NGI中智能容错QoS路由机制的研究与仿真实现

论文摘要

计算机网络和通信技术的发展不断改变着人们工作和生活的方式。具有更大带宽、融合诸多类型有线和无线网络的下一代互联网NGI (Next Generation Internet)为人们提供了更灵活、更多样、更高服务质量QoS (Quality of Service)的网络服务。但是,NGI的异构性、移动性、不稳定性等又为提供可靠QoS带来困难,目前Internet中许多机制、协议需要重新考虑和设计。同时,现在社会对信息的依赖越来越强,但目前的通信网络设施,由于各种各样的原因,常表现出脆弱的一面,如何提高整个网络的容错性是NGI中需解决的问题。容错路由是解决这一问题的有效方法之一。本文重点研究单SRLG (Shared Risk Link Group,共享风险链路组)故障情况下的共享通路的预防式智能容错QoS路由机制。为了解决NGI中的智能容错QoS路由问题,本文分别选用了四种算法(了望算法、基于多Agent进化多目标优化算法、PSOSA混合优化算法、禁忌鱼群算法)进行求解，目的不仅仅是保证用户通信的QoS,还考虑到链路的不确定特性对容错QoS路由机制的影响。通过分析、比较和借鉴已有的容错路由机制及一些改进方法,将NGI中智能容错QoS路由机制划分为QoS需求、容错路由计算两个阶段。设计中考虑到了用户需求、网络参数的模糊性和不确定性、链路质量的动态特性。目标就是在满足用户端到端QoS约束的前提下,尽可能使用户端到端可靠度尽可能高,路径代价尽可能小,路径概率函数值尽可能高。为了提高连接请求的成功率,建立了部分SRLG分离的工作通道和备份通道,即当工作通道的可靠性如果满足用户要求,就没有必要建立备份通道,如果找不到满足可靠性要求的工作通道,那么问题就转化为SRLG分离约束下的动态共享通路保护。其中,针对组播容错路由时,以最小化组播树代价为目标,采用冗余树保护,分别建立了满足QoS的主树和备份树来达到容错的目的,当不能找到满足QoS的备份树时,需要与用户进行QoS协商。‘对于设计的NGI中智能容错QoS路由机制,为了验证其正确性和可行性,在NS2(Network Simulator 2)下对其进行了仿真实现和性能分析。结果表明,设计的智能容错QoS路由机制在模糊、不确定、动态的网络环境下,更好地保证了实际网络通信的QoS,在单SRLG故障情况下是可行和有效的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 NGI概述
• 1.1.1 NGI的发展过程
• 1.1.2 NGI的特征
• 1.1.3 NGI面临的挑战及其发展趋势
• 1.2 NGI中的QoS路由机制
• 1.2.1 单播QoS路由机制
• 1.2.2 组播QoS路由机制
• 1.2.3 NGI对QoS的支持
• 1.3 NGI中的容错机制
• 1.3.1 预防式与反应式机制
• 1.3.2 链路保护和通道保护
• 1.3.3 专用通道保护与共享通道保护
• 1.3.4 基于SRLG分离的通道保护
• 1.3.5 组播容错策略
• 1.4 课题来源
• 第二章 NGI中的容错QoS路由机制
• 2.1 研究NGI中容错QoS路由的目的和必要性
• 2.2 单播容错QOS路由研究现状
• 2.3 组播容错QoS路由研究现状
• 第三章 NGI中容错QoS路由模型设计
• 3.1 网络模型
• 3.2 用户需求
• 3.2.1 单播用户需求
• 3.2.2 组播用户需求
• 3.3 保护切换时间
• 3.4 链路代价函数
• 3.5 链路参数的概率模型及其路径概率函数
• 3.6 区分可靠性容错方案
• 第四章 NGI中的智能容错QoS路由算法设计
