刘芹[1]2004年在《遗传算法在复制组播服务器选择中的应用研究》文中研究表明组播服务器复制是一种改善组播服务性能、提高可扩展性的新技术。它存在多个放置在网络不同位置并且提供同种服务的服务器，依据拓扑结构的特点和当前网络负载状况，它们将分别为不同的客户群提供组播服务。很显然，一旦引入多台服务器，就必然引起如下问题：为了达到网络整体收益最大化目标，将如何对客户端分组，将不同的子组分配给某台服务器；如何在一个子组内建立组播树。这一问题属于复制组播服务器选择问题。它已被证明是NP问题。现有解决这一问题的算法，存在着适用范围窄或求解质量不高的缺陷。针对这种状况，本文提出了基于遗传算法的复制组播服务器选择算法GA-RMSS(Genetic Algorithm based Replicated Multicast Server Selection)。 本文首先将问题空间映射到染色体空间，即将合法的选择方式视为染色体，并对其进行编码。我们设计了二级染色体编码方案。第一级编码表示服务器分配方式，第二级编码表示各子组组播树。在第二级编码中，提出了随机组播树生成算法DRMT(Dijkstra-based Random Multicast Tree)，它利用Dijkstra算法和随机扰动生成丰富的子组组播树，满足遗传算法的要求；同时，这一算法所生成的组播树都是合法的，避免了对非法编码的检查和修复，减小了实现难度，加快了生成速度。对于生成的组播树，我们提出了以路由矩阵进行存储的方法，这种方法既能表达丰富的信息，同时又具有矩阵操作简单易行的特点。 针对求解目标，我们设计了整合的适应度函数。通过选取不同的参数，它不仅可以体现平均接收速率或公平性的单个目标，还可同时表达多个目标，扩大了算法的适用范围。GA-RMSS算法的选择操作采用最佳个体保存法，交叉操作对第一级编码实行随机一点交叉，变异操作对第一级编码实行随机一点变异，交叉和变异后代的第二级编码利用DRMT算法重新生成。交叉、变异操作的实质是对原有的服务器选择方式进行合法的重组，以期产生更好的选择结果。⑨硕士学位论文MASTER’5 THESIS 为深入研究GA~RMSS算法的性能，本文通过大量实验将它与目前广泛使用的最短路径法和最宽路径法进行了对比。实验分别比较了在稀疏网络和密集网络中的各种配置下，叁种算法对叁组适应度参数的求解质量。实验结果表明，GA-RMSS算法对优化目标的求解具有绝对优势，并且它在提供备份路由、网络负载均衡等方面也有较好的表现。
李昕[2]2010年在《互联网实时流媒体传输关键技术的研究》文中研究表明带宽、延迟和丢包率保障能力以及大规模数据分发能力是构建流媒体传输网络的重要条件。网络层QoS和IP组播技术由于互通困难,部署成本高等原因一直进展缓慢；与之形成鲜明对照的,以内容分发网络和覆盖网络组播为代表的应用层流媒体技术近年来发展迅速,成为学术界与工业界的关注焦点,催生了许多成功的应用案例。网络层传输与应用层传输在优劣势方面呈现互补势态,如能构建融合两种传输模式的流媒体网络,就可以消除由于互联网异构性而导致的性能瓶颈,解决当前互联网流媒体系统所面临服务能力不足的问题,同时能够在网络性能和部署成本之间取得平衡。本文研究采用应用层覆盖网络与IP层技术相结合的方式构建实时流媒体传输系统的关键问题。使用这种混合网络能够为流媒体传输提供质量保障和大规模组播分发能力,将网络层方案在效率和稳定性上的优势与应用层方案在成本与灵活性上的优势结合起来,推动互联网中大规模流媒体应用的发展和普及。本文的主要研究成果和创新点如下：1.提出了融合应用层传输与网络层传输的流媒体网络架构。该架构使用SIP协议融合各类网络基础设施,使用自适应算法在应用层传输与网络层直接传输两种模式之间进行选择,为流媒体应用提供服务质量保证。本文提出以层次结构组织应用层转发网络,定义了功能独立的叁个逻辑平面：源接入平面、复制转发平面和接收者接入平面。