满意优化理论在网络优化设计中的应用

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1、嚣寓交遗大攀疆圭辑究囊学位论文第：贾廷、带宽、葬壹延誊}动等经能攒标静隈潮，获悉提供裔力熬Q醛保证。鼬S路由算法通常是面向连接的，它与资源预黯功能相配含，提供有质量保证的服务，它的好坏直按影响蓟网络的服务质薰。本文着麓研究OoS路由算法，该阉题麟予霹络运镗甥优忧淘题ew妇g积(幻w∞硪涯明，如果路壹楚秀令或多个加性或乘性Qos参量的任意组合，那么这一类路由问题属于NP完全问遥ln。1．2网络优化的研究现状属于设计期的骨干网优化，以往的研究大多是把该蜒题分为嚣个子阏惩来解决，即在路幽圃定的条件下确定链路容鬣分配问题{2

2、】；在链路容量固定瓣条《串下确定鼹囊选择黪酒题【3】。毽是，摄文戆踌巍选择是专链路麴容薰有必的(容量的大小又与费用商关)，也与报文到达率有关。所以最佳的结果应阉时考虑路由选释和容置分配这两个问题。GavishB．和NeumanI．i4僧经研究过这个阍题，攒出该闯题爆于》潆竞金闯鼹。他们采用拉格朗旦松弛帮撵度寻优的方法来解该问题，但算法复杂，编稷计算不方便，且算法所需的计舞量遗较大。运冬来，鸳髓冀法，铡翅模羧邋灾算法箨霸，遗抟算法掰】，藏群算法15刖，神经网络M等，这魑算=}去在解决NP完全问题方面表现出较之传统方法黼

3、得多豹效率。国内学者盱犬强溺、何翠红澜等采用遗传算法来解决骨干网优化闯题，取褥了较好的结果。但是，不管采用哪种方法，都面临这样一个问题：随着拓扑结构的复杂纯，节熹鼗嚣熬增多，计算蠹会迅速瓤羚，甚至超逡了入稍所貔承受静极限，从而使优化本身失去其工程意义。在这种情况下，追求一个最优化解变得毫无意义了。此羚，嚣于网设计不仅簧考虑到鄹络迄份的经游性，还要考虑劐全翳戆利用率。以往的研究中，并没有考虑到这一点。对于网络的设计，即有经济熬造徐，又有鞍态麴嚣震率才是稔赘好缝鞠浚计。属于运行期的QoS路由优化与传统的路由策略有着明显的

4、不同，这主要褒现在：(1)转绞路由策蟋共没毒考虑Q醇霉求，瑟生残戆路径不一定链够涛足用户的QoS需求。(2)终统翡海宙鬣酶戳嫒短貉径优先酌憋悲采指导鼯由嚣静工作，这就蘸南交通大学硕士掰}究生学位论文第3贾忽珞了疆络串还W髓存在着其它可行豹路径，使得鳐点的流慧都会沿着同一条最短路径米黄输，容曩罢致滚霪过度集中舔发生瓣络妫都拥塞，懂得整个嘲终的服务拨能积吞吐蠼能下降。通过上面的分柝可知，Q瞒鼹由策赂的爨拣就是充分发握满足鼹户Qos要求的路径，引导数据包沿赞发掘出来的路径前进，使网络流量褥以均匀分配，提高网络资源利用率。国

5、于QoS路由通常存在多个Qos约束条件(最丈带宽、传输时延、时延害薛动、最小丢龟率等)，使褥Qos路由成为在多约束条件下的优化问题，属予}潆完全漆器，网样逶会采怒离效率赘餐能算法来解决途个闯戆。文献【7】{8】袋用遗传冀法寒获取Q醛踌由，文献翻剡采用襻经烟络来磅究QoS路辔策略。目前进行的Qos路由研究中，大都试图尽最大能力找到能满足周户要求的最优路由，精力放在“最优”上。然而，Qos路由是典型的多目标优化问题，番个目标之间分髓不同的概念，没有统一的单位量，同时，各个目标之闯可熊存在互为矛盾豹关系。例如，多媒体通信翼

6、求端刘端时延最小，时延辩动最小，丢包率最低，带宽最大等。对延和对延辩动静单位是郴，带宽的单位烂刍扛詹，费髑的单键是嚣，褥丢包率剿茺量祭；增鸯弱薅络结点的缓_}牢区窑量礴助予减少鬟包搴，但霹鸵会增大时延与融延拱动。恩瓣，隧终模型与网络状态的非精确性也加大了获褥最优簸的难度。魇以，在隧终麴QoS路峦的优化中，通常不存在所有目标函数共同的最优解。此外，如何将多个Qos魔量汇聚成一个适应度函数一直是人们研究的薄弱环节。通常的做法是，为了计算方便，将多个Qos参数精简成2到3个，虽暹常是淫定一个参数后荐采寻饶其它参数。这种骰法

7、并不能体现Qos的多约寒燧以及约束熬同瓣挫，使褥勰鹄凄蠹下降。例如，再找寻榜会要求懿Q口s路经时，蓄走去簿不簿会带宽簧求瓣路径，然后柱后继的搜索中不再考虑繁宽间题。这榉傲就失去7一令港在的好处：能够将流蹩优先分配到那蝗有较多剩余带宽的路经上，起到乎缀嬲终滤爨的作用。1．3满意优化发震现状1978年，诺煎尔经济学奖获得者H．A，simon在经济组织实际决策的研究西南变通大学硕士研究生学位论文第4页中，首先撮出了“令人满意准则”的概念来代替微观经济学的最大化原则，同时提出了用满意决策代耱最伍决策的思想1101。蚀举了一个

8、缀形象我铡予来说明满意解的优越性：在蛾里摘玉米。如采簧我一个最大的玉米是很困难的，需要把地里所有的箍米都测量一下，再加以比较才能确定。并且，这个问题翡工终耋鼗玉米速麓嚣获畿延戳，箍积戆大，工侔越霞难。僵是，强采要求找到的不怒最大的鄢一个采米，谢是一个比较大的，即按通常的说法，到地里去攘一令丈玉米，翘题就餐萃多了。这辩，土魏鏊瑟积大小甚至静工侔豢