基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。

移动机会网络组播路由的研究进展

在移动机会网络中,节点进行机会式的连接通信,该方式被广泛应用于移动社交网络、车载智能网络、移动自组网络等场景中。移动机会网络群组通信在抢险救灾、社区消息分发及智能交通等领域具有极高的应用价值,组播路由技术是其关键技术之一。将移动机会网络组播路由分为传统组播路由和智能组播路由两类,重点介绍了智能组播路由的研究现状,并采用通用的性能指标对各组播路由策略进行了比较分析。分析结论为:智能组播路由由于考虑了移动机会网络的社会特性、节点缓存、能量及安全等特性,因此具有较好的综合性能。最后展望了组播路由在大数据缓存管理、群组安全策略、车载自组网及动态感知方面的研究前景。

支持QoS的分层数据传输的动态组播路由算法(英文)

为了支持组成员的异构性和动态性,满足组成员不同的带宽和时延约束要求,提出了支持QoS的流式分层数据传输的动态组播路由算法(简称:QDMR-LD).当新的组成员加入时,使用面向接收者的启发式搜索方法找到一条位于组播树和组成员之间的可行的并具有最小代价的路径.为了提高组成员的加入成功率,采用了以前工作中提出的RBMF 转发算法.当组成员离开时,位于组播树上多余的部分将被剪裁.仿真结果表明,与其他相关工作相比,QDMR-LD在提高了加入成功率的同时,降低了组播树的代价.

异构带宽约束的动态层次组播路由

针对动态组播路由中异构带宽约束的问题,提出了可扩展的异构带宽约束的动态层次组播路由框架(Heterogeneous Bandwidth-constrained dynamic Hierarchical Multicast Routing,HBHMR).为了增添对组成员异质性的支持,HBHMR在支持QoS的层次组播路由算法QHMR(QoS-based HMR)的基础上,增加了对组播树上节点的最大可接收能力信息的收集及其聚集方法的定义,并设计了适用于层次网络的支持组成员动态性和异质性的组播路由算法.理论分析和实验结果表明,HBHMR不仅解决了异构带宽约束的动态组播路由的可扩展性问题,而且具有和基于平面详细网络状态的路由相比拟的带宽阻塞率和组播树的带宽资源占用率.

一种支持QoS的拓扑自适应动态组播路由算法

YAM、QoSMIC、DSDMR等一类支持QoS的动态组播路由算法允许组播成员动态地加入和离开,同时为接收方提供多个可选择的组播接入路径,以满足不同应用的QoS需求。但这些算法普遍存在控制信令开销大和结点加入时延长,可扩展性不好等问题。本文在分析这些算法的基础上,提出改进的支持QoS的动态组播路由算法,即拓扑自适应动态组播路由(Topology Adaptive Dynamic Multicast Routing,TADMR)算法。该算法避免了以往算法中大部分盲目的路径搜索,并使结点加入时延不再受限于固定的等待时钟,而与网络拓扑相自适应。性能分析和仿真结果表明,该算法具有较低的控制信令开销和结点加入时延,适用于各种网络规模和群组规模,具有良好的可扩展性。

异构带宽约束的动态源组播路由

提出异构带宽约束的动态源组播路由(heterogeneous bandwidth-constrained dynamic source multicast rout-ing,HBMR).为了支持组成员的动态性和异质性,收集了组播树分布信息和组播树上节点的最大可接收能力信息.并设计了一个基于该信息的异构带宽约束的动态源组播路由算法.仿真实验结果表明,HBMR不但解决了异构带宽约束费用优化的动态组播路由问题,而且在路由成功率、路由消息开销和组播树占用的带宽资源等方面的性能都有综合提高.

基于克隆策略的重构动态组播路由算法

为了充分利用日趋紧张的网络资源 ,该文提出了基于克隆策略的重构动态组播路由 ,其基本思想是根据组播成员加入或离开网络而造成对树局部范围的损伤程度来决定是否对该部分进行重构 ,重构是通过先删除重构区域内的所有链路和节点 ,然后用克隆算法对该区域重新选择路由 .实验结果表明 :(1)重构的动态组播树在性能上比不重构的动态组播树好 ;(2 )重构的组播树代价随着重构阈值λ的增大而增大 .

求解QoS组播路由问题的启发式遗传算法

将启发式方法跟遗传算法相结合，利用染色体作为启发信息，提出了求解QoS组播路由问题的新的遗传算法。分析了该算法的复杂性并进行了大量仿真，实验表明该算法能以较高速度收敛。

基于簇的Ad Hoc网络组播路由协议设计

为了解决大规模Ad Hoc网络的组播路由,分簇算法是最高效的解决办法。论文首先对Ad Hoc及网络路由协议进行了综述,然后重点讲述了EWCA分簇算法的实现机制,最后提出了基于EWCA分簇算法的CODMRP协议的设计与实现。并通过仿真试验验证了基于EWCA算法改进的CODMRP协议对于大规模移动网络具有更好的适应性。

