收藏本站
《湖南大学》 2005年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于模拟退火和禁忌搜索的组播路由算法研究

余波  
【摘要】:随着计算机网络技术和多媒体技术的发展,Internet正在成为许多实时多媒体应用的重要载体。这些实时多媒体应用的数据传输量大、具有多点通信的特点,因此需要网络提供有效的组播通信机制。 组播路由的问题是要建立一棵组播源到所有目的节点的转发树。由于实时应用程序还有严格的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,如带宽、延迟、延迟抖动、丢失率等,组播路由计算还要考虑各种QoS约束条件。多约束条件下的组播路由问题通常是NP完全问题,目前研究者大多采用启发式算法求解。相关研究表明,现有启发式算法或者复杂度较高,不能应用于大型网络的组播路由计算,或者性能较低,计算的组播树代价较大。因此,如何在保证算法性能的前提下,减少算法的时间复杂度是备受研究者的关注的问题。本文的研究主要是如何利用现代优化算法,如模拟退火算法和禁忌搜索算法来求解组播路由问题。 首先,本文对计算机网络中组播通信进行了调查和综述,深入地分析了IP组播的工作原理、组播路由协议,QoS组播路由问题的研究现状以及研究的重要性。针对互联网中服务质量路由的要求,建立了QoS的网络模型;根据约束条件和优化目标对QoS组播路由算法进行了分类和比较,并对目前提出的各种QoS组播路由算法进行了评价。 其次,针对延迟受限组播路由问题本文提出了一种基于模拟退火的QoS组播路由算法SAQMR。SAQMR算法利用模拟退火来搜寻最优组播树中的中继节点集。实验表明,SAQMR算法具有时间复杂度低的优点,同时又能保证算法的性能,计算的组播树代价与目前提出的最好算法BSMA相差不到6%。另外,在实时多媒体通信中,延迟差也是一个非常重要的性能指标,针对延迟和延迟差受限组播路由问题,提出了一种基于禁忌搜索的QoS组播路由算法TSQMR。通过模拟实验将TSQMR算法和DVMA算法进行比较,结果表明,TSQMR在寻路成功率与DVMA算法相仿,能够满足应用对延迟和延迟差的要求,同时计算的组播树代价明显优于DVMA算法。在应用层提出基于加权选择函数的应用层组播路由算法WSF-ALM。对于QoS组播路由的优化提出了较完整的解决方法。 最后,根据目前的工作中的问题,提出了进一步的研究工作,并对QoS组播路由问题进行了展望。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP393.02

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 杨宁;应用层多播与Steiner算法的研究[D];大连理工大学;2010年
2 邹德莉;QoS组播路由关键算法研究[D];大连理工大学;2006年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 闵应骅;计算机网络路由研究综述[J];计算机学报;2003年06期
2 刘莹,吴建平;求解带时延约束组播路由问题的启发式遗传算法[J];计算机研究与发展;2003年03期
3 崔勇,吴建平,徐恪,徐明伟;互联网络服务质量路由算法研究综述[J];软件学报;2002年11期
4 王新红,王光兴;基于遗传算法的时延受限代价最小组播路由选择方法[J];通信学报;2002年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王静;鄢鹏;;计算机网络路由优化策略研究[J];计算机光盘软件与应用;2015年02期
2 艾迪;喻俊;;独立计算机网络功能布局及操作方法[J];信息通信;2014年11期
3 王新玉;向东;虞志刚;;TM:一种新的片上网络拓扑结构[J];计算机学报;2014年11期
4 李志敏;汤创为;谭敏生;王舒;周欢;;基于最小节点负载优先的逻辑承载网构建方法[J];计算机工程与应用;2014年10期
5 王美;李晓峰;孟令军;张立军;;基于k中心点算法的TOPO服务器算法的研究[J];计算机技术与发展;2014年04期
6 李晰;才秀凤;;基于链路编码的差分进化组播路由算法[J];硅谷;2013年20期
7 魏娟;;基于遗传算法的OSPF路由研究[J];科技资讯;2013年22期
8 杨晓磊;盛帅;;一种SQL注入攻击防御研究[J];科技传播;2013年13期
9 马伟;;计算机网络路由探究综述[J];电子测试;2013年13期
10 盛帅;杨晓磊;;一种改进的AODV多路径QoS路由算法[J];时代教育;2013年12期
【同被引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王凤云;基于P2P的流媒体应用层组播模型的设计与应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
2 余波;基于模拟退火和禁忌搜索的组播路由算法研究[D];湖南大学;2005年
3 谢银祥;计算机网络中的组播路由算法[D];西安电子科技大学;2004年
4 陈品;计算机通信网中的多播路由算法[D];西安电子科技大学;2001年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 李倩;大容量数字图像信息隐藏优化算法研究[D];曲阜师范大学;2016年
2 王小龙;图的Steiner最小树问题的算法与应用研究[D];南京邮电大学;2015年
3 程刚;基于非支配个体自适应划分策略的进化多目标优化及应用[D];西安电子科技大学;2010年
4 陈兴华;满足QoS约束的多播路由算法[D];东北大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 田绍槐;超立方体多处理机系统中基于扩展最优通路矩阵的容错路由[J];计算机学报;2002年01期
2 闵应骅;计算科学的回顾与前瞻[J];自然科学进展;2000年10期
3 石坚,邹玲,董天临,赵尔墩;遗传算法在组播路由选择中的应用[J];电子学报;2000年05期
4 高峰,李忠诚,闵应骅,吴杰;超立方体多处理机系统中基于扩展安全向量的容错路由[J];计算机学报;2000年03期
