基于遗传算法的选播QoS路由算法研究与仿真实现

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选播服务被定义为一组复制服务器所提供的相同或类似的服务,它是IPv6的一种新型网络服务。选播使得用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。选播服务的引入能大幅度简化一些典型应用,如镜像网站、域名服务等。选播的应用空间非常广阔,但目前有许多限制选播通信服务实现的问题还没找到合适的解决方法,关于它的一些协议和标准也还在讨论之中。同时,如何为用户提供不同的QoS是互联网络面临的一个重要问题,而QoS路由被认为是保证网络服务质量的一个不可缺少的路由技术。到目前为止,关于选播路由算法的研究只是刚刚开始,对有QoS约束、实现网络的负载均衡、充分利用网络资源的选播QoS路由算法尚未被提出,这给我们的研究工作留下了很大的空间。写作本文的目的就是希望能够对我国选播服务的研究与发展作出一定的贡献。 在这篇论文中,我们对选播通信服务的研究现状进行了深入的分析与研究,根据用户不同的QoS请求定义相应的选播QoS路由网络模型。把遗传算法所具有的并行搜索、群体寻优等特点应用于求解选播QoS路由优化问题,基于单路径路由提出带宽约束和时延约束的选播QoS路由算法;基于多路径路由提出了多QoS参数约束和实现网络负载均衡的选播QoS路由算法。
第一章 绪论第8-11页
    1.1 课题研究的背景及意义第8页
    1.2 国内外的研究现状第8-9页
        1.2.1 选播通信服务第8-9页
        1.2.2 QoS路由第9页
        1.2.3 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)第9页
    1.3 本文的研究内容第9-10页
    1.4 本文的组织结构第10-11页
第二章 相关基础理论简介第11-24页
    2.1 遗传算法第11-15页
        2.1.1 遗传算法的基本概念第11-13页
        2.1.2 遗传算法的基本处理流程第13-14页
        2.1.3 遗传算法的基本特征第14-15页
    2.2 IP QoS第15-18页
        2.2.1 QoS解决方案第15-16页
        2.2.2 QoS路由第16-18页
    2.3 选播通信服务第18-23页
        2.3.1 IP网络中传统的通信模式第18-19页
        2.3.2 选播通信服务技术第19页
        2.3.3 选播通信服务实现的功能第19-20页
        2.3.4 实现选播通信服务的两种方案第20-21页
        2.3.5 选播服务的应用前景第21-22页
        2.3.6 选播服务网络模型及其路由问题第22-23页
    2.4 小结第23-24页
第三章 仿真实验平台的设计第24-29页
    3.1 设计原则第24页
    3.2 设计的总体框架第24-25页
    3.3 路由仿真实验平台的构建第25-28页
        3.3.1 网络拓扑模型的生成第25-27页
        3.3.2 路由算法性能评价参数的选择第27页
        3.3.3 路由算法仿真第27页
        3.3.4 仿真结果输出第27-28页
    3.4 小结第28-29页
第四章 基于单路径的选播QoS路由算法设计与仿真第29-43页
    4.1 有带宽约束优化服务负载的选播路由算法第29-36页
        4.1.1 带宽约束的选播路由问题描述第29-30页
        4.1.2 基于遗传算法的求解算法AR1第30-34页
        4.1.3 算法的整体描述第34-35页
        4.1.4 仿真实验与算法分析第35-36页
    4.2 时延约束的选播路由算法第36-42页
        4.2.1 时延约束的选播路由问题描述第36-37页
        4.2.2 基于遗传算法的求解算法AR2第37-39页
        4.2.3 仿真实验与算法分析第39-42页
    4.3 小结第42-43页
第五章 基于多路径的选播QoS路由算法设计与仿真第43-58页
    5.1 多QoS参数约束的选播路由算法第43-49页
        5.1.1 多QoS参数约束的选播路由问题描述第43-44页
        5.1.2 基于遗传算法的求解算法AR3第44-47页
        5.1.3 AR3算法的基本流程第47-48页
        5.1.4 仿真实验与算法分析第48-49页
    5.2 网络负载均衡的选播QoS路由算法设计与仿真第49-57页
        5.2.1 网络负载均衡的选播QoS路由问题描述第49-51页
        5.2.2 基于遗传算法的求解算法AR4第51-55页
        5.2.3 仿真实验与算法分析第55-57页
    5.3 小结第57-58页
第六章 结论及工作展望第58-59页
    6.1 工作总结第58页
    6.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间发表和录用的论文第63页
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