基于神经网络的QOS组播路由研究

发布时间：2017-09-25 21:09

  本文关键词：基于神经网络的QOS组播路由研究

  更多相关文章： 组播路由 服务质量 路由算法 神经网络

【摘要】：随着现代通信网络技术的发展以及各种新型通信业务的出现,对通信网络的传输性能提出了更高的要求。由于组播技术降低了网络的负荷,节约了网络的带宽资源,减少了阻塞的发生,因此组播技术目前已经成为应用最为广泛的网络信息传输方式。组播路由问题的关键在于寻找一颗满足传输业务服务质量(Quality of Service, QoS)要求的组播树,由于该类QoS组播路由问题属于NP完全问题,所以求解难度比较大,受到了中外学者的极大关注。目前,由于智能算法的优良特性,大量的智能算法被应用于组播路由问题的研究。但是随着QOS组播路由问题的不断深入发展与研究,智能算法的一些弊端逐渐出现,如未成熟收敛、容易出现停滞现象、时间耗费过大、过于复杂等。本文研究了如何将神经网络这一新型优化算法应用到QoS组播路由算法问题中,利用该算法的高度并行、自组织、自学习的特点,为解决QoS组播路由问题发现新的思路。在文章中构建了两种解决QoS组播路由问题的算法。首先构建了在当前组播路由算法中具有代表性意义的模拟退火遗传QoS组播路由算法,然后运用Hopfield神经网络构建了QoS组播路由算法,并在Hopfield神经网络中构建线性神经元来解决时延、时延抖动等约束因素,在最后的实验仿真环节,采用一种改进的Waxman算法生成与实际路由网络更为接近的模拟测试网络,对两种算法进行仿真测试,通过实验仿真的比较表明了改进Hopfield神经网络的QOS组播路由算法的优越性。
【关键词】：组播路由 服务质量 路由算法 神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 论文的主要研究工作和内容安排11-13
• 第2章 QoS组播路由及优化算法理论13-32
• 2.1 QoS组播路由13-18
• 2.1.1 QoS组播原理13-15
• 2.1.2 QoS组播路由问题的数学模型15-18
• 2.2 遗传算法理论18-21
• 2.2.1 遗传算法的基本原理18-20
• 2.2.2 遗传算法的步骤描述20-21
• 2.3 神经网络算法理论21-31
• 2.3.1 神经网络算法的基本原理21-22
• 2.3.2 神经网络算法的数学模型及理论22-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 模拟退火遗传算法求解QoS组播路由问题32-38
• 3.1 模拟退火算法理论32-33
• 3.2 模拟退火遗传算法的实现步骤33-34
• 3.3 模拟退火遗传QoS组播路由算法34-37
• 3.3.1 创建初始群体34-35
• 3.3.2 适应度函数选择35-36
• 3.3.3 变异操作36
• 3.3.4 交叉操作36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 改进神经网络算法求解QoS组播路由问题38-47
• 4.1 Hopfield神经网络组播路由算法的可行性分析38-39
• 4.2 Hopfield神经网络组播路由算法描述39-46
• 4.2.1 构建Hopfield神经网络的能量函数39-45
• 4.2.2 算法流程45-46
• 4.3 本章小结46-47
• 第5章 实验仿真与应用分析47-60
• 5.1 构建模拟路由网络47-52
• 5.1.1 模拟路由网络构建算法简介47-49
• 5.1.2 基于改进Waxman算法的模拟路由网络49-52
• 5.2 两种算法的仿真对比分析52-58
• 5.3 本章小结58-60
• 第6章 总结与展望60-61
• 参考文献61-65
• 致谢65

【参考文献】

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1 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

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本文编号：919574