论文摘要
随着Internet的发展,多媒体通信和分布式环境下的协同工作等应用促进了组播通信的发展。组播问题的关键在于组播路由的确定,即寻找简单、高效、健壮的组播路由算法。组播路由算法主要是用来建立一棵性能良好的组播树,并使它能够满足各种业务的服务质量(QoS)需求。QoS组播路由带有多个QoS约束参数,而这种约束条件下的QoS组播路由问题属于NP完全问题。对于QoS组播路由问题的研究大都集中在采用启发式算法进行求解,然而由于这些算法都具有较高的时间复杂度而不能满足实际应用的需求。本文针对遗传算法的局限性,将遗传算法与模拟退火算法相结合提出了一种新型的遗传模拟退火算法,利用该遗传模拟退火算法作为求解QoS组播路由问题的优化算法,主要研究了三类典型的QoS组播路由问题。首先,针对遗传算法的局限性,对适应度函数进行调整,实施最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合模拟退火算法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的时延约束费用最小组播路由选择方法。其次,提出了一种时延及时延差约束组播路由算法,该方法采用基于备选路径集的整数队列编码机制,应用启发式交叉和变异策略,用模拟退火算法对遗传操作的子代个体进行优化,加快算法收敛速度。最后,对带宽、时延、时延抖动和包丢失率约束费用最小组播路由问题进行了研究,定义了研究组播路由问题的网络模型,提出了一种基于遗传模拟退火算法的多约束QoS组播路由算法。仿真实验表明,上述三种组播路由算法收敛速度快,具有较好的性能,能够满足多媒体网络对相应QoS的要求。
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摘要Abstract第1章 绪论1.1 组播技术产生的背景1.2 组播的特点1.3 组播路由算法研究现状1.3.1 Steiner 树算法和CBT 算法1.3.2 静态和动态组播路由算法1.3.3 集中式和分布式组播路由算法1.3.4 QoS 组播路由算法1.3.5 分层组播路由算法1.4 本文主要研究内容和组织结构第2章 QoS 组播路由算法2.1 Internet 中的路由选择2.2 组播路由算法的设计原则2.3 QoS 组播路由算法2.3.1 组播路由问题2.3.2 QoS 组播路由问题2.4 QoS 组播路由算法研究现状2.4.1 Steiner 树问题及其启发式算法2.4.2 QoS 约束Steiner 树问题及其启发式算法2.4.3 QoS 组播路由问题相关遗传算法2.5 仿真网络产生模型2.6 本章小结第3章 遗传模拟退火算法3.1 引言3.2 基本思想3.3 遗传模拟退火算法的特点3.4 算法的效率定性分析3.4.1 优化性能提高3.4.2 优化效率提高3.4.3 鲁棒性提高3.5 本文中GSA 的介绍3.6 本章小结第4章 时延约束组播路由算法4.1 引言4.2 时延约束组播路由问题描述4.3 相关算法介绍4.3.1 BSMA 算法4.3.2 王新红算法4.4 基于遗传模拟退火的时延约束组播路由算法4.4.1 编码及初始种群的设定4.4.2 适应度函数的设计4.4.3 遗传参数的设计4.4.4 模拟退火参数的设计4.4.5 算法的终止准则4.4.6 算法的整体描述4.5 算法分析及仿真结果4.5.1 算法分析4.5.2 仿真结果4.6 本章小结第5章 时延及时延差约束组播路由算法5.1 引言5.2 时延及时延差约束组播路由问题描述5.3 相关算法介绍5.4 基于遗传模拟退火的时延及时延差约束组播路由算法5.4.1 编码及初始种群的设定5.4.2 适应度函数的设计5.4.3 遗传参数的设计5.4.4 模拟退火参数的设计5.4.5 算法的终止准则5.4.6 算法的整体描述5.5 算法分析及仿真结果5.5.1 算法分析5.5.2 仿真结果5.6 本章小结第6章 多约束QoS 组播路由算法6.1 引言6.2 多约束QoS 组播路由问题描述6.3 相关算法介绍6.3.1 王征应算法6.3.2 孙宝林算法6.4 基于遗传模拟退火的多约束QoS 组播路由算法6.4.1 编码及初始种群的设定6.4.2 适应度函数的设计6.4.3 遗传参数的设计6.4.4 模拟退火参数的设计6.4.5 算法的终止准则6.4.6 算法的整体描述6.5 算法分析及仿真结果6.5.1 算法分析6.5.2 仿真结果6.6 本章小结结论参考文献攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果致谢作者简介
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