网络选播路由模拟系统的设计与实现

在分析选播路由算法的基础上，设计一个网络选播路由模拟系统。该模拟系统由网络模型生成器、网络负载生成器、选播路由算法实现器和模拟结果处理器组成。网络仿真实验结果表明，该系统可用于对选播路由算法性能进行有效的分析和评价。     

选播通信服务及其实现

阐述选播通信服务的定义、功能及种类，分析应用层选播通信服务的实现方法和不足，针对应用层选播的不足，提出了网络层选播模式，并指出网络层选播通信服务中选播地址分配和对选播数据包转发的实现方法。     

基于PBIL的多QoS约束选播路由算法

为了满足时延、时延抖动、带宽、丢包率多个服务质量约束下以最小代价选播路由,针对使用常规算法很难求得最优解,提出一种基于种群的增量学习(Population-Based Incremental Learning,PBIL)方法的多约束选播路由算法,该算法有效结合了遗传算法和竞争学习的优点,以更新概率向量为主要的快速进化手段,使得算法更加易于操作,同时对标准PBIL算法中的概率向量更新机制进行了改进,使用两个最优个体代替传统的仅使用单个最优个体,增加了更多优秀个体被选择保存到下一代的机会.最后给出了基于PBIL的选播路由算法和基于遗传优化的选播路由算法随机网络拓扑上的仿真比较,结果表明:算法在最优解的精确度上、成功率上以及执行速度上明显优于遗传算法求解.     

基于遗传算法的网络选播路由算法初探

介绍选播路由算法相关的基本概念和研究内容，探讨利用遗传算法和随机方法研究选播路由算法的关键技术问题。     

基于扩张方法的选播路由算法

根据选播地址数量不多、使用频率高、多主机的特点，提出了一种基于扩张方法的选播路由算法．路由器根据选播服务器发送的expand报文和网络的各项性能综合度量，计算它应该加入的组成员分区，并在路由表中建立相应的项；再由该分区内的路由器将目标地址为该选播地址的请求以直接方式或者隧道方式转发到这个组成员,用网络仿真软件NS-2对所提出的路由算法进行仿真，结果表明，它可以降低传输时延，提高服务的可扩展性．     

基于QoS的多媒体流动态路由选择的设计与实现

以路由器的基本原理和ＴＣＰ／ＩＰ协议族为依据，针对多媒体通信的特点，在ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ操作系统平台下，提出并实现了一种基于ＱｏＳ的动态路由选择的方法它，它根据网络现有资源状况决定多媒体流的路径，并能为有ＱｏＳ要求的多媒体流进行资源预留，将ＱｏＳ协商机制与路由选择有机地结合到一起，为多媒体流提供较好的服务。     

支持QoS的光突发交换网络偏射路由算法

指出了光突发交换(OBS)网络的一个关键问题是如何解决资源冲突,偏射路由是光网络中的冲突解决机制之一.提出了OBS网络非循环偏射路由算法(ADR),此算法基于各网络节点的路径度来确定路由中的偏射路径,支持突发数据的有序传输,将偏射路径的流量分布到具有低路径度的中间节点.利用此算法实现了区别服务以支持QoS,并通过仿真分析了其在优化OBS网络中的性能.     

基于QoS的网络路由模拟器设计与实现

基于网络连接流参数和链路信息,QoS路由算法能够选择合适传输路径以满足应用性能的要求和优化网络资源,仅驻通过数学方法测试路由算法性能是不够的,而且在算法设计过程中,许多参数都需要通过模拟实验获得,本介绍了基于QoS网络路由模拟器的设计与实现方法,该模拟器可以测试不同路由算法性能,并可提供不同路由算法性能参数的比较。     

IP QoS在校园网中的实现

基于IP技术的校园网必须拥有足够的带宽和强大的服务质量QoS(Quality of Service)能力，以便在任何条件下都能提供可靠和可预测的应用性能．通过分析IP Qos的体系结构及其应用技术，给出了在使用IP技术的校园网中实现QoS的方法。     

保证QoS的多流复用VoMPLS方案

针对已有的VoIP方案包利用率不高，不保证QoS的问题，提出一个高效、可靠的VoMPLS方案。该方案在IP子网对RTP/UDP／IP包结构进行多流复用，在MPLS骨干网对RTP/MPLS包结构进行多流复用，提高包利用率。在子网使用DiffSen，模型，在骨干网使用可变比特率服务保证QoS。分析了DiffServ模型和可变比特率服务之间的映射关系。计算了复用后的包利用率，描述了整个方案的工作过程。分析表明，基于DiffServ、可变比特率服务和多流复用的VoMPLS方案能有效地提高包利用率，保证OoS。     

求解QoS路由优化的一种新进化算法

对网络中支持多个QoS参数路由的数学模型进行了形式化分析,提出了一种多目标进化算法（QMOEA）。该算法能有效地将多个优化目标统一起来,并在此基础之上引入“自适应退避”机制与贪心策略,保证了群体的多样性和快速收敛。仿真结果与理论分析验证了该算法的有效性与正确性。     

QoS组播路由算法研究综述

组播路由和网络服务质量(QoS)是目前和下一代Internet的两个重要研究课题。QoS组播路由作为这两个研究课题的融合,是亟待解决的NP-完全多目标优化问题。结合QoS组播路由算法的问题模型与数学描述,依照不同标准对现有的QoS组播路由算法进行了分类,就当前QoS组播路由算法的研究成果进行了总结,分析比较了典型的QoS组播路由算法,提出了目前算法研究存在的问题,并对以后的研究方向作了展望。     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem

Based on the state transition rule, the localupdating rule and the global updating rule of ant colony algorithm, we propose an improved ant colony algorithm of the least cost quality of service (QoS) unicast routing. The algorithm is used for solving the routing problem with delay, delay jitter, bandwidth, and packet loss-constrained. In the simulation, about 52.33% ants find the successful QoS routing , and converge to the best. It is proved that the algorithm is efficient and effective.     

一种求解QoS路由问题的半定规划算法

QoS路由的主要问题是求源节点到目的节点满足QoS多个约束的优化问题。由于半定规划在求解组合优化问题和NP-完全问题时具有收敛速度快,迭代步数少等优点。本文基于QoS路由问题的线性整数规划网络模型,利用半定规划方法研究了时延约束的代价最小问题。把QoS路由的一般模型松弛为半定规划的标准形式,利用半定规划内点方法进行求解,然后利用随机扰动方法得到原问题的近似最优解.数值试验表明了算法的有效性。     

基于蚂蚁算法的通信网络QoS路由方法

对于提供基于QoS服务的通信网络来说，QoS路由是其中一个很关键的因素。本文介绍的基于蚂蚁算法QoS路由就是一个很好的解决方法。此前的一些算法只考虑了时延这一影响，本文的方法则考虑了服务质量的其它一些参数，比如有保证的带宽和最大的延迟等，从而提供更好的服务质量。     

多条件约束的QoS路由选择简化算法研究

通过对服务质量路由具体分析,建立了一个满足条件的非线性整数规划模型,并根据该模型的特点,给出了相应的求解算法及性能分析,最后实例表明所提出的模型及算法是有效的.     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service （QoS） guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple con-straints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks （MANET）. The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm （MQMGA）. The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stabilitv in dvnamic mobile networks.     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．