5 孙文生,刘泽民;组播路由调度的神经网络方法[J];通信学报;1998年11期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 阚今钟;高尚;;基于混合蚁群与遗传模拟退火的QoS组播路由算法[J];科学技术与工程;2011年34期
2 俞家文;王保敏;杜伟;;加温退火算法及其在旅行商问题中的应用[J];微计算机信息;2010年01期
3 于瀛;杨世忠;衡丽帆;;遗传模拟退火整定PID算法的应用仿真研究[J];自动化应用;2018年03期
4 邹士新,马远良,杨坤德,张翼鹏;用模拟退火差异进化算法进行匹配场反演[J];系统仿真学报;2005年06期
5 陈华根;李丽华;许惠平;陈冰;;改进的非常快速模拟退火算法[J];同济大学学报(自然科学版);2006年08期
6 唐胜,周经野,钱跃良,李锦涛;一种基于模拟退火的自适应算法[J];计算机工程与应用;2002年18期
7 廖峻杰;潘甫景;;结构优化算法进展及其在拱坝优化中的应用[J];广东水利水电;2009年02期
8 唐环;高健;;在中学排课问题中实用的模拟退火算法应用[J];计算机系统应用;2017年10期
9 李少波;徐立章;胡建军;;基于遗传编程的可持续模拟退火算法及应用[J];系统仿真学报;2009年07期
10 贾祥素;董方武;;一种改进的模拟退火算法在服装配送系统中的应用[J];工业控制计算机;2009年10期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 余建军;孙树栋;;模拟退火免疫混合算法[A];全国第16届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集[C];2004年
2 李刚;查建中;陆一平;;基于并行模拟退火算法的复杂机电产品的布局设计[A];2006年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(三)[C];2006年
3 王小翠;郑更新;邢瑞;;一个用模拟退火求解TSP问题的新算法[A];中国企业运筹学[C];2009年
4 徐英钟;高震;李波;;基于禁忌搜索的蚁群算法求解旅行商问题[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
5 徐一;杨静;任志刚;杨迅幸;;基于学习的烟花算法[A];2018中国自动化大会(CAC2018)论文集[C];2018年
6 熊薇薇;吴怀宇;;一种改进的角点检测算法[A];中国计量协会冶金分会2009年年会论文集[C];2009年
7 陶丽;张自力;丁晓明;;一种适用于动态重构的联盟形成算法[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
8 张兰平;;谈小学一年级算法多样化的优化[A];中华教育理论与实践科研论文成果选编(下)[C];2007年
9 杨红斌;;计划量算法的优化[A];第四届全国医院药剂科建设与管理学术研讨会论文集[C];2012年
10 林克旺;;基于分层网络实现高效的自稳定的选举算法[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2006年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 眉间尺;比算法推荐更重要的是确认眼神[N];科技日报;2018年
2 陈航辉;切勿陷入算法迷信[N];解放军报;2019年
3 西南政法大学行政法学院 邬蕾;算法与法秩序的重塑[N];中国社会科学报;2019年
4 沈东坡;致命的“算法”[N];滨海时报;2017年
5 刘振;“成于算法”当警惕“败于算法”[N];安徽日报;2018年
6 中国信息通信研究院产业与规划研究所 李曼 谢智刚;算法升级加快数字经济发展步伐[N];人民邮电;2018年
7 孙益武;算法也应接受法律的审视[N];民主与法制时报;2018年
8 刘文龙;“算法”只是工具 可以运用但别依赖[N];解放日报;2018年
9 小鱼 乐舒 苏晓 晓龙 良辰;算法:干了这杯“酒”,从此推荐内容是好友[N];人民邮电;2018年
10 本报记者 倪弋;网络时代,应如何规范“算法”[N];人民日报;2018年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王冰;人工蜂群算法的改进及相关应用的研究[D];北京理工大学;2015年
2 李美安;普适分布式互斥算法及应用[D];电子科技大学;2007年
3 王艳娇;人工蜂群算法的研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2013年
4 王小根;粒子群优化算法的改进及其在图像中的应用研究[D];江南大学;2009年
5 刘婷;改进人工蜂群算法及其在多用户检测中的应用[D];天津大学;2013年
6 邱剑锋;人工蜂群算法的改进方法与收敛性理论的研究[D];安徽大学;2014年
7 肖建元;保几何结构算法在等离子体物理中的应用[D];中国科学技术大学;2017年
8 盛歆漪;粒子群优化算法及其应用研究[D];江南大学;2015年
9 张冬丽;人工蜂群算法的改进及相关应用研究[D];燕山大学;2014年
10 蔡泽凡;仿生优化群算法及应用研究[D];华南理工大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 余波;基于模拟退火和禁忌搜索的组播路由算法研究[D];湖南大学;2005年
2 秦玲;蚁群算法的改进与应用[D];扬州大学;2004年
3 杜庆良;蛋白质结构预测的并行模拟退火算法研究[D];福建农林大学;2013年
4 徐海涛;基于SOPC的软硬件划分算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 李先成;基于模拟退火算法的两物种小系统发育问题算法研究[D];广西师范大学;2016年
6 弓英瑛;蚁群算法的改进研究与应用[D];安徽理工大学;2014年
7 林令娟;模拟退火微粒群混合算法的研究及应用[D];山东师范大学;2010年
8 岳凤;多态蚁群算法研究及其应用[D];山东师范大学;2009年
9 王向红;模拟退火算法在营养配餐优选系统中的研究与应用[D];东北大学 ;2009年
10 岳振芳;教与学优化算法的改进研究[D];宁夏大学;2016年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026