相对于流媒体内容分发网络“中心-边缘”的两层结构具有更高的灵活性和可扩展性；而相对全部由终端客户组成的纯粹P2P流分发网络则具有更好稳定性和可控性。通过合理部署应用层结点,能够消除由于网络异构性造成的瓶颈链路；在应用层结点上使用合适的资源调度策略,还能够改善流媒体传输中丢包、延迟、协议开销、媒体源服务能力等各方面的系统性能。2.基于成果1提出的流媒体传输架构,其中需要解决的基本问题是如何选择应用层传输路径以满足流媒体会话的服务质量需求。本文对具有带宽和延迟约束条件的应用层路由问题进行了研究,通过为应用层转发网络建立抽象模型,提出了“满足带宽和延迟约束条件的最低瓶颈程度路由算法”及其改进算法,给出详细算法执行流程,并对算法的开销和性能进行了分析评估,实验结果表明该算法以较少系统开销显着提升了应用层流媒体传输网络的服务能力。3.研究成果2对应用层网络建模时,将应用层结点之间的端到端链路抽象为一条具有带宽和延迟属性的虚拟链路,并对链路状态进行了假设。作为应用层路由问题的延续和深入,本文进一步研究了应用层结点之间端到端链路的可用带宽、丢包率和延迟等关键指标的概率特性；研究如何在虚拟链路上进行丢包率控制,如何通过带宽资源分配和报文调度策略实现类似网络层IP QoS的流媒体传输服务质量保障等问题。具体来说：首先,在虚拟链路的两端使用N-TFRC协议估计应用层链路带宽速率的上限,实现对交叉TCP背景流量的公平性和友好性；第二、虚拟链路上采用FEC和ARQ结合的丢包恢复机制以较小带宽和延迟开销对应用层丢包率进行控制；第叁、在报文转发和丢包恢复中使用基于优先级的报文调度算法,对高优先级报文给予更多保护。最后,通过一系列仿真实验对上述方案的性能和开销进行评估；并在局域网内搭建测试实验床,评估了应用层传输系统对视音频流媒体性能指标的提升。4.对上述流媒体传输网络中的安全问题进行了研究。分别针对会话信令、会话数据和网络基础设施叁个方面的安全问题提供了解决方案：首先,使用SIP消息认证机制与传输层安全协议SSL/TLS相结合,保障会话信令本身的安全性；第二、使用SIP协议协商会话安全环境,SDP协议承载安全参数,SRTP协议进行安全传输,能够保障会话数据安全性；第叁、在网络基础设施的安全方面,采用组播接入控制机制消除IP组播路由安全隐患,提出了一种带有接入控制功能的安全域内组播路由协议PIMac,该协议利用组播路由协议的汇聚点实现认证密钥更新,基于对称密钥签名算法为PIM-SM组播域提供高效率的接入控制服务,实现了组播路由域与AAA域的松耦合。仿真实验结果表明,PIMac接入控制机制更好地平衡了计算开销和带宽开销,性能较现有的组播接入控制机制有所提高。5.对视频流媒体传输中的跨层优化问题进行了研究。针对网络视频这一类特定的流媒体应用,基于接收方总解码失真建立了流媒体传输系统的性能评价模型,将所有接收者的加权总视频质量表示为网络传输行为的函数。提出直接以应用层视频失真最小化为目标,对网络传输行为进行优化。根据上述思路,在应用层流媒体传输网络中,本文提出了使用遗传算法求解的视频源码率和传输路径优化方案；在IP组播网络中,提出了由组播代理实现的接收端速率控制机制。为两种方案分别建立了优化模型并给出求解算法。仿真结果表明：使用本文提出的视频源码率控制算法、视频流传输路径选择算法和接收端视频流速率控制机制,可以对接收端的总体视频质量进行优化,显着改善了流媒体传输网络的性能。
