| 【中文题名】 | 人工智能技术在QoS组播路由算法中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Study on Applications of Artificial Intelligence Technology in QoS Multicast Routing Algorithm |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2002-9-19 |
| 【中关键词】 | QoS,组播路由,人工智能,神经网络,遗传算法, |
| 【英关键词】 | QoS,multicast routing,artificial intelligence,neural network,genetic algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
近年来，多媒体通信和分布式环境中的协同工作等应用的出现促使了组播通信的发展。组播源把数据包发送到特定组播组，而只有属于该组播组的地址才能接收到数据包，可以大大节省网络带宽。同时，多种应用需要提供服务质量(Quality of Service, QoS)控制，如不同的用户可能有不同的传输要求，而数据的传输不容许信息的丢失。同时还要考虑传输的时延等等。因此研究在多媒体通信情况下，如何保证服务质量要求以及实现多媒体数据的组播通信是多媒体通信发展的方向。
本文就是研究如何将人工智能技术应用到QoS组播路由问题中，利用人工智能的新型优化算法的并行搜索、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。论文共分三个部分：
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IP组播的发展历史、工作原理、实现方案，然后提出QoS组播路由问题，并介绍QoS组播路由问题的研究现状以及研究的重要性。
第二部分是研究的基础部分，主要介绍QoS组播路由模型的构成。我们首先介绍QoS路由的基本概念和原理，着重讨论图模型、状态信息，... |
| 【论文题纲】 |
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第一章 绪论 |
8-18 |
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1．1 引言 |
8 |
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1．2 组播通信概述 |
8-13 |
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1．2．1 组播的工作原理 |
9-10 |
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1．2．2 组播通信的实现方案 |
10-12 |
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1．2．3 组播地址分配 |
12-13 |
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1．3 QoS组播路由问题 |
13-14 |
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1．3．1 组播路由 |
13-14 |
|
1．3．2 服务质量要求 |
14 |
|
1．3．3 QoS组播路由问题为NP完全问题 |
14 |
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1．4 人工智能方法研究 |
14-16 |
|
1．5 小结及本文的研究工作 |
16-18 |
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第二章 QOS组播路由的理论基础 |
18-31 |
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2．1 引言 |
18 |
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2．2 IP网络的服务质量 |
18-25 |
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2．2．1 QoS的分类 |
19-21 |
|
2．2．2 QoS的控制模型 |
21-25 |
|
2．3 QoS组播路由基本概念 |
25-29 |
|
2．3．1 加权图模型 |
25-26 |
|
2．3．2 状态信息 |
26 |
|
2．3．3 QoS度量 |
26-27 |
|
2．3．4 路由策略 |
27-29 |
|
2．4 QoS组播路由数学模型定义 |
29-30 |
|
2．5 小结 |
30-31 |
|
第三章 时延和时延抖动约束组播路由问题 |
31-40 |
|
3．1 引言 |
31 |
|
3．2 数学模型 |
31-33 |
|
3．3 基于HOPFIELD神经网络的求解算法 |
33-36 |
|
3．3．1 目标函数 |
33-34 |
|
3．3．2 神经网络构造 |
34 |
|
3．3．3 优化算法 |
34-36 |
|
3．4 基于遗传算法的求解算法 |
36-37 |
|
3．4．1 遗传编码 |
36-37 |
|
3．4．2 适应度函数 |
37 |
|
3．4．3 遗传算子 |
37 |
|
3．5 仿真与结论 |
37-40 |
|
第四章 带度约束组播路由问题 |
40-45 |
|
4．1 引言 |
40 |
|
4．2 数学模型 |
40-41 |
|
4．3 基于遗传算法的求解算法 |
41-43 |
|
4．3．1 遗传编码 |
41-42 |
|
4．3．2 适应度函数 |
42 |
|
4．3．3 遗传算子 |
42 |
|
4．3．4 算法描述 |
42-43 |
|
4．4 仿真与结论 |
43-45 |
|
第五章 完全QOS参数约束组播路由问题 |
45-51 |
|
5．1 引言 |
45 |
|
5．2 数学模型 |
45-46 |
|
5．3 基于遗传算法的求解算法 |
46-49 |
|
5．3．1 遗传编码 |
46 |
|
5．3．2 初始群体的选择 |
46-47 |
|
5．3．3 适应度函数 |
47-48 |
|
5．3．4 遗传算子 |
48-49 |
|
5．4 仿真与结论 |
49-51 |
|
第六章 综合QOS参数约束组播路由问题 |
51-58 |
|
6．1 引言 |
51 |
|
6．2 权值变换函数 |
51-52 |
|
6．3 数学模型 |
52 |
|
6．4 基于遗传算法的求解算法 |
52-55 |
|
6．4．1 遗传编码 |
52-54 |
|
6．4．2 适应度函数 |
54 |
|
6．4．3 遗传算子 |
54-55 |
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6．5 仿真与结论 |
55-58 |
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总结与展望 |
58-60 |
|
参考文献 |
60-63 |
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附录 有效算法及NP完全 |
63-65 |
|
致谢 |
65-66 |
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攻读硕士学位期间参加的科研项目和录用的论文 |
66 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386567 |
