降低了请求分组传输的盲目性.通过OPNET建模仿真,结果表明改进算法减少了路由负载开销,提高了资源利用率.     

基于广义对数函数的统一路由策略

通过对最短路径路由策略、有效路由策略、最小信息路径路由策略的算法以及广义对数函数进行研究发现：将广义对数函数内的变量进行部分修改可实现以上三种算法的统一,并且通过对此种统一算法进行改进并且仿真发现,在此统一算法变量连续变化的同时,某些路由策略在复杂网络中的表现同样具有连续性。这表明此种算法可以将以上三种路由策略进行完美的统一。     

基于流量预测的卫星网络路由算法

卫星机动能力强且能够实现全球覆盖,物联网的发展加快了低轨卫星网络的部署.基于卫星网络的拓扑结构变化较为迅速,星下点覆盖范围更新较快,不同地区的业务流量接入情况差异大的问题,提出了基于流量预测的星上路由算法.通过神经网络的训练预测地面流量的接入情况,预先进行负载均衡判决缓解星上的拥塞情况.用于缓解卫星拥塞状态下的重路由计...     

基于随机时变图的时间确定性网络路由算法

针对天地一体化网络环境中网络时变性和业务时延确定性保障之间的矛盾,构建了随机时变图模型,并基于该模型提出了时间确定性网络路由算法.首先,将空间信息网络最大概率时延保障路由计算问题建模为非线性规划问题.为解决该问题,提出了随机时变图模型,联合表征了由业务随机性导致的链路、存储与时间资源的随机特征,并且表征了存储与链路资源...     

网络流的优化及路由实现算法

讨论了利用线性规划优化网络流分配的方法,利用强制手段使优化的流量可行,最后给出几种实现优化流量的路由技术。     

基于负载均衡的智能光网络路由算法

提出了基于负载均衡的路由算法的思想能够缓解网络因为过多的使用某条链路而引起的拥塞和较少使用某条链路而导致的资源浪费等问题,并且把此算法运用到智能光网络中去.     

一种基于路径的新型自适应路由算法

构造了一种新型的路由表,设计了基于遗传算法的自适应路由算法(GAR),并在PC机上实现了简化的GAR.在局域网环境下,对GAR和基于跳计数准则的RIP的模拟试验表明,在相同的网络负载下GAR的平均通信延时是RIP的20%.该算法能够降低网络延时,平衡网络负载,提高网络性能.     

Routing Mechanisms Employing Adaptive Weight Functions for Shortest Path Routing in Optical WDM Networks

Optical dense wavelength division multiplexed (DWDM) networks are an attractive candidate for the next generation Internet and beyond. In this paper, we consider routing and wavelength assignment in a wide area wavelength routed backbone network that employs circuit-switching. When a session request is received by the network, the routing and wavelength assignment (RWA) task is to establish a lightpath between the source and destination. That is, determine a suitable path and assign a set of wavelengths for the links on this path. We consider a link state protocol approach and use Dijkstras shortest path algorithm, suitably modified for DWDM networks, for computing the shortest paths. In [1] we proposed WDM aware weight functions that included factors such as available wavelengths per link, total wavelengths per link. In this paper, we present new weight functions that exploit the strong correlation between blocking probability and number of hops involved in connection setup to increase the performance of the network. We also consider alternate path routing that computes the alternate paths based on WDM aware weight functions. The impact of the weight functions on the blocking probability and delay is studied through discrete event simulation. The system parameters varied include number of network nodes, wavelengths, degree of wavelength conversion, and load. The results show that the weight function that incorporates both hop count and available wavelength provides the best performance in terms of blocking probability.     

一种基于蚁群算法和非线性长度的多约束路由算法

在分析了多种路由算法的基础上,设计了一种基于蚁群算法的多约束路由算法。该算法采用了非线性路径长度,通过蚂蚁的周游获得长度更短的多约束路径。仿真表明,该算法在最短路径获取和路由发现成功率方面都有高效的表现。     

一种基于信号机制的能量感知地理路由算法

在实际的无线传感器网络中,由于路由空洞的存在,采用边缘转发机制的地理路由算法容易使空洞边缘的节点由于负载较重,能量快速消耗从而过早的死亡,导致空洞进一步的扩大．为了使网络负载更加均衡,延长网络生命周期,提出了一种基于能量信号机制的地理路由算法SIENGR ．SIENGR将节点的初始能量划分3个能量区间,并用能量信号来标识节点的剩余能量所处的能量区间．SIENGR算法的边缘转发机制结合节点的能量信号,利用空洞边界节点的所有平面邻居节点来轮流承担边缘转发的数据量,使产生的路由能够根据节点能耗的情况,自适应地避开空洞边缘能量较少的热区节点,均衡热区附近节点的能量消耗,防止空洞扩大．仿真结果验证了SIENGR算法在网络生命周期、网络能耗均衡、数据包到达率等指标上的性能．     

一种基于QoS的选播路由算法研究

随着计算机和网络技术的迅猛发展,对网络服务质量的要求越来越高,因此选播成为了IPv6中的一种标准通信模型。在提出了一种新的解决多种限制条件下QoS路由问题的启发式算法,在该算法中,综合考虑了时延、带宽和费用的限制条件,主要采用了网络链路信息预先处理和改进的宽度优先搜索等方法。实验结果表明,该算法具有良好的性能指标,能够有效解决多种限制条件下的QoS路由问题,并且较好的平衡网络负载和服务器负载。     

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。     

用神经网络预测负荷的路由选择方法

电信网路由选择方法的优劣直接影响着网络的接通率和负荷平衡程度.我国电信网的接通率只有45%左右.据介绍,若其接通率提高一个百分点,收益可达10亿元.本文针对目前所使用的路由选择方法的不足,提出基于神经网络预测的新的路由选择方法,包括性能指标、选路思想和递归神经网络预测等.然后,分析和比较仿真结果.这个方法因良好的分布特性和智能决策能力而优于其它方法,这为提高业务接通率和平衡网络负荷提供了良好途径.     

一种改进的静态资源优化利用路由算法

提出了一种基于遗传算法的静态资源优化利用路由算法,该算法在考虑网络资源消耗的基础上,以网络负载平衡为优化目标,从而达到合理利用网络资源,增强网络生存性的目的。最后给出了仿真实验结果,并对结果进行了分析。