本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的QOS組播路由研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及各種新型通信業(yè)務(wù)的出現(xiàn),對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能提出了更高的要求。由于組播技術(shù)降低了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷,節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)的帶寬資源,減少了阻塞的發(fā)生,因此組播技術(shù)目前已經(jīng)成為應(yīng)用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)信息傳輸方式。組播路由問(wèn)題的關(guān)鍵在于尋找一顆滿足傳輸業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)要求的組播樹(shù),由于該類QoS組播路由問(wèn)題屬于NP完全問(wèn)題,所以求解難度比較大,受到了中外學(xué)者的極大關(guān)注。目前,由于智能算法的優(yōu)良特性,大量的智能算法被應(yīng)用于組播路由問(wèn)題的研究。但是隨著QOS組播路由問(wèn)題的不斷深入發(fā)展與研究,智能算法的一些弊端逐漸出現(xiàn),如未成熟收斂、容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象、時(shí)間耗費(fèi)過(guò)大、過(guò)于復(fù)雜等。本文研究了如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新型優(yōu)化算法應(yīng)用到QoS組播路由算法問(wèn)題中,利用該算法的高度并行、自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn),為解決QoS組播路由問(wèn)題發(fā)現(xiàn)新的思路。在文章中構(gòu)建了兩種解決QoS組播路由問(wèn)題的算法。首先構(gòu)建了在當(dāng)前組播路由算法中具有代表性意義的模擬退火遺傳QoS組播路由算法,然后運(yùn)用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了QoS組播路由算法,并在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建線性神經(jīng)元來(lái)解決時(shí)延、時(shí)延抖動(dòng)等約束因素,在最后的實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)節(jié),采用一種改進(jìn)的Waxman算法生成與實(shí)際路由網(wǎng)絡(luò)更為接近的模擬測(cè)試網(wǎng)絡(luò),對(duì)兩種算法進(jìn)行仿真測(cè)試,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真的比較表明了改進(jìn)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的QOS組播路由算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：組播路由 服務(wù)質(zhì)量 路由算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文的主要研究工作和內(nèi)容安排11-13
• 第2章 QoS組播路由及優(yōu)化算法理論13-32
• 2.1 QoS組播路由13-18
• 2.1.1 QoS組播原理13-15
• 2.1.2 QoS組播路由問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型15-18
• 2.2 遺傳算法理論18-21
• 2.2.1 遺傳算法的基本原理18-20
• 2.2.2 遺傳算法的步驟描述20-21
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法理論21-31
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理21-22
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學(xué)模型及理論22-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 模擬退火遺傳算法求解QoS組播路由問(wèn)題32-38
• 3.1 模擬退火算法理論32-33
• 3.2 模擬退火遺傳算法的實(shí)現(xiàn)步驟33-34
• 3.3 模擬退火遺傳QoS組播路由算法34-37
• 3.3.1 創(chuàng)建初始群體34-35
• 3.3.2 適應(yīng)度函數(shù)選擇35-36
• 3.3.3 變異操作36
• 3.3.4 交叉操作36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解QoS組播路由問(wèn)題38-47
• 4.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組播路由算法的可行性分析38-39
• 4.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組播路由算法描述39-46
• 4.2.1 構(gòu)建Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)39-45
• 4.2.2 算法流程45-46
• 4.3 本章小結(jié)46-47
• 第5章 實(shí)驗(yàn)仿真與應(yīng)用分析47-60
• 5.1 構(gòu)建模擬路由網(wǎng)絡(luò)47-52
• 5.1.1 模擬路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法簡(jiǎn)介47-49
• 5.1.2 基于改進(jìn)Waxman算法的模擬路由網(wǎng)絡(luò)49-52
• 5.2 兩種算法的仿真對(duì)比分析52-58
• 5.3 本章小結(jié)58-60
• 第6章 總結(jié)與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 石堅(jiān),鄒玲,董天臨,趙爾墩;遺傳算法在組播路由選擇中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2000年05期

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本文編號(hào)：919574