基于改进蚁群算法的QoS组播路由的研究

论文摘要

近年来,随着信息技术的迅猛发展,互联网产生了很多新的应用,特别是在高带宽需求的多媒体上的应用。这需要传输大量的声音和视频,占用大量的带宽,如视频点播、网络会议等。传统的数据通信均采用单播或广播技术,造成主机与网络资源的过度浪费,带来了带宽的急剧消耗和网络拥挤问题。为了缓解网络瓶颈,要求计算机网络具备QoS(Quality of Service)组播通信能力。组播是一点到多点或多点到多点的网络传输新技术。它有助于控制网络的流量,减少主机的处理量。本文首先对带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束以及费用最小的QoS组播路由问题进行分析,抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于改进蚁群算法的QoS组播路由优化的求解方法。针对蚁群算法存在的计算时间长、易陷入局部最优解的缺陷,本文对蚂蚁的信息素更新策略,下跳节点选择策略进行了改进,并在MATLAB中对改进的算法进行仿真分析。仿真结果表明改进的蚁群算法能有效的寻找到一棵性能良好的组播树,并能够满足各种业务的服务质量需求。在软件设计仿真后,采用FPGA(现场可编辑门阵列)来实现基于改进蚁群算法的QoS组播路由。在实现过程中首先对系统进行模块划分,主要分为蚂蚁信息素更新模块,蚂蚁下步节点选择模块,随机数产生模块等。利用VHDL语言描述各个基本功能模块,为了提高设计效率,充分利用IP核进行存储器设计,利用DSP Builder进行数学运算处理。时序控制是整个系统设计的核心,各模块的时序控制都是采用单进程的Moore状态机实现的。各个功能模块设计完成后,在QuartusⅡ中进行功能仿真,仿真无误后利用元件例化语句进行顶层模块设计。最后将整个系统分别进行功能仿真和时序仿真。整个设计过程中由于充分发挥了FPGA的并行计算能力及流水线技术的应用,大大提高蚁群算法的运行速度。仿真结果表明基于FPGA实现的QoS组播路由器运行速度比软件运行速度要快一个数量级。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1 绪论
• 1.1 组播技术产生的背景
• 1.2 组播路由算法研究现状
• 1.3 QoS组播路由算法研究现状
• 1.4 可编程逻辑器件的发展现状
• 1.5 课题的研究意义和内容
• 1.6 本文的组织结构
• 2 QoS组播路由的理论基础
• 2.1 QoS网络路由的基本概念
• 2.1.1 QoS路由的网络模型
• 2.1.2 QoS度量
• 2.2 QoS组播路由算法
• 2.2.1 QoS组播路由网络模型
• 2.2.2 QoS组播路由算法分类
• 2.3 本章小结
• 3 蚁群算法基本原理简介
• 3.1 蚁群算法（ACA）基本原理和模型
• 3.1.1 蚁群算法的基本原理
• 3.1.2 蚁群算法的模型
• 3.1.3 算法中主要参数分析
• 3.1.4 蚁群算法的优缺点
• 3.2 简单蚁群算法及其收敛性分析
• 3.2.1 简单蚁群算法描述
• 3.2.2 收敛性分析
• 3.3 本章小结
• 4 基于改进蚁群算法的QoS组播路由的优化
• 4.1 引言
• 4.2 改进算法的基本思想
• 4.2.1 信息激素更新方式
• 4.2.2 选择策略
• 4.2.3 变参数Q
• 4.3 改进蚁群算法程序流程图
• 4.4 改进算法性能测试
• 4.5 基于改进蚁群算法的QoS组播路由模型
• 4.6 实验研究及仿真结果
• 4.7 本章小结
• 5 基于改进蚁群算法的QoS组播路由优化器的FPGA实现
• 5.1 引言
• 5.2 QoS组播路由优化器硬件架构和工作原理
• 5.3 蚁群算法操作及运行参数的选择
• 5.4 QoS组播路由优化器各功能模块设计与实现
• 5.4.1 控制模块的设计
• 5.4.2 随机数模块的设计
• 5.4.3 存储器模块的设计
• 5.4.4 蚂蚁下一步节点集查找模块设计
• 5.4.5 蚂蚁下一步节点选择模块设计
• 5.4.6 蚂蚁状态更新模块设计
• 5.4.7 蚂蚁信息素更新模块设计
• 5.4.8 蚂蚁最优组播树选择模块设计
• 5.5 仿真试验及结果分析
• 5.5.1 各模块的功能仿真
• 5.5.2 综合与布局布线
• 5.5.3 时序仿真与下载
• 5.6 本章小结
• 6 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介及读研期间主要科研成果