陈燕[3]2004年在《基于遗传算法的选播QoS路由算法研究与仿真实现》文中提出选播服务被定义为一组复制服务器所提供的相同或类似的服务,它是IPv6的一种新型网络服务。选播使得用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。选播服务的引入能大幅度简化一些典型应用,如镜像网站、域名服务等。选播的应用空间非常广阔,但目前有许多限制选播通信服务实现的问题还没找到合适的解决方法,关于它的一些协议和标准也还在讨论之中。同时,如何为用户提供不同的QoS是互联网络面临的一个重要问题,而QoS路由被认为是保证网络服务质量的一个不可缺少的路由技术。到目前为止,关于选播路由算法的研究只是刚刚开始,对有QoS约束、实现网络的负载均衡、充分利用网络资源的选播QoS路由算法尚未被提出,这给我们的研究工作留下了很大的空间。写作本文的目的就是希望能够对我国选播服务的研究与发展作出一定的贡献。 在这篇论文中,我们对选播通信服务的研究现状进行了深入的分析与研究,根据用户不同的QoS请求定义相应的选播QoS路由网络模型。把遗传算法所具有的并行搜索、群体寻优等特点应用于求解选播QoS路由优化问题,基于单路径路由提出带宽约束和时延约束的选播QoS路由算法;基于多路径路由提出了多QoS参数约束和实现网络负载均衡的选播QoS路由算法。
佚名[4]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中研究表明TP11 2010021966离散网络化群体系统一致性H∞控制/李向舜,方华京(华中科技大学控制科学与工程系)//应用科学学报.―2009,27(5).―525～531.针对网络化群体的一致性问题给出了状态反馈H∞控制器存在的条件。通过状态分解将系统状态进行适当的分解,在此基础上结合线性矩阵不等
董玉双[5]2014年在《云平台中虚拟机部署的关键问题研究》文中认为云计算课题是当今工业界和学术界的研究热点，云计算通过虚拟化技术大大提高了数据中心的资源利用率并降低了运营成本。云服务提供商按照用户的需求提供平台服务，软件服务和基础设施服务，其中云平台下虚拟机的部署是实现云计算中基础设施即服务IaaS (Infrastructure as a Service)的基础。用户可以根据需要来选择资源并希望得到更好的服务质量，云服务提供商则考虑自身利益需要尽量降低运营成本，在云计算环境下如何高效的和合理的部署虚拟机成为本文的研究重点。本文分析了当前流行的虚拟机部署策略及其相关改进方法并分析了当前云计算的研究人员针对虚拟机部署机制的研究工作。在此基础上，本文研究了虚拟机镜像的定制方法，设计了以性能能耗比作为评价标准的虚拟机部署的位置选择策略以及研究了虚拟机部署机制的关键问题。本文主要贡献有：(1)通过LFS (Linux From Scratch)定制虚拟机镜像。为用户提供定制接口，云提供商可以动态的更新为用户提供的服务和应用，云平台根据用户的需求生成相应的需求配置文件，并生成脚本实现虚拟机镜像的自动生成。通过LFS定制的虚拟机镜像明显减小了系统镜像的大小，在开机速度上也有很大幅度的提高，并为后续的部署过程减少系统开销和通信开销。(2)针对虚拟机部署过程中的位置选择策略进行了研究。本文提出了一种通过分布式并行遗传算法来实现云平台中虚拟机部署的位置选择策略DPGA (Distributed ParallelGenetic Algorithm of Placement Strategy for Virtual Machines Deployment on CloudPlatform)。DPGA以在保证系统性能的前提下尽量减少能耗开销为目的，为了提高初始种群的覆盖率，在解空间中松散的和平均的选择初始种群，采用自适应交叉率的多点交叉方法和自适应变异率的多点变异方法，分两个阶段使用遗传算法来获得更好的更精确的解。通过DPGA实现的部署策略相比于其他方法能明显提高性能能耗比，并较其他方法更为稳定。(3)针对虚拟机部署机制进行了研究。本文提出了一种针对定制虚拟机的部署方法DCVM (Deployment of Customized Virtual Machine)。部署通过之前LFS方法定制的虚拟机镜像，从根本上减少了部署过程的系统开销和通信开销。DCVM结合了虚拟机动态迁移机制中一些方法的优点，使用了pre-copy和post-copy算法并结合了增量压缩机制，通过组播机制进行部署。DCVM明显缩短了总的部署时间，减少了部署过程中的数据传输量，实现了在云计算环境下虚拟机的快速部署。
