ip qos路由算法的研究

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1、扬州大学硕士学位论文IPQoS路由算法的研究姓名：刘萍申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：杨云20070501摘要信息时代的来临已经使Internet成为一个重要的、无处不在的基础设施，与此同时，随着分布式多媒体应用需求的不断增长，以及Interact上商业化应用的飞速发展，对网络性能和服务质量提出了更高的要求。但是“尽力而为(best．effort)”服务仍是目前Internet中主要的一种服务类别，所有分组在网络中被同等对待，缺少有效的管理，局部的捌塞经常发生，导致网络性能下降、应用的分组丢失和数据抖动。如何提高IP网络的服务质量(QualityofService，QoS

2、)，已经成为众多国际组织、网络设备制造商和业务提供者研究和应用开发的焦点问题。路由选择是IP网络运行的核心问题，合理高效的路由选择方式不仅可以保障全网的正常运行，还能够提高网络的接通率。而将Intemet的接通率提高，既可以尽量避免交换机不堪重负甚至崩溃的情况，又能降低网络的运营成本。提高网络的接通率相当大的程度上依赖于路由选择策略的改变。随着Internet规模的扩大，IP网络的动态路由选择问题变得越来越重要。QoS路由是实现服务质量的重要手段，这方面的研究一直是IP网络研究领域的一个热点。本文的研究工作主要集中在对IP网络中的QoS路由算法的研究上。在遗传算法和蚁群算法的基础上，提出

3、了两个改进的有效、实用的QoS路由算法。取得的主要成果如下：(1)针对多QoS约束的路由问题，设计了一种基于可回溯遗传算法的QoS路由算法(QoSroutingalgorithmbasedontheGeneticAlgorithmwithBacktrackingStrategy，GABS)。在遗传进化过程中引入“非自然进化方法”——回溯机制，人为地对染色体的遗传操作进行一定的干预。在进化过程中设立回溯检查点，探察有无陷入局部最优解，⋯旦发现则及时补救，将进化过程回溯到上一个检查点，以此为依据人为地对种群施加～定的影响，改善了遗传算法中未成熟收敛的难题。若整个进化过程中不出现回溯，则退化为

4、传统的遗传算法。通过和传统的遗传算法的比较，迸一步说明了算法的有效性。(2)针对多QoS约束的路由问题，借鉴遗传算法和蚁群算法，设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoSroutingalgorithmaccordingtothecombinationoftheGeneticAlgorithmandAntColonyAlgorithm，GAACO_QoS)。算法首先利用遗传算法生成若干组优化解，将其转换成蚁群算法的信息索初值；然后利用蚁群算法来求取满足QoS约束的最优解(或非劣解)。算法中设置了遗传算法控制函数co，在给定的遗传迭代次数范围内，通过CG值的变化动态地控制

5、遗传算法的迭代次数，当co的值连续若干次都相等时就退出遗传算法，转去执行蚁群算法，进而确保遗传算法和蚁群算法在适当时机融合。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。通过和遗传算法以及蚁群算法的比较，进一步说明了算法的有效性。关键词：IP网络，路由，QoS约束，遗传算法，蚁群算法IIAbstractIntemethasbeendevelopedintothemostimportantandbasicinfrastructureintheeraofinformation．Atthesametime．witlltheIncreaseingdemandsofdistribu

6、l[e‘tmultimediaapplicationsandthedevelopmentofInternetbusinessandapplications，BetterIntemetcapabilityandqualityhasbeenrequiredmoreandmore．However，themainstrategyofserviceisstillbest-effortintheImemet．Equallytreatingallpacks，lackingefficientqueuemanagementandfrequentcovetousleadstonetworkcapabilit

7、y’Sdecrease，packets’droppingandtransport’Sjitteriness．So，howtoimproveIPqualityofservice(rPQoS)hasbeenahottopicformanyinternationalorganizations，communicationequipmentproducersandserviceproviders．Routingisthenuclearpart