提出一种支持总最佳连接ABC(Always Best Connected)的新型单播路由机制.由于网络链路参数值的难以精确测量和用户服务质量QoS(Quality of Service)需求的难以准确表达,因此引入区间表示、偏好序列、概率密度函数、满意度函数和评价函数加以刻画;考虑到网络运营商业化,引入成本、价格、费用和博弈机制,兼顾用户和网络提供方利益;基于免疫选择和自组织临界变异进化算法寻路,使得各方效用在QoS路由上达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.基于NS2进行了仿真实现,在多个实际和虚拟的网络拓扑上与经典路由机制进行了性能对比,结果表明,该机制是可行和有效的.
在云环境下,各种闲置资源可以通过池化形成资源池,进而利用虚拟化技术将资源池中的不同资源组合以服务的形式提供给用户使用,因此需要合理而有效的机制来分配资源.针对云环境下资源的特点,将经济学和智能方法相结合,提出了一种基于双向组合拍卖的智能资源分配机制.在该机制中,提出了基于体验质量(quality of experience,简称QoE)的威望系统,引入威望衰减系数和用户信誉度,降低拍卖中恶意行为造成的影响,为资源交易提供QoE支持.对拍卖中的竞价决策,综合考虑多种因素,提出了基于BP神经网络的竞标价格决策机制,不仅可以合理确定竞标价,而且使价格可以动态适应市场变化.最后,由于组合拍卖胜标确定问题是NP完全的,因此引入群搜索优化算法,以市场盈余和总体威望为优化目标,得到资源分配方案.仿真研究结果表明,该机制是可行和有效的.
提出一种IP/DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing)光Internet中的路由选择与波长分配机制,引入多智能体进化MEA(Multi-Agent Evolutionary Algorithm)算法和联合首次命中JFF(Joint First Fit)算法一体化进行了QoS(Quality of Service)单播路由选择与波长分配.该机制引入概率论知识处理链路状态参数的不确定性,引入模糊数学相关知识提供柔性服务质量QoS(Quality of Service)支持,利用博弈论和微观经济学的有关知识构建公平链路定价方法,使网络提供方和用户方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优.以VC++6.0作为开发工具进行了仿真实现,结果表明,本文提出的机制可以有效地解决IP/DWDM光Internet中的QoS单播路由选择与波长分配问题,并且性能良好.
