应用于MPLS网络负载均衡的启发式自适应遗传算法研究

提出一种启发式自适应遗传优化算法,求解MPLS网络负载均衡问题。算法采用自然数编码,自适应的交叉变异算子,并融入启发式信息有效地提高了搜索效率。仿真结果证明算法是有效的,显著改善了传统SPF路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。

多目标的Internet路由优化控制算法

研究通过优化链路权值以控制网络路由来实施流量工程 .以网络拥塞最小化和时延最小化为流量工程目标 ,建立了多目标的全局路由优化数学模型 .求解该问题是NP困难的 ,提出一种混沌群搜索优化算法进行求解 .算法采用群局部搜索 ,利用混沌变量产生一组分布好的初始解 ,并在邻域搜索进程中应用扩展贪心思想 ,提高了算法的全局搜索能力 .仿真结果表明所提算法能够有效减少由于流量分布不平衡造成的网络拥塞 ,同时限制长路径 ,提高了网络性能 .

基于最小干扰路由的流量工程动态路由算法研究

分析目前流量工程动态路由算法研究现状,以提高网络吞吐量为目标,提出一种改进的流量工程动态路由算法,综合考虑了网络拓扑和流量分布状况,提出分级的链路关键度定义,将流量工程目标有效转化为路径约束。仿真结果表明所提算法性能比Kodialam算法及其它几种典型的动态路由算法好。

一种MPLS网络拥塞最小化的全局路由优化算法

提出一种启发式群搜索双螺旋优化算法,求解MPLS网络路由全局优化问题,优化目标是使 网络拥塞最小化。算法采用群局部搜索,利用混沌变量产生一组分布好的初始解,在邻域搜索过程中融入启 发式信息,并设计了特别的贪婪重路由以及扩展贪婪原则,提高了算法效率和全局搜索能力。通过仿真比较 说明了所提算法的有效性,及其显著改善网络性能的意义。