• 4.1 单播智能容错QoS路由算法
• 4.1.1 数学模型
• 4.1.2 主从路径好坏评判
• 4.1.3 基于了望算法的单播容错路由算法
• 4.1.3.1 解的表达
• 4.1.3.2 适应度计算
• 4.1.3.3 方体了望点产生策略
• 4.1.3.4 了望算法的记忆机制
• 4.1.3.5 局部问题构造与局部寻优算法
• 4.1.3.6 核心算法
• 4.1.4 基于多Agent进化多目标优化算法的单播容错路由算法
• 4.1.4.1 解的表达
• 4.1.4.2 进化
• 4.1.4.3 能量
• 4.1.4.4 小生境
• 4.1.4.5 迁移
• 4.1.4.6 核心算法
• 4.1.5 基于PSOSA混合优化算法的单播容错路由算法
• 4.1.5.1 模拟退火算法
• 4.1.5.2 微粒群算法
• 4.1.5.3 解的表达
• 4.1.5.4 初始温度确定及退温操作
• 4.1.5.5 粒子飞行速度定义
• 4.1.5.6 粒子飞行速度更新和位置更新
• 4.1.5.7 核心算法
• 4.1.6 基于禁忌鱼群算法的单播容错路由算法
• 4.1.6.1 解的表达
• 4.1.6.2 两点禁忌寻优算子
• 4.1.6.3 追寻历史最优鱼
• 4.1.6.4 追尾
• 4.1.6.5 聚群
• 4.1.6.6 人工鱼的觅食行为
• 4.1.6.7 核心算法
• 4.2 组播智能容错QoS路由算法
• 4.2.1 数学模型
• 4.2.2 组播树好坏评判
• 4.2.3 基于了望算法的组播容错路由算法
• 4.2.3.1 解的表达
• 4.2.3.2 适应度计算
• 4.2.3.3 核心算法
• 4.2.4 基于多Agent进化多目标优化算法的组播容错路由算法
• 4.2.4.1 解的表达
• 4.2.4.2 适应度计算
• 4.2.4.3 核心算法
• 4.2.5 基于PSOSA混合优化算法的组播容错路由算法
• 4.2.5.1 解的表达
• 4.2.5.2 初始温度确定及退温操作
• 4.2.5.3 粒子飞行速度定义
• 4.2.5.4 粒子飞行速度更新和位置更新
• 4.2.5.5 核心算法
• 4.2.6 基于禁忌鱼群算法的组播容错路由算法
• 4.2.6.1 解的表达
• 4.2.6.2 适应度计算
• 4.2.6.3 核心算法
• 第五章 仿真实现与性能评价
• 5.1 仿真环境
• 5.1.1 NS2简介
• 5.1.2 NS2总体结构
• 5.1.3 基于NS2进行仿真的方法和一般过程
• 5.2 容错路由算法的仿真实现
• 5.2.1 NS2仿真实现
• 5.2.1.1 后台程序模块设计
• 5.2.1.2 前台程序模块设计
• 5.2.1.3 对NS2基本模块的修改
• 5.2.2 仿真拓扑用例
• 5.2.3 仿真运行用例
• 5.2.4 仿真运行用例
• 5.3 性能评价
• 5.3.1 单播容错路由机制评价
• 5.3.1.1 评价基准算法
• 5.3.1.2 链路的动态、不精确特性对算法性能的影响
• 5.3.1.3 网络规模对算法性能的影响
• 5.3.1.4 保护切换时间
• 5.3.1.5 阻塞率
• 5.3.1.6 资源利用率
• 5.3.1.7 故障恢复率
• 5.3.2 组播容错路由机制评价
• 5.3.2.1 评价基准算法
• 5.3.2.2 链路的动态、不精确特性对算法性能的影响
• 5.3.2.3 网络规模对算法性能的影响
• 5.3.2.4 保护切换时间
• 5.3.2.5 阻塞率
• 5.3.2.6 资源利用率
• 5.3.2.7 故障恢复率
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文