【摘 要】
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进入21世纪以来,计算机网络技术得到了更快的发展,这些发展源自于许多新的通信需求的涌现,特别是远程教学、视频会议、IPTV、网络游戏等。这些应用对现有网络的承载能力提出
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进入21世纪以来,计算机网络技术得到了更快的发展,这些发展源自于许多新的通信需求的涌现,特别是远程教学、视频会议、IPTV、网络游戏等。这些应用对现有网络的承载能力提出了更高,更迫切的要求,进一步迫使计算机网络在支持多媒体业务时,必须使用更好的组播通信方式。深入研究发现,这些多媒体应用对时延、带宽、代价、丢包率等,即QoS,有不同的需求。现有的计算机网络并不能够完全满足传输带有QoS指标的实时多媒体信息的需要,所以多约束QoS组播路由算法已经成为计算机网络研究领域的热点问题之一。本研究针对多约束QOS组播路由算法的现状进行了考察。以此为基础针对QoS中的时延、带宽和丢包率等指标的最小代价问题,进行了研究,进而提出了一种高效的组播路由优化算法。本文主要内容有:1、对组播路由技术的相关背景进行考查,简单介绍了国内外现状,熟悉了QoS路由的基本概念和网络模型,指出目前已有算法的优缺点,为本研究找到了方向;2、提出了一种将遗传算法与蚁群算法相融合的混合优化算法(GAACA, the combination of Genetic Algorithm and Ant Colony Algorithm)。该算法首先利用遗传算法生成若干组优化解,然后转换为蚁群算法里的信息素初值,以便利用蚁群算法编制程序得到满足一定QoS约束条件的最优解。为了确保遗传算法和蚁群算法在适当时机能够融合,这里设置了一个遗传算法控制函数。该算法既克服了遗传算法和蚁群算法的缺点,又保留了它们各自的优点;3、为了有效使用Salama随机网络拓扑生成算法,对其进行研究并提出了新的改进算法。对改进后算法使用MATLAB进行了仿真,并与传统算法就收敛性和迭代次数进行比较。MATLAB运行结果说明了算法的可行性和有效性,说明了算法能够针对目前的网络需求做到代价低且快速收敛。
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