一种用于混合通信网机会式路由选择算法

传统的路由协议都是针对特定的有线或无线网络,仅仅考虑路由的建立过程、路由建立过程中的收敛速度、路由维护的网络开销及路由动态更新时环路的避免等性能。将其用于有线无线混合传输网络会导致较低系统性能。机会式路由选择算法综合分析了无线链路状态和网络时延的影响,得出了各路径优先级的计算表达式,在路由选择时根据各条路径的优先级来选择路由。仿真结果表明,与传统路由算法相比较,该算法能够提高系统吞吐量和减少系统传输时延。

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。

最优铁水联运径路选择算法

本文基于铁路运输最短路径的启发式算法,提出了铁水联运径路选择的算法,讨论了该算法的复杂性,该算法与铁路运输最短路径的启发式算法线性相关,并指出对于一个多次访问存贮数据的算法,将数据一次全部读入内存,有可能大幅度减少算法执行时间。最后通过一个实例给出了算法的数据结构及执行过程。

基于多约束QoS问题的启发式算法

由于多媒体通信的需要,QoS路由技术已成为通信网络中研究的热点。通常情况下,在网络中寻找同时满足多个独立加性约束条件的路由是一个NP完全问题。本文探讨了多约束条件下的路径选择(MCP)问题,通过将MCP问题转化为离散化的动态网络,得到了一个性能更好的启发式QoS路由算法,复杂度从O(Tmn)降低为O(Tm),其中m、n分别是节点数和边数,T是算法定义的正整数,并在理论上证明了算法的正确性。最后给出实验举例,并通过与现有算法性能比较,表明改进的启发式算法能快速、有效地解决MCP问题,且适用于大规模的网络系统。

面向低轨星座馈电链路切换问题的混合克隆选择算法

随着低轨星座规模的不断扩张,本就相对匮乏的信关站资源变得更加紧张.为提高信关站天线的使用效率,提出一种混合克隆选择算法.首先,将卫星与信关站可见弧段转化为任务集合,将馈电链路切换问题转化为任务分配问题,并建立相应的数学整数规划模型;然后,将抗体编码为一组任务分配向量,结合启发式冲突消解规则,建立基于有向图最短路的解码方法,引入阈值参数降低解码的计算开销,提出基于自适应邻域选择的局部搜索算法,增强局部寻优能力;最后,搭建低轨星座馈电链路切换仿真场景,生成不同规模的算例来开展对比实验.仿真实验结果表明,所提出算法能够快速收敛到小规模算例的最优解,同时在大规模算例上比现有启发式算法表现出更强的求解能力和更稳定的性能,从而验证所提出算法的有效性.