一种ATM网络中的动态路由算法

针对前期工作中讨论的多阶段虚通道（ＶＰ）控制和ＶＰ拓扑优化问题，以及基于在每一个源目（ＳＤ）节点对之间存在一组备选路由集这一假设的相应的优化算法，提出了一个补充算法，它能够求出任意两节点间的所有可能路径。在此基础上，进一步研究了一种动态虚通路（ＶＣ）路由策略。与其它路由策略不同，它是在更一般的网络环境中加以考虑的。最后，给出了一个动态ＶＰ路由算法，这是动态ＶＣ路由策略中的一个重要组成部分。理论分析和试验结果表明，这些算法是正确的，且有极高的实用价值。     

多波长光网络的动态路由等效算法

针对多波长光网络的特点，提出了一种动态路由和波长分配的等效算法。采用波长图、增加虚拟源节点和目的节点等技术，把多波长网络转化为等效的单波长网络，避免了求解路由和波长分配两个复杂子问题，简化了算法的程序设计。利用最短径算法进行路由和波长分配可以求得问题的最优解，从而有效地降低了网络阻塞率。仿真结果表明：与FAR-2D算法相比，在4和8波长的全波长转换网络中，采用等效算法阻塞率最大降幅分别达到0．02、0．025。     

多纤多波长光网络的动态路由等效算法

针对多光纤多波长光网络的特点,提出了一种动态路由和波长分配的等效算法。采用波长图、增加虚拟源节点和目的节点、引入光纤数量矩阵等技术,把多纤多波长网络转化为等效的单波长网络,大大简化了算法程序的复杂度。采用最短径算法作为算法的基础,可求得每次业务在全网范围内的路由和波长分配的最优解。仿真结果表明,当网络呼叫量为60时,全波长转换情况下,2纤、4纤网络的阻塞率分别为0.1116、4.3×10-5。     

部分波长光网络中的动态波长分配算法

为适应网络中不同服务质量（QoS）的光路建立请求具有不同的优先级的情况,提出了一种用于部分波长可变网络中支持QoS的动态波长分配算法。该算法对网络中的业务请求分高、低两个优先级进行处理。对于高优先级的光路建立请求,通过充分利用网络中已配置的波长转换器实时改变可用波长集,以降低高优先级业务请求的阻塞率。对低优先级的光路建立请求,只考虑所选路径的当前位置是否有波长转换器来改变可用波长集,保证了低优先级的光路建立请求速度。仿真结果表明,该算法既能保证较高优先级的光路建立请求具有较低的阻塞率,又充分利用了有限的网络资源,实现了对波长转换器的最优利用。     

一种动态贪婪多播路由算法仿真模型

提出一种动态贪婪多播路由算法仿真模型,算法是一种平均无效度和最大无效度都在可接受的范围内的一种动态路由算法,尤其在多播节点密度较高时,它的平均无效度和最大无效度都较低。因此提出的算法是一种快速、有效、不重组的动态多播路由算法。     

基于最小生成树的动态贪婪多播路由算法研究

提出了基于最小生成树的动态贪婪算法,由于在所有节点都是多播节点时,最小生成树是最佳的,因此通过该算法产生的多播树的性能在合理的范围之内。仿真结果表明DPG算法在多播节点密度较大时显示了优越性,同时它还具有复杂度低的特点。     

一种基于派遣路由算法的ATM信令技术

宽带综合业务数字网B-ISDN是实现多种业务，多种功能综合服务的理想网络之一。然而民用B-ISDN网络中的ATM信令技术并不适用于—些专用B-ISDN网络。针对这些专用B-ISDN网络的特点，介绍了一种专用ATM信令技术。及其基于深度优先泛搜索的派遣路由算法。通过在0PNET仿真平台中进行仿童；验证了该专用ATM信令技术在专用宽带综合业务数字网中的可行性。     