张洁[6]2003年在《遗传算法在QoS组播路由算法中的应用》文中研究表明在计算机网络中，随着大量新兴多媒体实时业务的应用，以及Internet上商业化应用的飞速发展，网络对QoS需求增长，高效的QoS支持变得越来越重要。而路由机制是实现QoS保证的关键之一，应将路由选择和QoS相关联。 目前组播路由算法的研究大多都针对无约束组播路由问题和时延受限组播路由问题，多采用启发式等方法。本论文研究如何将遗传算法这一新型优化算法应用到QoS组播路由算法问题中，利用该算法的并行搜索、群体优化的特点，为解决QoS组播路由问题寻找新的途径。本文主要研究四类典型的QoS组播路由问题求解。主要研究工作共分四个部分： 第一部分是绪论，对计算机网络的组播通信进行了综述。主要介绍组播引入的背景、特点、组播技术，还叙述了QoS的相关内容、研究现状、组播路由协议和应用。 第二部分是研究的基础部分，主要介绍了QoS的描述参数、数学模型、存在问题以及组播路由算法研究现状。 第叁部分介绍了遗传算法的历史、特点、优缺点和应用，还介绍遗传算法的基本步骤，混合遗传算法，还包括在遗传算法中用于解决约束优化问题的常用方法。 遗传算法在QoS组播路由算法中的应用 第四部分是本文研究的重点，着重介绍目前的研究热点一基于遗传算法的组播路由算法。主要研究四个方面的问题:时延约束组播路由问题;时延和时延抖动约束组播路由问题;带度约束的组播路由问题;多个QoS约束的组播路由问题。根据QoS组播路由的特点，结合遗传算法的寻优特性，提出来一种新的混合遗传算法解决时延约束组播路由算法和一种新的混合遗传算法解决多个QoS约束的组播路由问题的组播路由算法。
刘志峰[7]2005年在《大规模组通信组播技术研究》文中研究表明随着计算机技术和网络技术的发展,以视频会议、计算机协同计算以及大规模分布交互仿真等为代表的组通信应用不断涌现。这些组通信应用迫切需要Internet提供更好的服务。为了适应这些组通信的要求,研究人员针对IP组播技术进行了近二十年的研究,然而由于IP组播存在可扩展性等方面的问题,IP组播要在Internet中进行大规模配置还需要相当长时间。近年来,基于应用层的覆盖网络组播服务方案得到了越来越多的研究注意,这种方案不需要底层设备的升级和功能扩展,能够实现组播服务功能随需配置。本文以大规模组通信应用为背景,研究了在Internet上提供组播服务需要解决的关键技术问题。 针对目前Internet组播服务现状,本文提出了一种混合型广域网组播服务体系结构。这种组播服务结构充分利用了局域网IP组播的效率和广域网应用层组播的可操作性和实用性,支持大规模分布交互仿真等应用,提供广域网实时、可靠的组播数据分发服务。 在构造应用层组播覆盖网络中,选择较近的节点接收数据可以减小覆盖网络时延,同时其它需要进行网络时延测试的应用也在不断涌现,大规模时延测试将导致网络中测试报文泛滥,给Internet带来严重的影响。本文提出了层次GNP距离估计方法,通过增加少量的测试报文获得更精确的Internet主机距离估计。 由于覆盖网络是构建在底层Internet单播基础之上,应用层覆盖网络组播和传统IP组播在网络代价模型以及路由策略上有所不同。覆盖网络路由的目标包括两方面:其一是寻找带度约束的最小直径组播树MDDBST,其二是以一定的应用层性能尽可能同时满足更多的组播会话请求。对于分布交互仿真、网络游戏等需要协同操作的应用来说,MDDBST支撑树的直径将决定系统推进的速度。本文设计和实现了MDDBST路由启发式算法和启发式遗传算法。