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NGI中智能容错QoS路由机制的研究与仿真实现
作 者: 蔡淑降
导 师: 王兴伟
学 校: 东北大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 下一代互联网 智能容错 QoS路由 部分SRLG分离 模糊性
分类号: TP393.02
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 13次
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内容摘要
计算机网络和通信技术的发展不断改变着人们工作和生活的方式。具有更大带宽、融合诸多类型有线和无线网络的下一代互联网NGI (Next Generation Internet)为人们提供了更灵活、更多样、更高服务质量QoS (Quality of Service)的网络服务。但是,NGI的异构性、移动性、不稳定性等又为提供可靠QoS带来困难,目前Internet中许多机制、协议需要重新考虑和设计。同时,现在社会对信息的依赖越来越强,但目前的通信网络设施,由于各种各样的原因,常表现出脆弱的一面,如何提高整个网络的容错性是NGI中需解决的问题。容错路由是解决这一问题的有效方法之一。本文重点研究单SRLG (Shared Risk Link Group,共享风险链路组)故障情况下的共享通路的预防式智能容错QoS路由机制。为了解决NGI中的智能容错QoS路由问题,本文分别选用了四种算法(了望算法、基于多Agent进化多目标优化算法、PSOSA混合优化算法、禁忌鱼群算法)进行求解,目的不仅仅是保证用户通信的QoS,还考虑到链路的不确定特性对容错QoS路由机制的影响。通过分析、比较和借鉴已有的容错路由机制及一些改进方法,将NGI中智能容错QoS路由机制划分为QoS需求、容错路由计算两个阶段。设计中考虑到了用户需求、网络参数的模糊性和不确定性、链路质量的动态特性。目标就是在满足用户端到端QoS约束的前提下,尽可能使用户端到端可靠度尽可能高,路径代价尽可能小,路径概率函数值尽可能高。为了提高连接请求的成功率,建立了部分SRLG分离的工作通道和备份通道,即当工作通道的可靠性如果满足用户要求,就没有必要建立备份通道,如果找不到满足可靠性要求的工作通道,那么问题就转化为SRLG分离约束下的动态共享通路保护。其中,针对组播容错路由时,以最小化组播树代价为目标,采用冗余树保护,分别建立了满足QoS的主树和备份树来达到容错的目的,当不能找到满足QoS的备份树时,需要与用户进行QoS协商。‘对于设计的NGI中智能容错QoS路由机制,为了验证其正确性和可行性,在NS2(Network Simulator 2)下对其进行了仿真实现和性能分析。结果表明,设计的智能容错QoS路由机制在模糊、不确定、动态的网络环境下,更好地保证了实际网络通信的QoS,在单SRLG故障情况下是可行和有效的。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-12 第一章 绪论 12-24 1.1 NGI概述 12-15 1.1.1 NGI的发展过程 12 1.1.2 NGI的特征 12-14 1.1.3 NGI面临的挑战及其发展趋势 14-15 1.2 NGI中的QoS路由机制 15-17 1.2.1 单播QoS路由机制 15-16 1.2.2 组播QoS路由机制 16-17 1.2.3 NGI对QoS的支持 17 1.3 NGI中的容错机制 17-22 1.3.1 预防式与反应式机制 17-18 1.3.2 链路保护和通道保护 18 1.3.3 专用通道保护与共享通道保护 18-19 1.3.4 基于SRLG分离的通道保护 19-21 1.3.5 组播容错策略 21-22 1.4 课题来源 22-24 第二章 NGI中的容错QoS路由机制 24-28 2.1 研究NGI中容错QoS路由的目的和必要性 24-25 2.2 单播容错QOS路由研究现状 25 2.3 组播容错QoS路由研究现状 25-28 第三章 NGI中容错QoS路由模型设计 28-36 3.1 网络模型 28-29 3.2 用户需求 29-30 3.2.1 单播用户需求 29 3.2.2 组播用户需求 29-30 3.3 保护切换时间 30 3.4 链路代价函数 30 3.5 链路参数的概率模型及其路径概率函数 30-33 3.6 区分可靠性容错方案 33-36 