导读:本文包含了约束任播算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:应用层组播,遗传算法,最小生成树,即时通信
约束任播算法论文文献综述
韩广,刘海林[1]（2015）在《多约束的应用层组播算法研究》一文中研究指出组播在分布交互式应用、网络在线游戏、流媒体等方面具有广泛的应用.为满足应用层组播Qo S要求,在文构建多约束应用层组播树模型,基于遗传算法、采用双染色编码方式寻找最优生成树.该算法既能满足实时性、节点负载限制,又能最小化组网资源消耗,高效利用网络资源.实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2015年04期）
顾云丽,钱焕延,徐昕,杜杰[2]（2012）在《基于带宽和时延约束的服务质量任播路由算法》一文中研究指出为在满足带宽需求的前提下找到时延最短的任播路径集合,研究基于带宽和时延两个约束度量的服务质量任播路由算法。为解决带宽和时延约束问题,提出一个适用于该非确定性多项式问题的多项式时间近似优化算法。仿真结果表明,当网络规模增加或客户带宽需求较大时,该文算法时延增加相对较小,因此具有较好的可扩展性和健壮性。与包括最短路径优先任播路由算法和最大带宽优先任播路由算法的启发式算法相比,在带宽受限大型网络中该文算法具有更好的性能优势。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2012年03期）
王亮[3]（2009）在《基于混合遗传算法的多约束QoS组播算法的研究》一文中研究指出近些年来，由于互联网技术的迅猛发展以及通信网络带宽和处理能力的大幅提高，使得网络能够提供形式多样的多媒体业务，同时也使得支持“点对多点”或“多点对多点”的组播通信方式成为网络支持多媒体业务的必要形式。组播路由作为多媒体网络的核心技术，其研究范围包括路由协议、路由策略、路由算法等多个方面，而组播问题的关键在于组播路由的确定，所以寻找简单、高效、健壮的组播路由算法一直是网络界致力研究但未完全解决的问题。许多分布式的多媒体应用对延时、延时抖动、带宽以及包丢失率有不同的要求，而带有多个QoS约束参数的QoS组播路由问题属于NP完全问题。对于QoS组播路由问题的研究大都集中在采用启发式算法进行求解，然而由于这些算法要么具有较高的时间复杂度而不能满足实际应用的需求，要么算法早熟收敛，陷入局部，不能求出全局最优解。因此，基于多约束QoS的组播路由算法的研究成为网络研究领域的重要内容和热点问题。遗传算法是一种全局优化搜索算法，具有简单通用，鲁棒性强和并行处理以及应用范围广等显着特点，其缺点是容易早熟，陷入局部最优解，后期爬山能力弱。模拟退火算法是一种局部搜索能力极强的全局搜索算法，它采用Metropolis准则从而能够跳出局部达到全局最优解，其主要缺点是解的质量与求解时间长短之间的矛盾。本文正是在总结了这两种算法的优缺点的基础上提出了一种新型的混合遗传算法。首先，采用基于备选路径集的整数队列编码机制有效减少了编解码的工作量，并针对遗传算法的局限性，对适应度函数进行了调整，实施最优保留策略，应用启发式交叉和变异策略。其次，用模拟退火算法对遗传操作的子代个体进行优化，采用“路径交换”策略在可行解范围内构造邻域解集，避免了搜索区域的扩大和计算时间的增加，加快了算法的收敛速度。最后，利用海明算子提高算法对解空间的覆盖度，利用入侵算子保证种群的健壮性，利用重升温算子强化算法的局部搜索能力。本文中，在参考Salama模型基础上利用K均值聚类算法保证节点分布接近真实情况，设计了一种简单有效的网络仿真环境，对提出的算法进行仿真，并与其它算法进行比较，仿真结果表明算法具有可行性、有效性和稳定性，以及代价低、收敛快的特点。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2009-12-01）
左金山,黄东军,周学芝[4]（2009）在《具有度约束特性的应用层组播算法及其应用》一文中研究指出应用层组播由端系统自组织实现,由于这些系统性能差别很大,因此在设计组播算法时,如果不考虑这种差异,会导致一些能力不足的端系统连接过多下游节点,而使组播结构出现瓶颈。为此,提出了一个具有度约束特性的应用层组播树构造算法,采用节点可用网络带宽、CPU占用率、可用存储空间、当前进程数等描述节点度数,通过在源根组播树构造算法中引入节点的度约束,旨在生成负载更均衡、整体性能更优的组播覆盖网。采用Java语言实现了一个基于该算法的群组通信系统原型,在满足主机容量限制的前提下,成员节点可以任意地加入或退出群组,并实时传输字符数据流。实验表明,具有度约束的组播算法,能有效降低成员节点计算能力波动对组播系统的冲击,减少平均延时,提高传输吞吐量。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2009年06期）
