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路由优化

路由优化的相关文献在1995年到2022年内共计666篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、电工技术 等领域,其中期刊论文295篇、会议论文33篇、专利文献135081篇;相关期刊165种,包括电子学报、电子与信息学报、通信学报等; 相关会议31种,包括中国水力发电工程学会大坝安全专委会2015年会暨大坝安全检测技术与新仪器应用学术交流会、中国移动通信集团设计院第19届新技术论坛、第十九届全国网络与数据通信学术会议等;路由优化的相关文献由1527位作者贡献,包括张宏科、周娜、王静等。

路由优化—发文量

期刊论文>

论文:295 占比:0.22%

会议论文>

论文:33 占比:0.02%

专利文献>

论文:135081 占比:99.76%

总计:135409篇

路由优化—发文趋势图

路由优化

-研究学者

  • 张宏科
  • 周娜
  • 王静
  • 吴问付
  • 周华春
  • 梁文亮
  • 熊春山
  • 贾杰
  • 陈剑
  • 霍玉臻
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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年份

    • 高大利
    • 摘要: 针对网络路由选路优化问题,有效保证网络服务质量的基本条件下,将自适应蚁群算法用于解决路由协议优化问题,通过设立多个影响因素(跳数、时延、带宽等)来实现对网络中最优路径的选择,以实现求解最优路由。仿真实验表明,本文所提算法比传统蚁群算法能够更好地适应动态变化的网络,提高了收敛速度。
    • 叶建锋
    • 摘要: 本文分析了接入网发展的现状和新形势下存在的问题,利用资源大数据,通过OLT测距和球面算法对接入网路由进行优化提升,有效解决接入网多路由环境出现业务接入不合理、光路性能不佳、线路频繁中断和隐患难发现难整改的问题。经过验证,可有效提升业务性能稳定性和健壮性。
    • 张冬月; 韩赛; 王光全; 王泽林; 刘畅
    • 摘要: 针对目前6G承载网中IP链路metric设定依赖人工经验、缺乏智能化方法的问题,提出一种基于k-means和粒子群优化的IP路由优化算法,即通过k-means对IP链路进行聚类,根据聚类结果使用粒子群优化算法寻找最优的metric方案。仿真实验表明,该算法获取的IP链路的metric方案全网平均时延为174.841 ms,相对原始的metric方案平均时延降低了3.39%,可进一步提升路由转发效率,降低业务传输时延。
    • 杜云飞; 尹项根; 赖锦木; 王祯; 胡家玄; 于吉
    • 摘要: 为了解决目前基于电能路由器(EER)的配电网能量优化普遍缺乏对故障恢复的研究及能量路由损耗过大的问题,同时考虑稳定运行与故障恢复2种工况,提出了一种基于EER的配电网分层能量优化策略,其包括下层局域电网(E-LAN)内的能量优化以及上层广域电网(E-WAN)内的能量路由优化。对于稳定运行工况,提出了以最小化运行总成本为目标的E-LAN能量优化策略,以及以最小损耗就地消纳的E-WAN路由优化策略,路由优化策略在保障可再生能源就地消纳的同时,实现电能损耗最小化。对于故障恢复工况,提出了以最大化累计上网电量为目标的E-LAN能量优化策略,以及最小损耗多源协同的E-WAN路由优化策略,路由优化策略可在向关键负荷优先供电的同时,实现电能损耗最小化,并提升故障后负荷存活率。最后基于配电网分层网络模型进行仿真分析与对比,验证了所提能量优化策略的可行性、有效性和优越性。
    • 徐博; 周建国; 吴静; 罗威