一种新型水下移动自组织网路由算法

目前针对移动自组织网提出的路由协议普遍存在路由发现和路由维护效率低的问题,在研究按需距离矢量(AODV)路由算法的基础上,提出了一种水下多路径选择按需距离向量算法(MAODV)。该算法采用多节点路由切换机制,在一条链路失效后不必重新启动路由发现过程,而选用备用节点构成新的链路,继续进行数据包的传输,大大节省了信息资源和带宽。计算机统计仿真表明,该MAODV方法的性能在端到端通信的平均时间延迟和数据包接收率上均优于(AODV)。有效地解决了路由协议中路由发现和路由维护效率低的问题。     

基于通道交换的准静态路由算法

本文将VP这个新概念引入到ATM交换技术中来,为大规模ATM交换结构提出一种基于通道交换（Path Switching）的准静态路由算法。该路由算法周期地改变内部连接方式,为进网信元分配有效带宽。通过与信元交换（Cell Switching）比较及性能分析表明：该路由算法为大规模ATM交换结构的实现提供了简单和有效的算法,具有良好的性能,且运算量适中,便于实现。     

一种高效的LEO卫星星座路由算法

针对由小卫星组成的低地球轨道(LEO)卫星星座网络的星上计算能力和存储资源有限,以及传统的星座路由算法虽能很好地适应网络的动态性但对星上计算能力和存储资源的要求都较高的问题,在基于对实际LEO卫星星座网络充分分析的基础上,提出了一种基于离线计算的简洁高效的路由算法.该算法在保证路由有效性的前提下,能够通过使用备份路径来提供流量自适应机制.复杂性分析和仿真结果表明,该算法只需较小的星上存储开销和星上处理开销,而且具有较好的端到端时延性能.该算法简洁、高效的特点使其能作为实际LEO卫星星座网络的实用化路由协议.     

波长路由在并行计算机光互连中的应用

提出了一种波长路由并行光互连技术，其路由直接在源端用目标地址选择波长来建立，各波长有独立传输路径并采用光通道复用，路由变换节点为全光结构，光信号在变换节点处无转发延迟。此技术可应用于并行计算机互连网络和分布式高性能计算机群的互连网络。     

稀疏波长变换的WDM光网络阻塞率的分析与计算

本文主要对具有稀疏波长变换的WDM全光网的阻塞率进行分析,首先提出一种模型分析了无波长变换器的L跳路径端到端阻塞率,接着对部分波长变换器的L跳路径的阻塞率进行求解,随后分析了全网的平均阻塞率。研究得到的主要结论是,波长变换器使用的有效性取决于网络的连接度。     

波长三次重用的多波长星形光网络及其性能分析

通过引入分布式结构+反馈回路+波长分组的方法，提出了一种新的波长三次重用的多波长星形光网络。这种新的网络通过多耦合器内连和网络所有信道波长的三次重用，使网络规模和网络最大吞吐量都达到常规WDM星形网的4倍；通过单纤双向传输，在网络节点数相同的条件下，可节省光纤50%；通过采用分布式结构，使网络的抗毁性得到大幅度提高。     

Single Failure Routing Protection Algorithm in the Hybrid SDN Network

Loop free alternate (LFA) is a routing protection scheme that is currently deployed in commercial routers. However, LFA cannot handle all single network component failure scenarios in traditional networks. As Internet service providers have begun to deploy software defined network (SDN) technology, the Internet will be in a hybrid SDN network where traditional and SDN devices coexist for a long time. Therefore, this study aims to deploy the LFA scheme in hybrid SDN network architecture to handle all possible single network component failure scenarios. First, the deployment of LFA scheme in a hybrid SDN network is described as a 0-1 integer linear programming (ILP) problem. Then, two greedy algorithms, namely, greedy algorithm for LFA based on hybrid SDN (GALFAHSDN) and improved greedy algorithm for LFA based on hybrid SDN (IGALFAHSDN), are proposed to solve the proposed problem. Finally, both algorithms are tested in the simulation environment and the real platform. Experiment results show that GALFAHSDN and IGALFAHSDN can cope with all single network component failure scenarios when only a small number of nodes are upgraded to SDN nodes. The path stretch of the two algorithms is less than 1.36.     

