基于免疫克隆算法和K-medoids的网络节点聚类

在大规模分布式网络应用中,对网络节点进行聚类是构建高效网络体系结构的有效办法之一.在利用网络坐标系统Vivaldi得到各个节点的网络坐标的基础上,对网络节点进行K-medoids聚类.然后,针对K-medoids算法对初始中心选值敏感和易陷入局部极值的问题,提出基于免疫克隆算法的K-medoids聚类.实验结果表明,该聚类算法具有良好的可靠性及可扩展性,能对节点进行有效聚类.     

网络流量行为分析的一维元胞自动机模型

提出了一种网络流量的一维元胞自动机模型。制定了节点吞吐量和分组队列长度的更新规则,引入了减速概率来模拟节点发送分组的随机行为。数值仿真结果表明,该模型能较好的描述了网络中从自由流相到拥塞相的相变行为。     

基于覆盖网络的应用层选播服务的设计与研究

针对网络层的选播通信存在着可扩展性和无状态服务等根本问题,在现有的应用层选播研究基础上,提出了一种基于覆盖网络的应用层选播的结构,并把这种结构从代理节点的部署和链路的选取上进行求解,并通过实验对此拓扑结构进行了验证.     

基于配置策略的传统电信系统功能到OSS/J接口实现

OSS/J是NGOSS的Java实现,文章提出了一个基于配置策略的传统电信系统功能到OSS/J标准电信功能接口实现方案.首先分析传统电信系统处理流程和数据模型,通过设置配置文件,将传统电信系统的功能和数据分别映射成OSS/J标准接口和共享数据,从而使传统电信系统映射为OSS/J功能组件,提供统一的OSS/J操作流程.     

基于多核单向共享树的选播路由算法的研究

为了更好地在应用层实现选播通信.在对已有选播路由算法PIA-SM和CBT的优缺点分析的基础上,提出了一种基于多核单向共享树的选播路由算法,并给出了核节点和选播组成员的选择策略,实验表明,本算法能有效平衡网络和服务器负载,并在网络负载较重的情况下,有效地降低数据包的传送时延.     

网络体系结构建模和性能评价的形式化方法——随机进程代数

随机进程代数是从经典进程代数发展起来 ,用于并发系统的定性和定量分析的形式化方法 ,特别适合在计算机网络和通信协议的建模和性能评价 .首先介绍了 SPA的语法和操作语义 .并以令牌环局域网模型为例来说明其应用 .进一步讨论了 SPA的三种等价关系 ,以期解决模型状态空间爆炸问题 .     

求解带度约束多播路由问题的启发式遗传算法

为了能够有效求解带有度约束的多播路由模型，融合启发式算法与遗传算法，利用染色体作为启发信息，设计了一种求解该模型的混合遗传算法。该算法不但避免了直接对树形数据结构编码所带来的困难，而且具有快速收敛的特点和全局寻优的能力。最后，大量的数字仿真从实践上支持了该算法的有效性。     

基于Hilbert曲线的拓扑匹配的P2P覆盖网模型

针对P2P网络中由于逻辑网络和物理网络的拓扑结构不匹配导致物理路由效率低下的问题,提出一种新的拓扑匹配的P2P覆盖网模型.首先基于Vivaldi网络坐标系统对网络节点进行聚类,划分成K个聚集,且在每个聚集内选出头节点;然后利用Hilbert空间填充曲线的局部保持特性,把K个聚集的头节点构成环状拓扑结构;最终得到一个拓扑匹配的Hilbert-Ring覆盖网模型.仿真实验表明,该模型具有良好的性能,可以有效地降低网络延迟,减少网络开销.     

一种基于移动Agent的服务组合模型

在面向服务的架构中，为了实现根据用户需求，利用已有的服务构件组装新的服务，提出了基于主动网络和移动代理技术的服务组合模型，该模型将组合服务所需的基本服务封装成主动服务包SA（Senrice Agent）．通过SA的不同组合生成用户所需要的服务，并对服务组合过程中涉及的服务发现和服务选择算法进行了研究。     

Overlay组播路由中负载平衡问题的度量

该文改进了半径受限负载平衡组播路由问题模型中的负载平衡策略,同时考虑度约束、最小半径和负载平衡,建立了新的优化模型,并提出了节点的亏度和饱和度等概念,对overlay组播路由中的负载平衡程度从绝对亏度方差和相对亏度方差两个方面进行了精细的度量。最后, 通过一个精心设计的算例, 进一步阐明了本文所提概念和模型不但是有意义的,而且在计算上也是可行的。