论文部分内容阅读
随着Internet应用技术的发展、普及以及新业务不断涌现，例如VolP、网络直播、视频会议等多媒体服务，Internet提供的“尽力而为”的数据传输方式已经越来越不能满足人们对这些多媒体服务的质量需求了。覆盖网络正是在这种情况下诞生的，它是基于IP层之上的虚拟网络，由一系列布置在因特网自治系中的智能节点连接而成。所以，它不需要改变现有的网络框架就可以提供更为可靠，容错性更好的服务。覆盖层的智能节点并不依赖于底层网络的类型就可以把应用层的多媒体服务在全网范围内传输，并可以优化业务传输路径，从而提供业务的QoS保证。然而这样的多约束QoS路由问题已经被证明是一个NP的问题。遗传算法(GA)由于其简单通用、鲁棒性强、并行搜索等特点被广泛应用于网络中多约束QoS路由寻址问题的求解，并取得了较好的成果。因此，本文主要研究内容是将遗传算法应用于覆盖网QoS路由寻址，并通过实验验证本文提出的基于遗传算法的QoS路由寻址是可行的。具体的研究内容主要包括如下:
1.建立无结构覆盖网络QoS路由选择模型，从而可根据用户要求的带宽、时延、代价、丢失率等网络参数在网络中寻找满足多个QoS约束条件的最优路径，提供最佳服务。
2.分析以往应用于网络中的适应度函数模型的优缺点，并结合本文路由模型设计了一个适应度函数，将覆盖链路带宽、覆盖节点计算能力、时延、丢失率、链路花费考虑在内。通过实验仿真验证，本文适应度函数可以很好的对路径进行评价，并寻找到一条满足QoS要求且负载均衡性较好、花费较低的路径。
3.对遗传算法中遗传算子（选择、交叉、变异）进行研究并将其改进。通过实验仿真表明，改进遗传算子后的遗传算法和传统的遗传算法相比，提高了搜索效率、算法收敛速度以及QoS满意率。
本文改进的遗传算法(IGA)通过实验仿真验证是可行的，能成功的应用于覆盖网络中寻找一条满足多个QoS约束条件的覆盖路径，且路径有较好的负载均衡性和较少的链路花费，同时相对于传统的遗传算法本文改进的遗传算法有更好的收敛性。