提出了一种新的启发式遗传算法以求解基于非精确状态信息的QoS组播路由选择问题.该算法以基于非精确状态信息的单播QoS路由算法PC-ISI(premise-controlled,inaccurate state information)为基础,将基于非精确状态信息的QoS组播路由问题...提出了一种新的启发式遗传算法以求解基于非精确状态信息的QoS组播路由选择问题.该算法以基于非精确状态信息的单播QoS路由算法PC-ISI(premise-controlled,inaccurate state information)为基础,将基于非精确状态信息的QoS组播路由问题与遗传算法有机结合,通过初始群体的筛选、自适应罚函数的运用以及启发式交叉和变异等一系列策略,能有效地提高算法的搜索能力和收敛速度.仿真实验也说明该算法性能良好.展开更多
及时传输有服务质量(QoS, Quality of Service)要求的多媒体信息对于集成服务的宽带网络发展提出了新的挑战。QoS路由算法的优劣直接影响网络服务质量,而由于链路信息的不及时更新必将造成网络链路信息的非精确性。本文提出了一种在非...及时传输有服务质量(QoS, Quality of Service)要求的多媒体信息对于集成服务的宽带网络发展提出了新的挑战。QoS路由算法的优劣直接影响网络服务质量,而由于链路信息的不及时更新必将造成网络链路信息的非精确性。本文提出了一种在非精确网络状态信息下基于改进的Bellman-Ford算法的随机QoS路由算法Random_link_S0N0,该算法采用随机策略来平衡网络负载和改善网络性能。通过网络模拟器的测试,该算法具有良好的性能指标,同时减少了处理和协议的额外开销。展开更多
文摘提出了一种新的启发式遗传算法以求解基于非精确状态信息的QoS组播路由选择问题.该算法以基于非精确状态信息的单播QoS路由算法PC-ISI(premise-controlled,inaccurate state information)为基础,将基于非精确状态信息的QoS组播路由问题与遗传算法有机结合,通过初始群体的筛选、自适应罚函数的运用以及启发式交叉和变异等一系列策略,能有效地提高算法的搜索能力和收敛速度.仿真实验也说明该算法性能良好.
文摘及时传输有服务质量(QoS, Quality of Service)要求的多媒体信息对于集成服务的宽带网络发展提出了新的挑战。QoS路由算法的优劣直接影响网络服务质量,而由于链路信息的不及时更新必将造成网络链路信息的非精确性。本文提出了一种在非精确网络状态信息下基于改进的Bellman-Ford算法的随机QoS路由算法Random_link_S0N0,该算法采用随机策略来平衡网络负载和改善网络性能。通过网络模拟器的测试,该算法具有良好的性能指标,同时减少了处理和协议的额外开销。
