为各种应用提供不同的服务质量(Quality of Service,QoS)保证是下一代高速网络面临的一个重要难题,而服务质量路由(Quality of Service routing,QoSR)则是其中的一项核心技术.本文针对不精确状态信息下的多约束QoSR问题,建立了一种用于...为各种应用提供不同的服务质量(Quality of Service,QoS)保证是下一代高速网络面临的一个重要难题,而服务质量路由(Quality of Service routing,QoSR)则是其中的一项核心技术.本文针对不精确状态信息下的多约束QoSR问题,建立了一种用于求解此类多约束QoSR问题的临界点模型,提出了一种基于距离向量深度的多约束QoS路径选择算法(MCPSA),该算法以已有的QoS路由预计算算法为基础,设法选择一条能够最大程度适应不精确网络状态信息的路径,理论分析表明该算法具有一定的优势.最后,结合已有的路由预计算算法进行了大量的仿真试验,结果表明MCPSA具有很强的问题求解能力,能够有效克服路由状态信息的不确定性.展开更多
文摘为各种应用提供不同的服务质量(Quality of Service,QoS)保证是下一代高速网络面临的一个重要难题,而服务质量路由(Quality of Service routing,QoSR)则是其中的一项核心技术.本文针对不精确状态信息下的多约束QoSR问题,建立了一种用于求解此类多约束QoSR问题的临界点模型,提出了一种基于距离向量深度的多约束QoS路径选择算法(MCPSA),该算法以已有的QoS路由预计算算法为基础,设法选择一条能够最大程度适应不精确网络状态信息的路径,理论分析表明该算法具有一定的优势.最后,结合已有的路由预计算算法进行了大量的仿真试验,结果表明MCPSA具有很强的问题求解能力,能够有效克服路由状态信息的不确定性.
文摘多约束路径(multi-constrained path,简称MCP)选择问题是QoS路由问题面临的重要挑战之一.现有的MCP算法不能兼顾降低计算复杂性、提高响应速度和防止可行解丢失等方面的缺点.另外,单纯依靠线性路径长度方程(LPLF)或非线性路径长度方程(NLPLF)都不能有效解决QoS路由问题.定义了崭新的法线测量路径长度方程,并基于该方程提出了解决m约束MCP问题的NMMCP(normal measure based MCP)算法.NMMCP不仅是在线计算与预计算,同时也是LPLF与NLPLF的良好折衷.通过引入Pareto最优理论,NMMCP具有非线性前瞻机制.大量仿真实验表明,NMMCP解决MCP问题是非常有效的.
