蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

高速路由查找算法的研究

介绍了路由查找算法的研究背景和一些技术指标,描述了几种具有代表性的IPv4高速路由查找算法,分析了其优缺点。阐述了基于硬件实现的高速路由查找算法——6级路由查找算法,给出了硬件实现结构,其仿真结果显示该算法实现了50×106次路由查找/s。     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH 算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

求解QoS组播路由问题的改进蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种相对较新的启发式方法，通过模拟蚂蚁的觅食行为，提出了求解QoS组播路由问题的改进蚂蚁算法。仿真实验表明，该算法能以较高速度收敛，有效地解决QoS组播路由问题。     

无线Mesh网络链路认知OLSR路由协议

针对无线Mesh网络性能需求,及其路由所面临的挑战,以OLSR路由协议为基础,提出一种链路认知的路由协议LC-OLSR。协议对节点负载、链路投递率和链路可用性等环境进行感知和推理,获得网络中节点之间的路径链路质量评价,评价结果用于路由的优化,达到提高网络吞吐率和负载均衡的目的。仿真表明,LC-OLSR能够提高无线Mesh网络的分组递交率,降低平均端到端延时,一定程度上达到了负载均衡的目的。     

Warshall算法在计算机网络中的应用

重点介绍了Warshall算法及其在计算机网络中的应用.     

移动Adhoc网络中改进的动态源路由算法研究

实时多媒体业务的普及使得提供QoS保证成为移动自组网研究的热点问题。然而移动节点的自由移动和拓扑动态变化,经常造成已经建立的路径断开而需重构路由,造成通信中断和较大的时延与抖动。该文提出了一种改进的动态源路由协议,采用链路状态探测的方法,找到一条最稳定的路径并在通信过程中实时监测路径状态变化,及时进行软切换,有效降低通信中断的概率,从而提供服务质量保证。     

路由选择的一种新遗传算法

提出了应用于QoS路由选择的一种新遗传算法,该算法给出了基于跳数优先原则的初始种群生成办法,以及邻近交叉和前向变异两个关键算子。算法的主要优点表现为初始种群生成独立于网络拓扑的度量参数,交叉产生了多样性新个体,以及变异有效抑制算法退化等。对随机生成的不同规模的网络拓扑结构进行仿真,结果表明该算法是有效的。     

混合型P2P网络中的基于Gossip的动态自适应算法

为了提高搜索的性能,出现了混合P2P网络搜索方法。在混合P2P网络中,关键的问题在于确定资源的流行程度。针对该问题,该文提出了一种基于Gossip的动态自适应算法(DAHG),通过抛硬币操作估计节点加入和离开P2P网络时所带入和带走的文档副本数;并通过Gossips传递估计值,获得资源的流行程度。仿真结果表明,该算法具有良好的适应性,能够反映P2P网络中节点和资源的动态性,从而选择出正确的资源搜索方法,减少搜索响应时间和提高资源的命中率。     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

考虑站点配置的企业通勤班车综合路径规划方法

针对传统方法中将班车站点选择与路径规划分别进行处理而不能考虑两者间关联的问题,给出了一种考虑站点配置的综合路径规划方法。首先基于信息熵的FCM半监督聚类算法,对企业通勤班车站点配置问题进行求解,确定出基于员工居住信息的合理站点配置方案;在此基础上,基于蚁群算法的对路径优化问题进行求解。实验结果表明,综合路径规划方法可以为优化企业班车站点配置及路径规划策略提供参考。     

超宽带自组网中基于定位辅助的路由

将超宽带定位技术应用于超宽带自组网路由算法,通过定位得到网络拓扑,以距离作为路由查找的度量标准之一,限制了路由请求的范围,从而降低了网络的洪泛开销。超宽带精确定位的特点以及距离策略的运用使得路由算法的性能很大程度上得以改进,使用OPNET进行仿真实验证明了所提出算法的有效性。     

SEC-Tree的安全WSNS路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)的广泛应用及其对低能耗、高安全性迫切需求,提出SEC-Tree拓扑结构。以Sec-Tree为基础,设计了多层多路径路由协议,给出了一个自适应多路径路由算法。提出一种PSK生成算法,并将PSK应用于Sec-Tree初始化及路由维护中,实现了基于局部化的加密和鉴别技术,使该协议具有良好的安全特征、抗攻击能力和多跳、多路径路由的可靠特征。分析表明该路由协议具有高效安全的良好特性。     

基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路径优化研究

集装箱国际多式联运由于涉及多方式的运输过程和节点上的方式转换,相较于一般运输网络具有更高的复杂性。针对多式联运的特殊网络结构进行模型设计,并通过动态蚁群算法的设计提高模型的寻优能力,以天津港到墨西哥城的实际数据为算例进行实证分析,从而为多式联运网络问题提供可操作的优化方法。     

QoS支持下的GIS服务链最优化问题研究

针对当前OGC互操作标准未提供QoS支持的现状,对OGC服务标准进行了服务质量扩展。在此基础上实现了一种基于遗传算法、具有全局QoS约束的最优化服务选择方法。该方法采用了树型染色体编码方式及基于罚函数法的适应度函数。通过与整数规划得到的最优解进行对比,验证了该方法解质量的有效性,并通过改变候选服务数和任务数等试验条件,证明了该方法的时间复杂度近似线性。     

基于路由器、防火墙的校园网络安全构建

简要分析了校园网的安全管理与路由器、防火墙的技术,较全面的分析了路由器访问控制列表(ACL)的分类及作用;针对校园网的不同安全属性及对网络间的访问控制要求,组合路由器ACL与防火墙技术,构建了校园网的安全性管理,并重点介绍几种解决方案。