多QoS约束下的流量调度技术研究与实现
本文关键词:多QoS约束下的流量调度技术研究与实现
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【摘要】:随着因特网的迅速发展,网络用户日益增多,用户对网络服务质量的要求也逐渐提高,网络资源出现相对不足甚至出现网络拥塞现象,导致网络中的流量分布不均匀,如何合理利用宝贵的网络资源,实现负载均衡具有重要的意义。网络流量调度就是在已有的网络基础上采用一种有效的可增强网络性能、提高可用性的方法,在服务器能够接受的处理能力范围内平均分配网络中的流量,并且使得在调度分配的过程中所受的多QoS约束最小化。因此设计一种稳定、可靠的多QoS约束下流量调度算法具有重要的研究价值和实际意义。本文采用多目标优化方法来解决流量调度问题。文中首先调研了传统流量调度相关技术,然后分析多QoS约束的特点,并在网络流量采集与分析基础上,对多QoS约束对流量调度的影响进行阐述,把流量调度问题转化成为多目标优化问题并利用多目标优化的相关知识建立流量调度的数学模型,针对该数学模型建立流量调度多目标优化函数,包括时延函数、流量均衡函数、跳数函数,在上述基础上重点结合Pareto排序机制与基础人工蜂群算法,提出了多目标蜂群优化算法,并将该算法应用于多QoS约束下流量调度中,实现多个流量调度方案,最后根据实际情况确定最佳方案,实现多QoS约束下网络流量高效的调度,本文对新算法进行仿真验证,并将其与多目标遗传算法比较,实验结果表明,该算法得到的方案具有更好的效果,最后通过设计流量调度模拟系统直观的展示流量调度的方案。
【关键词】:多QoS约束 人工蜂群 流量调度 多目标优化
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP393.06
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 专用术语注释表8-9
- 第一章 绪论9-12
- 1.1 课题背景9-10
- 1.2 课题来源及本人工作10-11
- 1.3 本文组织结构11-12
- 第二章 流量调度相关技术及QoS分析12-29
- 2.1 负载均衡技术12-14
- 2.1.1 负载均衡概述12-13
- 2.1.2 负载均衡的作用13
- 2.1.3 负载均衡技术的分类13-14
- 2.2 流量调度技术14-24
- 2.2.1 流量调度算法14-24
- 2.2.2 流量调度的意义24
- 2.3 QoS分析24-27
- 2.3.1 QoS定义24-25
- 2.3.2 QoS关键参数25-26
- 2.3.3 QoS模型26-27
- 2.4 本章小结27-29
- 第三章 面向多目标优化的蜂群算法研究29-49
- 3.1 多目标优化综述29-32
- 3.1.1 多目标优化数学模型29-31
- 3.1.2 传统的多目标优化方法31-32
- 3.2 人工蜂群算法简介32-36
- 3.2.1 人工蜂群算法原理32-33
- 3.2.2 算法流程33-36
- 3.3 面向多目标优化的蜂群算法设计36-44
- 3.3.1 多目标蜂群算法框架36-43
- 3.3.2 多目标蜂群算法步骤43-44
- 3.3.3 多目标蜂群算法时间复杂度分析44
- 3.4 实验仿真44-48
- 3.5 本章小结48-49
- 第四章 多QoS约束下的流量调度的研究49-57
- 4.1 流量调度模型49-51
- 4.2 基于多目标蜂群算法的流量调度模型51-52
- 4.3 实验仿真52-56
- 4.4 本章小结56-57
- 第五章 流量调度模拟系统的设计57-62
- 5.1 流量调度模拟系统基础框架57-58
- 5.2 流量调度系统模块58-61
- 5.2.1 登录模块58-59
- 5.2.2 基础数据采集模块59-60
- 5.2.3 流量调度模块60-61
- 5.3 本章小结61-62
- 第六章 总结与展望62-63
- 参考文献63-66
- 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利66-67
- 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目67-68
- 致谢68
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,本文编号:983929
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