针对成员动态变化的需求,本文设计和实现了应用层覆盖网络分布式路由演化策略,避免了大量重复的路由计算,同时可以获得直径更短的MDDBST支撑树。针对第二个目标,本文设计了考虑位置因子和参与因子的“平衡”度分配方法以及“松弛”度分配方法,能同时满足更多的组播会话请求,提高了网络带宽资源利用率。 延缓IP组播在Internet配置的问题当中,状态可扩展性是其中一个重要问题。本文在聚集组播AM的基础上,提出了一种基于分发树切分的聚集组播方案AMBTS,设计了组-树匹配算法,通过理论和仿真实验分析了AMBTS方案的性能。理论和实验表明:当网络中并发的组数目较大时,基于分发树切分的聚集组播方案AMBTS可以取得比AM更好的聚集效果,网络中需要维护的聚集分发树数目趋近于一个固定的、较小的值,并且传输节点中需要维护的路由转发表项数目显着减少。AMBTS充分发挥了聚集组播的优势,对大规模组通信应用而言具有良好的可扩展性。 为了在不同的组播应用环境中提高组播状态可扩展性,本文根据基于分发树切分的聚
杨若庸[8]2007年在《基于小世界网络的应用层组播模型》文中进行了进一步梳理随着计算机网络技术和多媒体技术的发展，要求点到多点或多点到多点的群组通信业务日益增多。这些业务包括音频／视频会议、Web缓存更新、文件分发、交互式仿真、网络直播、网络游戏等。组播技术将同样的数据从一个源节点同时传输给大量的目的节点，从而大大节省了网络带宽，减少了数据冗余，在一定程度上解决了通信中的带宽瓶颈问题，因此成为互联网的主要研究方向之一。目前IP组播的服务模型和协议存在着一些不足，使得它至今没能在Internet上得到广泛的部署。在IP组播无法满足应用需求的情况下，人们开始把目光转向充分利用Internet端用户的网络资源，在应用层上实现组播服务，于是提出了应用层组播的概念。应用层组播将组播的功能提升到应用层，通过端主机来实现，具有无需改变底层网络结构，部署灵活方便等IP组播无法比拟的优点。本文在介绍了组播及应用层组播的理论基础之上，详尽地介绍了现有的各种应用层组播算法和协议，并分析讨论了各种算法及协议的适应条件和优缺点，对这些应用层组播算法和协议进行了相关对比。在此基础上，本文针对本课题的应用背景对原有的协议进行了改进，提出了基于小世界网络的应用层组播方法。这种基于小世界网络的应用层组播模型引入了小世界网络构建迭加层，具有多链路传输、多点通信、自动增加减少骨干节点、随机交友通信等特点，提高了整个组播系统的延时性能。同时由于小世界网络算法的引入，区域划分可以实现自组织，这样的网络结构对于流量控制是大有帮助的，同时也大大地节省了带宽。另外，在拥塞控制方面，本文提出了一种基于遗传算法的加权随机先期检测算法。仿真结果表明，这种基于小世界网络的应用层组播模型在延时特性、带宽占用率、遗传算法的收敛性以及丢包数各方面获得了较好的性能。文章最后总结了模型中需要完善的方面，同时对这种模型的应用前景以及进一步工作提出了展望。
姜圳[9]2004年在《基于QoS的组播路由关键技术研究》文中指出QoS 组播路由就是给定一个源节点s,一组目的节点集D,一系列QoS 限制条件C,以及可能的优化目标,寻找满足C 的覆盖s 和D 中所有节点的最好的有效树,这是一个NP 完全问题。当前多数QoS 组播路由研究集中在下面的几个问题:带宽受限组播路由;延迟受限组播路由;延迟受限最小代价组播路由;时延—时延抖动受限组播路由。求解该类问题是一个NP 完全问题,不存在确定型多项式复杂性解法。目前都采用启发式算法来解决,当前提出的启发式算法十分复杂而难以求解,该类问题是学术界的研究热点。由于在测控网络中对于数据传输的实时性要求很高,同时要求非常小的延迟抖动和信息的安全性,因此本文的研究工作主要集中在探讨网络QoS 组播路由算法如何支持实时通信,及寻求相对简单且易于求解的保证QoS 组播路由的算法,以及保障组播通信安全。