基于外层空间的无线传感器网络组播路由协议研究

研究航天器部署在火星表面的无线传感器节点,首次提出了外层空间无线传感器网络(outer spacewireless sensor network,OSWSN)的概念,指出该网络的节点以自组织方式组网。基于已有的地面无线传感器网络经典组播路由协议,结合无线自组织网络组播协议建树思想,设计应用于外层空间无线传感器网络的OSWS-NMP(OSWSN multicast protocol)。与已有的MAODV组播路由协议以及应用于地面无线传感器网络的EMRS组播路由协议进行比较,在NS2上搭建OSWSNMP仿真环境,仿真结果表明,OSWSNMP较这两种协议在丢包率、网络延迟以及能量损耗方面有所改进。

基于混沌遗传算法的组播路由优化研究

在采用混沌遗传算法优化多目标QoS组播路由时,为克服Logistic映射收敛速度不快,而使传统混沌遗传算法优化效果不好的缺陷,将Tent混沌遗传算法引入QoS组播路由问题的求解中。该算法利用Tent混沌映射优越的区间均匀搜索能力,对通过遗传优选出的个体再次进行混沌优化,优化出适应度最高的个体进行交叉变异,从而保证足够多的下一代,以致算法不会陷入早熟。仿真结果表明,该算法优于Logistic混沌遗传算法,有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快、更稳定。

基于蚂蚁算法的QoS组播路由问题求解

采用启发式算法中的蚂蚁算法解决了包含带宽、延时、延时抖动、包丢失率和最小花费等约束条件在内的QoS组播路由问题.实验表明算法能快速找到最优解,而且具有良好的扩充性.

移动Ad Hoc网络中基于链路稳定性预测的组播路由协议

节点的随机移动性导致了移动自组织网络拓扑的动态变化,进而增加了重路由的频率,降低了网络通信性能.选择稳定性较高的路径进行路由,能够有效地降低重路由的频率,延长路由的生存时间.基于接收到的数据分组的信号强度,文中提出一种新颖的链路稳定性预测模型,并将其应用于传统组播路由协议中.仿真结果验证了预测机制的有效性,扩展协议LSPMR(Link Stability Prediction-based Multicast Routing Protocol)能够显著地提高分组投递率,降低分组端到端平均传输延时,且控制开销较小.

一种IP/DWDM光因特网中的组播路由算法

研究了IP/DWDM光因特网的集成QoS(QualityofService)组播路由与波长分配算法·给定组播请求与用户QoS需求,提出的算法基于遗传算法GA来构造一棵柔性QoS组播树,并基于波长图方法对组播树进行波长分配,一体化考虑路由选择和波长分配问题,从而使QoS组播树费用和用户QoS满意度都趋近优化·该算法还考虑了IP/DWDM光因特网的负载均衡问题·仿真实验表明,算法是可行和有效的·

QoS组播路由的启发式遗传算法

本文首先提出带宽延时约束、费用最小QoS组播路由模型 ,然后提出解决QoS组播路由问题的一种启发式遗传算法 ,该算法有以下特点 :(1)预处理机制 ;(2 )树结构编码 ;(3)启发式交叉策略 ;(4 )指导性变异过程 .

遗传算法在组播路由选择中的应用

本文提出了一种适合组播路由的遗传算法 .通过计算机模拟分析 ,此算法搜索速度快、效率高且具有较强的实用性和鲁棒性 .

基于遗传算法时延与时延差约束组播路由算法

现有组播路由协议提供尽力而为的服务而没有QoS(服务质量 )的支持 .一种启发式组播路由方案考虑了时延与时延差的约束条件 ,可以为应用提供实时性与同步性的支持 .提出了基于遗传算法的时延与时延差约束条件组播路由算法 ,在具有启发式组播算法性能的基础上兼顾组播的代价 。

基于启发式遗传算法的QoS组播路由问题求解

研究了带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束以及费用最小的 Qo S组播路由问题 ,并提出一种启发式遗传算法 .该算法有以下特点 :(1)预处理机制 ;(2 )树结构编码 ;(3)启发式交叉策略 ;(4 )指导性变异过程 .最后通过仿真实验证明该算法快速有效 .

一种非精确状态下满足多QoS约束的动态组播路由算法

提出了一种非精确状态下满足多QoS约束的动态组播路由算法———DMIQ ,该算法采用改进的BF算法作为路径搜索算法 ,WFQ作为分组调度机制 ,链路延迟不确定且服从均匀分布 ,能在非精确状态且满足带宽、延迟抖动和丢包率约束的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由 .仿真实验表明 ,DMIQ能在非精确状态且满足多QoS约束的前提下建立动态组播路由 ,在路由请求平均成功率、平均延迟和平均跳数等衡量指标下表现出良好的性能 .

一种基于延时及带宽受限的启发式组播路由算法

在分析了网络中基于延时和带宽受限的组播路由优化问题的基础上 ,本文提出了一种新的启发式算法 ,并进行了实验和分析 .结果表明文中构造的路由方案成功地解决了当网络中存在多组组播业务时的QoS路由选择问题 .此方案不仅保证了带宽、端到端延时 ,优化了路由树的代价 。