    • 摘要: 针对于数据中心网络不均衡的流量分布,和在使用固定功能交换机的软件定义网络中部署强化学习模型时,不能精确感知网络状态导致的路由决策偏差问题,设计了一种在具有可编程数据平面的软件定义网络中,基于深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习模型的路由优化方法。通过在可编程数据平面自定义数据包处理逻辑,获取细粒度、高精度的网络状态参数,然后在控制平面使用DDPG模型根据网络状态参数确定多条可选路径的链路权值,并为数据流选择具有最大综合剩余负载能力的路由路径,最后以源路由的方式下发流表。实验结果表明,该方法可以在较高的带宽需求下提高网络吞吐量和链路利用率,降低端到端传输时延和南向通信开销。
    • 王健; 朱晓娟
    • 摘要: 随着物联网的飞速发展,高速、海量的数据通信向服务质量保障机制提出了挑战。为了很好地满足用户对高效、低延迟路由的需求,文章结合软件定义网络(SDN)技术,提出一种软件定义物联网中基于深度强化学习的路由优化算法(RDIS)。RDIS利用控制器收集网络信息,基于改进的深度确定性策略梯度算法,在经验回放池中根据重要性对样本采样,最终获得一条性能近乎最优的路径。仿真实验表明,相较于传统的路由算法,RDIS在吞吐量和延迟方面具有更好的网络性能。
    • 孟泠宇; 郭秉礼; 杨雯; 张欣伟; 赵柞青; 黄善国
    • 摘要: 针对同一网络拓扑下不同网络负载的路由优化问题,在深度强化学习方法的基础上,提出了两种依据当前网络流量状态进行路由分配的优化方法。通过网络仿真系统与深度强化学习模型的迭代交互,实现了对于流量关系分布的网络路由持续训练与优化。在利用深度确定性策略梯度(deep deterministec policy gradient,DDPG)算法解决路由优化问题上进行了提升和改进,使得该优化方法更适合解决网络路由优化的问题。同时,设计了一种全新的链路权重构造策略,利用网络流量构造出用于神经网络输入状态元素,通过对原始数据的预处理加强了神经网络的学习效率,大大提升了训练模型的稳定性。并针对高纬度大规模网络的连续动作空间进行了动作空间离散化处理,有效降低了其动作空间的复杂度,加快了模型收敛速度。实验结果表明,所提优化方法可以适应不断变化的流量和链路状态,增强模型训练的稳定性并提升网络性能。
    • 李飞; 李登
    • 摘要: 无线传感网络相对于传统网络的优势在于其具备较高的能量利用率、更长的网络寿命,其路由协议及能量优化是应用过程中的两个重要挑战。无线网络节点的分布有一定的随机性,因此均匀分簇并不适用。针对传统路由协议存在的分簇不均匀、无线网络节点过早死亡的缺陷,文章设计一个分簇算法,并对簇间路由和分簇路由进行优化,在一定程度上可以节省簇间路由开销及能量约束。
    • 张成; 齐放; 胡晨; 张岱
    • 摘要: 为提升低压电力线通信网络可靠性,提出一种多约束目标函数电力线通信网络路由优化方法。该方法以功率损耗最小为目标,构建了基于时延、丢包率、时延抖动约束下多目标函数;改进了免疫蛙跳算法,将克隆选择嵌入到蛙跳算法,利用分组进化和混合进化提升算法的全局寻优能力。通过将所提方法与常用电力线通信网络路由优化方法进行比较,验证了所提方法的有效性与优越性。
    • 魏琳慧; 刘国文; 刘雨; 望育梅
    • 摘要: 随着卫星通信技术的飞速发展,卫星互联网成为6G网络实现全球覆盖、全时接入、全场景服务的核心关键技术。卫星网络的高动态性及有限的卫星容量,导致面临以异构网络管理、动态资源分配为代表的一系列管控挑战。由于机器学习技术在网络设计等方面具有显著优势,因此提出软件定义的卫星互联网智能化架构。针对卫星互联网的智能路由问题,利用基于双延迟深度确定性策略梯度的深度强化学习算法,解决网络的实时路由优化问题。实验结果表明,TD3算法相较于DDPG算法,平均网络时延降低了19.19%。
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