基于遗传算法的QoS组播路由优化研究

发布时间：2017-04-13 01:17

  本文关键词：基于遗传算法的QoS组播路由优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着Internet的出现以及迅猛的发展,越来越多的多媒体应用大量涌现而出,例如视频会议、远程视频教学和视频点播等。这些应用虽然都有着不同的形式,但是却都有着一个共性:对信息传输的高效性都有较高的要求。为了更好的保证这些业务的传输质量,信息在传输过程中需要满足一些特定的要求,这就是所谓的Qo S(Quality of Service)问题。多约束的Qo S问题已经被证明是一个NP难问题,而传统的路由协议提供的是一种“尽力而为”的服务,无法有效的提供Qo S保障。为了有效满足Qo S约束条件,智能算法被用来解决多Qo S约束的NP难问题,而在众多智能算法中,遗传算法因具有较好的并行性、全局性和自适应性,故在解决NP难问题方面拥有较大的优势。现在已有很多基于遗传算法的多Qo S约束组播路由的研究,但是要将组播路由问题很好的和遗传算法结合在一起,有两个难点,第一个就是如何设定种群个体完成编码,第二个就是如何设置好的适应度函数。好的编码可以无需解码,并且可以有效地完成交叉和变异操作;而遗传算法求解的过程中基本上不需要使用搜索解空间的任何知识和其他辅助信息只需要根据适应度函数值来对个体性能进行评价,并在评价基础上进行遗传操作直到求得解。针对以上问题,本文基于遗传算法循序渐进的分别研究多Qo S单播路由、满足时延和带宽约束的组播路由以及多Qo S组播路由。最后针对每个问题各提出了一个改进的遗传算法,分别解决了满足多Qo S约束的单播路由问题、满足时延和带宽约束的组播路由问题以及满足多Qo S约束的组播路由问题。其中第一个算法主要在设定适应值函数的时候提出了一种创新的惩罚机制,第二个算法主要提出一种创新的编码方式,而最后一个算法是对前两个算法的一个整合。对于文章提出的算法分别进行仿真实验,最后可以得出结论:文章提出的算法都是可行的,并且通过与现有提出的遗传算法结果进行比较,文章算法在收敛性、资源消耗和花费代价方面的性能明显优于现有算法。
【关键词】：组播路由 服务质量(QoS) 遗传算法 路由算法 编码
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP18
【目录】：

• 引言7-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 选题意义和背景9-13
• 1.2 组播路由算法研究现状13-14
• 1.2.1 概述13
• 1.2.2 组播路由算法现存问题13-14
• 1.3 课题研究意义14-17
• 1.4 论文研究内容和组织结构17-19
• 1.4.1 论文研究内容17
• 1.4.2 组织结构17-19
• 2 QoS组播路由19-41
• 2.1 组播路由技术19-24
• 2.1.1 组播路由技术产生背景19
• 2.1.2 组播路由理论基础19-22
• 2.1.3 组播路由协议22-23
• 2.1.4 组播路由算法设计目标23-24
• 2.2 QoS约束24-28
• 2.2.1 QoS定义24-25
• 2.2.2 QoS度量25-26
• 2.2.3 QoS度量选择26-27
• 2.2.4 QoS路由与传统路由区别27-28
• 2.3 QoS组播路由28-34
• 2.3.1 QoS组播路由的概念28
• 2.3.2 QoS组播路由的数学模型28-30
• 2.3.3 QoS组播路由算法和协议30-34
• 2.4 遗传算法34-39
• 2.4.1 遗传算法的发展历史34
• 2.4.2 遗传算法的基本思想34-35
• 2.4.3 遗传算法的特点35-37
• 2.4.4 遗传算法的应用37
• 2.4.5 遗传算法的基本流程37-39
• 2.4.6 遗传算法的基本操作39
• 2.5 本章小结39-41
• 3 基于改进遗传算法的多约束QoS单播路由算法41-50
• 3.1 概述41
• 3.2 问题规模与问题描述41-42
• 3.3 遗传算法42-46
• 3.3.1 编码42
• 3.3.2 初始种群42-43
• 3.3.3 适应度函数设计43-44
• 3.3.4 选择44-45
• 3.3.5 交叉45
• 3.3.6 变异45-46
• 3.4 算法分析与仿真结果46-48
• 3.5 本章小结48-50
• 4 基于改进遗传算法的满足带宽和时延约束的组播路由算法50-62
• 4.1 引言50-51
• 4.2 问题描述51-53
• 4.3 算法53-58
• 4.3.1 预处理53
• 4.3.2 编码53-54
• 4.3.3 种群初始化54-55
• 4.3.4 适应度函数55
• 4.3.5 选择算子55-56
• 4.3.6 交叉算子56-57
• 4.3.7 变异算子57-58
• 4.4 仿真58-61
• 4.4.1 实例 158-59
• 4.4.2 实例 259-61
• 4.5 结论61-62
• 5 基于改进遗传算法的多约束QoS组播路由算法62-68
• 5.1 概述62
• 5.2 算法描述62-64
• 5.3 仿真实现64-67
• 5.4 结论67-68
• 6 结束语68-70
• 参考文献70-74
• 在学研究成果74-75
• 致谢75-77
• Abstract77-78
• 摘要78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 万振凯;曾蕾;;基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究[J];计算机科学;2014年S2期

2 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

3 段珊珊;IPv6选播的若干探讨[J];中国数据通信;2003年12期

4 汪松泉;程家兴;;遗传算法和模拟退火算法求解TSP的性能分析[J];计算机技术与发展;2009年11期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 段汐;基于蚁群算法的无线Mesh网络QoS路由研究[D];南京航空航天大学;2014年

  本文关键词：基于遗传算法的QoS组播路由优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：302482