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基于演化算法的QoS约束选播路由研究
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基于演化算法的QoS约束选播路由研究
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基于演化算法的QoS约束选播路由研究
基于演化算法的QoS约束选播路由研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:选播是IPv6中新定义的一种标准通信模式,它能使得用户通过一个选播地址就可以访问到该地址所标识的一组服务器中对用户来说是“最优”的一个。选播通信可以有效地改善网络流量分布,增强服务的可用性,具有广阔的应用空间。同时,随着互联网的快速普及,计算机网络技术的不断发展,人们对网络服务质量也提出了越来越高的要求,因而在选播通信中如何解决多QoS约束的选播路由问题变得十分迫切。本论文的主要创新点(略..)如下:(1)提出了一种根据选播组中成员服务器的负载来初始化种群的优化方法。该方法生成的初始种群中包含了从源主机到选播组中各个成员服务器的可行路径,使得路径的条数与服务器的负载成反比,这样能够有效地克服传统算法未考虑选播组服务器负载均衡的不足,增加了初始种群的多样性,避免算法陷入局部最优,有利于改善网络流量分布,提高网络的吞吐量。(2)提出了一种区分度更高的QoS约束惩罚函数。在解决QoS约束选播(文章此处忽略..)路由问题的传统演化算法中,对于满足QoS约束的可行路径设置的惩罚函数过于简单,不能够有效地区分出两条满足QoS要求路径的优劣,而使用区分度更高的QoS约束惩罚函数可以克服这点不足,使得算法在演化过程中能够找到具有更好QoS性能的可行路径,收敛到全局最优解而不仅是只找到满意解。(3)针对选播组服务器的负载不均衡问题,提出了一种基于演化算法的QoS网络负载均衡选播路由算法(QLBE)。该算法引入了(略..)基于选播组负载的种群初始化方法,使用了区分度更高的QoS约束惩罚函数来组成适应度函数。在随机生成的Waxman网络拓扑环境下进行仿真实验,实验结果表明,与传统算法相比,QLBE算法得到的最优选播路由能够有效地均衡选播组服务器负载,且能在更少的代数内收敛,有利于改善网络流量分布,提高网络吞吐量。(4)针对选播路由的QoS性能最优化问题,提出了一种基于精英迁移策略演化算法的QoS性能最优选播路(本文此处忽略..)由算法(BQEM)。该算法将网络路径搜索空间依据选播组的大小划分为子种群,在各个子种群独立演化过程中,构造一种精英迁移策略,将各个子种群的最优个体迁移到其他的子种群,充分发挥优良个体的导向作用,避免子种群演化的盲目性,有利于提高算法的全局寻优能力。最后在仿真实验中,通过与EAs算法进行对比,结果说明了BQEM算法获得的最优路由具有更优的时延和带宽性能。
以上为本篇毕业论文范文
基于演化算法的QoS约束选播路由研究
的介绍部分。
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