蚁群分区算法在QoS单播路由中的应用研究

随着网络技术的高速发展,新型的多媒体业务应运而生,对网络服务质量(QoS)的要求也更高,如何解决多个约束QoS路由问题,成为新关注的热点,在解决这一问题时,路由算法的选择又是其中的一个核心问题,并且带宽、延时、访问花费是决定选择路径的关键因素.论文针对这一状况构建了带有QoS参数的网络模型,并用基于蚁群算法的邻域分区优化算法对QoS单播路由选择进行仿真实验,该方法改善了蚁群算法在求解大规模网络路由选择的算法复杂度和搜索最优路径的时间.     

移动ad hoc网络中的混合式多路径路由算法

针对移动adhoc网络中的拓扑结构具有快速动态变化的特点,提出了一种混合式多路径路由算法(HMPR),该算法不要求各条路径一定是不相交的,通过理论分析表明,这种多路径算法在稳定性较差的链路条件下具有更好的路由可靠性。在HMPR中,还提出了一种估计链路寿命统计特性的方法,所得结果用于寻路策略。在寻路过程中,提出了一种联合选路规则以选择最佳路径。仿真结果表明:HMPR算法可充分利用网络局部拓扑结构的稳定性,预测路径寿命,从而提高所选路径的可靠性,它以比现有的路由算法略大的开销提高了数据包投递率和传输时延性能。     

最小生成树在动态贪婪多播路由算法中的应用

由于在所有节点都是多播节点时,最小生成树是最佳的,因此期望通过最小生成树动态贪婪多播路由算法产生的多播树的性能在合理的范围之内．对贪婪算法、加权贪婪算法和本文提出的最小生成树动态贪婪算法进行了详细的仿真,仿真结果表明,本文提出的算法在多播节点密度较大时显示了优越性,且它的平均无效度在其他情况下也在可接受的范围之内．同时它还具有复杂度低的特点．     

蚁群算法在无线传感器网络路由中的应用研究

无线传感器网络路由问题是无线传感器网络研究中核心问题之一,本文提出了一种改进的蚁群路由算法,在保证网络资源利用率的前提下避免停滞,使系统能迅速收敛。仿真结果表明,本文算法在平均递交率、路由算法的开销和端到端的平均延迟等方面表现优异,验证了该算法的可行性和有效性。     

互联网络服务质量路由算法研究

介绍了QoS技术产生的背景和QoS路由的基本概念，提出了一种基于网络服务质量要求的多播路由算法，并对该算法进行了评价，最后提出了该领域进一步的研究方向。     

路由选择算法分析

骖径选择是网络中的一个重要问题,路径选择的核心是路由算法。本文介绍了常用的静态路由选择算法和动态路由选择算法,对各个算法的实现、性能和优化进行了分析,并提出了改进方法。     

改进人工鱼群算法及其在QoS组播路由问题中的应用

提出了一个基于蚁群算法和人工鱼群算法相结合的QoS组播路由算法.首先利用改进的Salama网络拓扑随机生成算法,随机生成一个网络拓扑图,再利用蚁群算法并行搜索的特点找出大量满足约束条件的可行路径,创建备选路径集,最后使用人工鱼群算法在所创建的备选路径集中,通过执行觅食、聚群、追尾等行为求解最优组播树.仿真结果表明,该算法跟基本的鱼群算法相比有着更高更快的效率,能够尽快的找到最优的组播树,并具有更好的全局优化性能,适合于高速的、实时的多媒体传输网络.     

基于Qos组播路由算法的研究

从源路由算法、分布式路由算法和层次型路由算法3个方面分析了现有Qos组播路由算法,介绍了相关算法的基本思想,并探讨了今后的研究方向。     

路由算法在均衡物联网传感器节点能耗分析中的应用研究

传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。     

遗传算法在车辆优化调度中的应用

旅行商问题是车辆优化调度中的NP难题,对旅行商问题进行描述,并建立了数学模型。介绍了遗传算法的基本思想,给出用遗传算法求解旅行商问题的过程,仿真实验证明该算法是有效的。     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

一种改进遗传算法在车辆路径问题中的应用

该文通过改进交叉策略建立一种求解车辆路径问题的改进遗传算法。通过编制程序对已有文献中的实例进行测试,取得了较好结果,经数据对比分析得出该遗传算法的性能好于文献报道的遗传算法,是求解车辆路径问题的一个较好的算法。     

车辆路径问题中的遗传算法设计

车辆路径问题在物流管理的研究中受到大量关注。但由于车辆路径问题是一个NP-hard问题，使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。这里使用改进的交叉算子和遗传算子，设计了基于自然数编码的遗传算法，求解车辆路径问题，获得了良好的效果。     

一种新的混沌遗传算法及其在多播路由选择中的应用

分析遗传算法的进化过程，提出一种新的混沌遗传算法。该算法利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性对基因座空间进行搜索，有效地克服了遗传算法容易收敛于局部最优的缺点，大大提高了遗传算法的寻优速度。在多播路由选择中应用该方法，能快速找到最佳多播路由，显示出了优良的性能。     

NGI中的一种禁忌-递阶遗传QoS组播路由算法

设计了NGI主干网重要组网形式IP/DWDM光Internet中一种非NP类QoS(quality of service)组播路由算法,基于禁忌-递阶遗传算法(tabu-hierarchy genetic algorithm,THGA)构造优化的QoS组播路由树·该算法模拟生物繁衍过程,采用递阶编码方式,引入禁忌交叉和禁忌变异两种禁忌算子改进遗传操作,综合考虑了用户QoS需求和网络费用,同时有助于实现网络负载平衡·仿真结果表明,所设计的算法是可行和有效的,它在一定程度上克服了基于经典遗传算法的QoS组播路由算法存在的早熟和收敛慢等问题,提高了算法性能,较好地解决了IP/DWDM光Interne...     

基于遗传算法的网络选播路由算法初探

介绍选播路由算法相关的基本概念和研究内容，探讨利用遗传算法和随机方法研究选播路由算法的关键技术问题。     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

论述了用量子遗传算法解决计算机路由选择中的选播QoS路由问题。在考虑网络带宽、时延的基础上,将资源消耗函数和网络负载分布作为目标函数,采用量子比特编码,利用量子旋转门操作实现量子染色体的更新操作来求最优解,希望所选路径消耗较少的网络资源,并使负载尽量均衡分布,达到合理利用网络资源,降低网络拥塞的目的。     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·