动态蚁群算法在带时间窗车辆路径问题中的应用

蚁群算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法。自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后，已引起人们越来越多的关注和重视。将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题，设计了一种动态蚁群算法，从数值计算上探索了这种新型蚁群算法的优化能力，获得了满意的效果。     

LOA-RPL: Novel Energy-Efficient Routing Protocol for the Internet of Things Using Lion Optimization Algorithm to Maximize Network Lifetime

Energy conservation is a significant task in the Internet of Things (IoT) because IoT involves highly resource-constrained devices. Clustering is an effective technique for saving energy by reducing duplicate data. In a clustering protocol, the selection of a cluster head (CH) plays a key role in prolonging the lifetime of a network. However, most cluster-based protocols, including routing protocols for low-power and lossy networks (RPLs), have used fuzzy logic and probabilistic approaches to select the CH node. Consequently, early battery depletion is produced near the sink. To overcome this issue, a lion optimization algorithm (LOA) for selecting CH in RPL is proposed in this study. LOA-RPL comprises three processes: cluster formation, CH selection, and route establishment. A cluster is formed using the Euclidean distance. CH selection is performed using LOA. Route establishment is implemented using residual energy information. An extensive simulation is conducted in the network simulator ns-3 on various parameters, such as network lifetime, power consumption, packet delivery ratio (PDR), and throughput. The performance of LOA-RPL is also compared with those of RPL, fuzzy rule-based energy-efficient clustering and immune-inspired routing (FEEC-IIR), and the routing scheme for IoT that uses shuffled frog-leaping optimization algorithm (RISA-RPL). The performance evaluation metrics used in this study are network lifetime, power consumption, PDR, and throughput. The proposed LOA-RPL increases network lifetime by 20% and PDR by 5%–10% compared with RPL, FEEC-IIR, and RISA-RPL. LOA-RPL is also highly energy-efficient compared with other similar routing protocols.     

动态二叉树表示环境的A*算法及其在足球机器人路径规划中的实现

提出采用二叉树表示二维空间的方法，对全局路径规划和局部路径规划进行综合考察，设计移动机器人在复杂环境下对动态障碍物进行避障的A算法，在足够机器人系统中进行仿真，将二叉树动态地表示球场的机器人与目标对角线的矩型环境，使搜索范围随搜索进程动态地减少，实现了路径规划的整体优化。     

关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究

以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。     

Smart Bubble Sort: A Novel and Dynamic Variant of Bubble Sort Algorithm

In the present era, a very huge volume of data is being stored in online and offline databases. Enterprise houses, research, medical as well as healthcare organizations, and academic institutions store data in databases and their subsequent retrievals are performed for further processing. Finding the required data from a given database within the minimum possible time is one of the key factors in achieving the best possible performance of any computer-based application. If the data is already sorted, finding or searching is comparatively faster. In real-life scenarios, the data collected from different sources may not be in sorted order. Sorting algorithms are required to arrange the data in some order in the least possible time. In this paper, I propose an intelligent approach towards designing a smart variant of the bubble sort algorithm. I call it Smart Bubble sort that exhibits dynamic footprint: The capability of adapting itself from the average-case to the best-case scenario. It is an in-place sorting algorithm and its best-case time complexity is Ω(n). It is linear and better than bubble sort, selection sort, and merge sort. In average-case and worst-case analyses, the complexity estimates are based on its static footprint analyses. Its complexity in worst-case is O(n²) and in average-case is Θ(n²). Smart Bubble sort is capable of adapting itself to the best-case scenario from the average-case scenario at any subsequent stages due to its dynamic and intelligent nature. The Smart Bubble sort outperforms bubble sort, selection sort, and merge sort in the best-case scenario whereas it outperforms bubble sort in the average-case scenario.