基于关键节点时延约束低代价组播路由算法

针对时延约束下低代价组播树的构建方法,提出了一种基于关键节点的时延约束低代价组播路由算法。该算法对已有的动态时延优化的链路选择函数进行改进,并加入关键节点和关键次数的概念。在首次选择目的节点时,重点考虑关键节点和关键次数因素,降低了选择低代价链路的时间复杂性,再利用改进后的链路选择函数依次选择节点加入树中,进而产生满足要求的组播树。实验仿真结果表明,该算法不仅能正确构建出时延约束低代价组播树,且与其他算法相比,构成组播树所需平均时间更少。

一种改进的最小代价网络编码算法

分析了网络编码内在特性,指出网络编码区别于传统多播并提升多播传输性能的根本原因在于网络中存在被不同传输路径所重用的关键链路.通过在构建网络编码多播的传输路径时形成较少的关键链路,提出了一种基于关键链路的最小代价网络编码算法.该算法是在最大流算法的基础上加以改进的,并结合了网络增广链和最小截集的性质,是一种有效的最小代价网络编码算法.基于随机网络的仿真实验证明,在实现多播理论容量的前提下,该算法能有效降低网络编码的代价.

一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法 (Ant Colony Optimization,ACO)收敛速度慢 ,易限于局部最小点等缺陷 ,对 ACO进行了改进 ,在每次循环结束时 ,保留最优解 ,自适应地改变挥发度系数 ,引入遗传算法的交叉算子 ,提出了一种基于 ACO的有时延约束的多播路由算法模型 .仿真结果表明 ,基于改进 ACO的多播路由算法模型可以稳定地获得优于现有启发式算法的解 ,是一种有效的多播路由算法 。

多播路由算法MPH的时间复杂度研究

多播通信是从一个源点同时向网络中的多个成员发送分组的通信服务 ,一个最小代价的多播路由算法是NP完全的 ,在时间敏感的应用中其运行时间是一个关键问题 .MPH(MinimumPathCostHeuristic)算法是一个著名的启发式最小代价多播路由算法 ,本文对该算法进行了理论分析和证明 ,并做了广泛的仿真实验 ,结果表明其时间复杂度是O(m2 n)而不是过去文献中所给出的O(m2 n +e) .

利用分散搜索算法实现受时延约束的多播路由

提出一种新的基于分散搜索算法(Scatter Search,SS)来解决受时延约束的多播路由的方法。作为进化算法的一种,分散搜索算法不但继承了进化算法中通过杂交和变异算子来增强性能的机制,还独创性地运用了"分散-收敛集聚"的迭代机制。通过在受时延约束多播路由算法上应用SS算法,寻找包含所有组播节点在内的最小代价树。实验表明,本算法具有较好的收敛性和分布性。

基于流量工程的最小干扰路由算法的改进

在研究多种流量工程动态路由算法的基础上,深入剖析了最小干扰路由算法并指出了该算法的不足,提出了一种改进的最小干扰路由算法。改进算法的基本思想是在考虑不包括当前节点对和其他入口出口节点对的关键链路和准关键链路的同时,综合考虑了当前节点对的Δ-关键链路,使网络中相应链路的重要程度以链路权值的方式表现出来。仿真结果表明,改进算法在满足标记交换路径(LSP)请求的同时,提高了整个网络总的最大流,增加了LSP请求接入的个数,进一步降低了LSP请求的拒绝率。

一种基于蚁群算法的QoS多播路由算法

采用启发式算法中蚂蚁算法解决包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的多播路由问题,文章基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径原理工作,并在分析多约束Qo S的多播路由的基础上,提出了一种基于蚁群算法的Qo S多播路由算法(QMRA) 。

基于公共信息模型的配电网网架优化规划

在公共信息模型(CIM)扩展的配电网模型基础上构建了组合式迭代器以实现系统级元件遍历。讨论了实际配电网规划普遍存在的多交叉点的情况,运用改进的基于关键节点最小代价多播路由算法建立配电网规划模型,提出了组合边的概念,以组合边的形式参与边的动态迭代,获得总体费用最小的优化规划结果。以迭代器隔离算法和数据,降低耦合度并增强稳定性和可拓展性。算例表明了文中方法的有效性。