考虑用户通信量请求的服务质量QoS(Quality of Service)约束和网络资源约束,提出了一种光Internet中的QoS动态通信量疏导模式.该模式以最小化网络费用为目标,基于分层图模型和Dijkstra第k最短路算法,引入亲和度,尽可能把新到达的通信量请求疏导到能满足其带宽和延迟要求的已有光路上.仿真结果表明,本文提出的模式是可行和有效的,不仅支持QoS,而且提高光路利用率,有实用性.
针对满足多个约束条件的服务质量(Quality of Service,QoS)组播路由的特点,提出一种下一代互联网(Next Generation Internet,NGI)中基于禁忌搜索(Tabu Search,TS)和人工鱼群(Artificial Fish Swarm,AFS)算法的智能QoS组播路由算法.给出了QoS组播路由问题模型及其数学描述,针对QoS参数信息不精确的特点,综合AFS的快速搜索和TS的全局寻优能力,找出在给定费用下满足多个QoS约束概率最大的最优(或近优)组播树.对算法进行了仿真实现与性能评价,通过实验结果证明其可行性和有效性.
在NGI主干网主要形式IP/DWDM光Internet中,如何提高其容错能力同时改善其QoS(quality of service)组播性能是需要解决的主要问题,容错QoS组播路由是行之有效的解决方法之一.采用预防式容错策略和双树保护模式,基于蚁群算法,设计了一种容错QoS组播路由模式.以最小化光树故障率为目标,通过建立满足QoS约束的主光树和备份光树来达到容错目的.仿真研究表明,该模式是可行和有效的,具有较好的性能.