本文根据国内外大量的研究文献资料,将智能优化算法应用到QoS 组播路由进行详细的分析论证。在此基础上利用遗传算法来求解QoS 组播路由问题,并且提出改进的二进制编码方法,该运算简单且可以快速的收敛到最优解,在理论研究的基础上进行仿真和实验研究。本文提出将模拟退火引入组播路由求解问题中,通过不断的“产生新解,判断,接受/舍弃”的迭代来寻求到全局最优解,即找到符合要求的组播树。模拟退火算法是一种随机搜索算法,可以很快的收敛到最优解或近似解。在做理论研究的基础上进行仿真和实验研究。本文同时提出一种基于QoS 要求的混合遗传组播路由算法,以保证QoS 路由对组播实时通信的支持,并进行模拟仿真实验,与遗传算法和模拟退火算法比较,证明所提算法的有效性。
王鑫[10]2006年在《IPv6环境下全局选播模型的研究》文中研究指明随着计算机网络技术的飞速发展，Internet已发展成世界上规模最大的计算机互联网络。IPv4在经历了20世纪后20年令人惊异的增长后，已经逐渐逼近自己的极限，IPv6解决方案的提出，为21世纪整个信息技术和新业务的发展带来新的机遇与挑战。在Internet中为了使复制主机或镜像服务器能够提供更好的服务，Partridge，Mendez和Milliken在RFC 1546中提出了Anycsat(选播)的概念，选播象单播和组播一样，是工P的一种通信服务。正是基于这方面的需要，IPv6也制定了支持选播的Anycsat地址规范，这就为进一步研究和应用Anycsat技术提供了更广阔的空间。 目前选播研究者的注意力主要集中在下面几个方面：路由协议、无状态服务问题、组管理协议、局域网通信、地址结构、安全问题、QoS保证以及可扩展性等等。关于选播的一些协议和标准正在讨论之中，但仍然没有达成共识。选播技术目前主要有两个发展方向，一是在应用层上的研究；一是在网络层上的研究。 基于先前的研究工作，课题将针对选播路由算法和协议、服务发现、选播规模、组管理协议等方面展开深入研究。为能够找到一个“更适合”的服务器，针对不同类型的服务，提出了一种复合度量的负载描述方法，以改进现有的选播路由算法。算法考虑了链路带宽、链路时延、路由跳数、服务器负载等因素，可以在一定程度上平衡网络负载和提高网络性能。为解决选播路由的规模问题，经过合理的地址划分，在网络的边界部署选播网关，从而达到支持GIA(Global IP Anycast)的目的。并在此基础上建立了一种IPv6全局选播模型。模型结合了网络层和应用层的优点，容易实现、灵活性好、可扩展性强、安全性好，为加快选播服务的应用和推广提供了一种参考和依据。
参考文献：
[1]. 遗传算法在复制组播服务器选择中的应用研究[D]. 刘芹. 华中师范大学. 2004
[2]. 互联网实时流媒体传输关键技术的研究[D]. 李昕. 北京交通大学. 2010
[3]. 基于遗传算法的选播QoS路由算法研究与仿真实现[D]. 陈燕. 广西大学. 2004
[4]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[5]. 云平台中虚拟机部署的关键问题研究[D]. 董玉双. 吉林大学. 2014
[6]. 遗传算法在QoS组播路由算法中的应用[D]. 张洁. 浙江工业大学. 2003
[7]. 大规模组通信组播技术研究[D]. 刘志峰. 国防科学技术大学. 2005
[8]. 基于小世界网络的应用层组播模型[D]. 杨若庸. 浙江大学. 2007
[9]. 基于QoS的组播路由关键技术研究[D]. 姜圳. 哈尔滨理工大学. 2004
[10]. IPv6环境下全局选播模型的研究[D]. 王鑫. 山东科技大学. 2006
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