第四章 NGI中的智能容错QoS路由算法设计 36-60 4.1 单播智能容错QoS路由算法 36-50 4.1.1 数学模型 36-37 4.1.2 主从路径好坏评判 37 4.1.3 基于了望算法的单播容错路由算法 37-41 4.1.3.1 解的表达 37-38 4.1.3.2 适应度计算 38 4.1.3.3 方体了望点产生策略 38-39 4.1.3.4 了望算法的记忆机制 39 4.1.3.5 局部问题构造与局部寻优算法 39 4.1.3.6 核心算法 39-41 4.1.4 基于多Agent进化多目标优化算法的单播容错路由算法 41-44 4.1.4.1 解的表达 41 4.1.4.2 进化 41 4.1.4.3 能量 41-42 4.1.4.4 小生境 42 4.1.4.5 迁移 42 4.1.4.6 核心算法 42-44 4.1.5 基于PSOSA混合优化算法的单播容错路由算法 44-48 4.1.5.1 模拟退火算法 44 4.1.5.2 微粒群算法 44-45 4.1.5.3 解的表达 45 4.1.5.4 初始温度确定及退温操作 45 4.1.5.5 粒子飞行速度定义 45 4.1.5.6 粒子飞行速度更新和位置更新 45-46 4.1.5.7 核心算法 46-48 4.1.6 基于禁忌鱼群算法的单播容错路由算法 48-50 4.1.6.1 解的表达 48 4.1.6.2 两点禁忌寻优算子 48 4.1.6.3 追寻历史最优鱼 48 4.1.6.4 追尾 48-49 4.1.6.5 聚群 49 4.1.6.6 人工鱼的觅食行为 49 4.1.6.7 核心算法 49-50 4.2 组播智能容错QoS路由算法 50-60 4.2.1 数学模型 50-51 4.2.2 组播树好坏评判 51 4.2.3 基于了望算法的组播容错路由算法 51-54 4.2.3.1 解的表达 51-52 4.2.3.2 适应度计算 52 4.2.3.3 核心算法 52-54 4.2.4 基于多Agent进化多目标优化算法的组播容错路由算法 54-55 4.2.4.1 解的表达 54 4.2.4.2 适应度计算 54 4.2.4.3 核心算法 54-55 4.2.5 基于PSOSA混合优化算法的组播容错路由算法 55-57 4.2.5.1 解的表达 55 4.2.5.2 初始温度确定及退温操作 55 4.2.5.3 粒子飞行速度定义 55 4.2.5.4 粒子飞行速度更新和位置更新 55 4.2.5.5 核心算法 55-57 4.2.6 基于禁忌鱼群算法的组播容错路由算法 57-60 4.2.6.1 解的表达 57 4.2.6.2 适应度计算 57 4.2.6.3 核心算法 57-60 第五章 仿真实现与性能评价 60-84 5.1 仿真环境 60-67 5.1.1 NS2简介 60-61 5.1.2 NS2总体结构 61-64 5.1.3 基于NS2进行仿真的方法和一般过程 64-67 5.2 容错路由算法的仿真实现 67-73 5.2.1 NS2仿真实现 67-69 5.2.1.1 后台程序模块设计 67-68 5.2.1.2 前台程序模块设计 68-69 5.2.1.3 对NS2基本模块的修改 69 5.2.2 仿真拓扑用例 69 5.2.3 仿真运行用例 69-71 5.2.4 仿真运行用例 71-73 5.3 性能评价 73-84 5.3.1 单播容错路由机制评价 73-78 5.3.1.1 评价基准算法 73 5.3.1.2 链路的动态、不精确特性对算法性能的影响 73-74 5.3.1.3 网络规模对算法性能的影响 74-75 5.3.1.4 保护切换时间 75-76 5.3.1.5 阻塞率 76 5.3.1.6 资源利用率 76-78 5.3.1.7 故障恢复率 78 5.3.2 组播容错路由机制评价 78-84 5.3.2.1 评价基准算法 78 5.3.2.2 链路的动态、不精确特性对算法性能的影响 78-79 5.3.2.3 网络规模对算法性能的影响 79-80 5.3.2.4 保护切换时间 80-81 5.3.2.5 阻塞率 81-82 5.3.2.6 资源利用率 82 5.3.2.7 故障恢复率 82-84 第六章 结束语 84-86 参考文献 86-90 致谢 90-92 攻读硕士期间发表的论文 92
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络结构与设计
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