王孝鹏[5]（2009）在《多约束的应用层组播算法研究》一文中研究指出网络层组播可以比单播更高效地实现一对多或多对多的数据分发,能显着提高网络资源的利用效率。然而,传统的网络层组播技术存在着路由器转发状态数膨胀、部署成本高等问题,阻碍了组播的普及推广。虽然后来提出的一些网络组播方案在一定程度上有所改善,但都无法从根本上解决这些问题。在这样的背景下,应用层组播应运而生,由于其组播转发在应用层实现而无须路由器参与,因而从根本上避免了网络层组播的转发状态数问题。近几年,应用层组播被广泛地部署于视频会议、网络电视、视频通话、网络流媒体等网络应用中。然而,随着用户需求的不断提升,现有的应用层组播技术也逐渐显现出不足,例如端到端延迟过大、节点负载过高、转发网络不稳定等,这些问题在一定程度上阻碍了应用层组播的进一步推广部署。本文论述了目前应用层组播的各种性能指标以及这些指标对组播质量的影响,在此基础上,对目前已存在的各种应用层组播建模方案做了对比分析,采用度和延迟约束的最小生成树(Degree-and Delay-Constrained Minimum SpanningTree,DDCMST)作为应用层组播的算法模型,该模型对应用层组播的两个关键性能指标:端到端延迟和节点度数进行约束,使组播的端到端延迟始终保持在可接受的范围内,并有效限制终端节点的负载。该模型以生成树费用作为优化目标,可以在满足用户需求的前提下,尽量节省网络资源、降低部署成本,有利于应用层组播的推广。在对DDCMST问题深入分析的基础上,本文给出了该问题为NPC问题的证明,并提出用微粒群算法求解该问题。微粒群算法是一种新兴的群智能算法,该算法的迭代过程体现了群体行为在个体经验的交互过程中不断趋优的过程。该算法有着良好的收敛性和稳定性,被广泛应用于各个领域。微粒群算法起初主要应用于求解连续非线性函数的极值问题,并不能直接用于求解DDCMST这样的组合优化问题,本文在微粒群算法基本思想的基础上,对标准微粒群算法进行了改造,其中包括初始解的生成、速度向量的更新、可行解的树形变换和消环等算法过程,从而将微粒群算法应用于求解DDCMST问题。通过对DDCMST问题的求解,得出了一种全新的应用层组播路由算法。该算法继承了标准微粒群算法的优点,扩展性好,收敛速度快,十分适合求解大规模的应用层组播路由问题。本文提出的基于微粒群的算法方案不仅能够应用于求解DDCMST问题,对于其它各种带约束的最小生成树问题,同样可以求解,只需针对不同的约束条件调整其适应度计算函数。基于这一思想,本文又提出了两种求解带约束的最小生成树问题的算法方案,其中一种用于求解度约束的最小生成树问题,另一种用于求解叶节点约束的最小生成树问题。本文最后对提出的基于微粒群的应用层组播路由算法进行了仿真实验,将另外两种分别基于蚁群和遗传的应用层组播方案与本文方案进行了对比,实验结果表明,本文的应用层组播路由方案在端到端延迟、生成树费用、节点度数、收敛时间等方面都具备一定的优势,当拓扑规模较大时,优势更加明显,呈现了良好的稳定性和扩展性。(本文来源于《山东大学》期刊2009-04-05）
约束任播算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为在满足带宽需求的前提下找到时延最短的任播路径集合,研究基于带宽和时延两个约束度量的服务质量任播路由算法。为解决带宽和时延约束问题,提出一个适用于该非确定性多项式问题的多项式时间近似优化算法。仿真结果表明,当网络规模增加或客户带宽需求较大时,该文算法时延增加相对较小,因此具有较好的可扩展性和健壮性。与包括最短路径优先任播路由算法和最大带宽优先任播路由算法的启发式算法相比,在带宽受限大型网络中该文算法具有更好的性能优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束任播算法论文参考文献
[1].韩广,刘海林.多约束的应用层组播算法研究[J].广东工业大学学报.2015
[2].顾云丽,钱焕延,徐昕,杜杰.基于带宽和时延约束的服务质量任播路由算法[J].南京理工大学学报.2012
[3].王亮.基于混合遗传算法的多约束QoS组播算法的研究[D].哈尔滨工业大学.2009
[4].左金山,黄东军,周学芝.具有度约束特性的应用层组播算法及其应用[J].计算机技术与发展.2009
[5].王孝鹏.多约束的应用层组播算法研究[D].山东大学.2009