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【6h】

基于群体智能的ABC支持型QoS路由机制的研究与仿真实现

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第一章 绪 论

1.1 下一代互联网

1.2 服务质量

1.3 总最佳连接

1.4 NGI中ABC支持型QOS路由机制面临的问题

1.4.1 网络异构性

1.4.2 路由最佳接入方式

1.4.3 路由信息不确定性

1.4.4 路由决策公平性

1.4.5 路由算法优化多目标性

1.5 课题来源

第二章 相关理论知识

2.1 微观经济学相关知识

2.1.1 博弈

2.1.2 效用

2.1.3 定价

2.1.4 计费

2.1.5 Nash均衡与Pareto最优

2.2 群体智能算法

2.2.1 小生境遗传算法

2.2.2 小生境微粒群算法

2.2.3 带子群自组织蠕虫算法

2.2.4 猴王遗传算法

第三章 基于群体智能的ABC支持型QoS路由机制的设计

3.1 网络模型

3.2 模型概述

3.2.1 单播模型概述

3.2.2 组播模型概述

3.3 不精确参数处理

3.3.1 单播不精确参数的处理

3.3.2 组播不精确参数的处理

3.4 博弈分析

3.4.1 用户满意度

3.4.2 策略集

3.5 数学模型

3.5.1 单播数学模型

3.5.2 组播数学模型

3.6 单播路由机制

3.6.1 单播适应度计算

3.6.2 基于小生境遗传算法的单播路由机制

3.6.3 基于动态Pareto解集的聚类分析的小生境微粒群算法的单播路由机制

3.6.4 基于带子群自组织蠕虫算法的单播路由机制

3.6.5 基于改进的猴王遗传算法的单播路由机制

3.7 组播路由机制

3.7.1 组播适应度计算

3.7.2 基于小生境遗传算法的组播路由机制

3.7.3 基于动态Pareto解的聚类分析的小生境微粒群算法的组播路由机制

3.7.4 基于带子群自组织蠕虫算法的组播路由机制

3.7.5 基于改进的猴王遗传算法的组播路由机制

第四章 仿真实现与性能分析

4.1 仿真工具

4.1.1 NS2简介

4.1.2 NS2原理概述

4.2 仿真实现

4.2.1 前台程序设计

4.2.2 后台程序设计

4.3 性能分析

4.3.1 拓扑用例

4.3.2 运行用例

4.3.3 基准算法

4.3.4 单播路由机制

4.3.5 组播路由机制

第五章 结束语

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文

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摘要

随着互联网的规模不断地增大,新兴的技术伴随着新网络需求的提出不断地发展,出现了计算机、电视、电信以及卫星等诸多有线和无线网络迅速地融合的现象,下一代互联网NGI(Next Generation Internet)的概念在这个时期被提出。NGI为人们提供更高质量的网络服务。但是NGI的异构性、不确定性又为提供可靠的服务质量QoS(Qualityof Service)带来困难,为此当前Internet中许多机制和协议都需要进行改造。在NGI中,用户进行网络路由时,必须在用户不断变换接入位置的同时,为用户保持一条总最佳连接ABC(Always Best Connected)的通信线路,即用户在通信过程中始终享受“最佳”的连接状态以及“最佳”的接入方式。
   本文着重研究了基于群体智能的ABC支持型QoS路由机制,综合考虑用户通信的QoS需求和NGI链路网络参数的特性对QoS路由机制的影响,针对参数的不精确问题,采用了模糊数学的方法予以解决。另外,针对用户和网络运营商的公平性问题,运用微观经济学的相关知识,通过制定用户和网络运营商的策略集,计算用户和网络运营商的效用,找到在Nash均衡下Pareto最优的用户和网络运营商的策略组合,保证用户和网络运营商的效用最大,实现用户和网络运营商的利益全赢,并且在计算用户和网络运营商的效用时,根据可选链路考虑了用户的偏好,从而更能体现通信过程中的总最佳连接的特性。在解决ABC支持型QoS路由问题的时候,路由机制中同时有多个目标需要进行优化,即成为一个多约束QoS路由问题,针对这个问题,本文使用群体智能算法予以解决。
   在NS2(Network Simulator2)平台下,对本文设计的基于群体智能的ABC支持型QoS路由机制进行仿真实现。为了较好地评价本文提出的路由机制的性能,设计出一些测试方案。在这些测试方案中,通过分析路由机制的优化目标的数据,对路由机制的性能做了综合的评价。较已有的一些QoS路由机制,本文提出的路由机制具有更好的公平性保障,在NGI这样异构、模糊、不确定的网络环境下,更好地确保实际网络通信中的QoS。

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