本文選題：擁塞 + 生存性�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年10期

【摘要】：為了解決網(wǎng)絡(luò)中因鏈路失效而產(chǎn)生的擁塞問題,基于混合蛙跳算法和小波技術(shù)提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)生存性評價(jià)方法(SASFL)。該方法首先建立了生存性的評價(jià)指標(biāo),同時(shí)針對失效狀態(tài)下的到達(dá)流量進(jìn)行小波變換,并利用混合蛙跳優(yōu)化小波系數(shù),以此獲得最佳網(wǎng)絡(luò)剩余流量。最后利用OPNET和Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),深入研究了網(wǎng)絡(luò)生存性與失效鏈路、權(quán)重系數(shù)等參數(shù)之間的關(guān)系。結(jié)果表明,相比其他方法,SASFL表現(xiàn)出較好的適應(yīng)性。
[Abstract]:In order to solve the congestion problem caused by link failure, a new network survivability evaluation method based on hybrid leapfrog algorithm and wavelet technique is proposed. In this method, the survivability evaluation index is first established, and the wavelet transform is carried out for the arrival flow in the failure state, and the wavelet coefficients are optimized by using the mixed leapfrog to obtain the best network residual flow. Finally, the relationship between network survivability, failure link, weight coefficient and other parameters is studied by using OPNET and Matlab simulation experiments. The results show that SASFL has better adaptability than other methods.
【作者單位】： 四川理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60372013) 人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(2012RYY02) 四川省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(13ZA0118) 四川理工學(xué)院培育項(xiàng)目(2012PY13)
【分類號(hào)】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1812508