基于QPSO算法的OSPF多约束路由研究.pdf

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1、第3期华东师范大学学报(自然科学版)No．32015年5月JournalofEastChinaNormalUniversity(NaturalScience)Mav2015文章编号：1000—5641(2015)03—0091—07基于QPSO算法的OSPF多约束路由研究江家宝郑尚志(巢湖学院计算机与信息工程学院，安徽巢湖238000)摘要：利用传统的SPF算法解决OSPF网络路由难题时，由于没有考虑多约束条件和有效利用次路径，一旦最优路径发生拥塞，网络传输性能会急剧降低．文中将QPSO算法应用于OSPF网络路由规划，利用多约束条件并结合OSPF网络多种路

2、由参数的特性，重点对有效地改善网络局部拥塞和快速求得全局最佳路由及若干次路由算法进行探究，并利用仿真数据对所提出的改进算法进行验证．结果表明在解决OSPF网络路由规划问题中，网路传输性能，文中所提出的算法比传统的遗传算法和SPF算法得到较好的改善．关键词：量子粒子群；内部网关协议；路由选择；服务质量中图分类号：TP393文献标识码：ADoI：10．3969／J．issn．1000—5641．2O15．03．011ResearchonOSPFmulticonstraintroutingbasedonQPSOalgorithmJIANGJia—bao，ZHEN

3、GShang—zhi(CollegeofcomputerandInformationEngineering，ChaohuUniversity，ChaohuAnhui238000，China)Abstract：TheOSPFnetworkroutingproblemsweresolvedbytheuseofthetraditionalSPFalgorithm．Duetonotconsideringthemulti—constraintconditionsandtheeffectiveuseofsecond—arypath，oncetheoptimalpath

4、occurstOcongestion，thenetworktransmissionperformancewillbedecreaseddramatically．Inthispaper，theQPSOalgorithmwasappliedtOtheOSPFnetworkroutingplanning，usedbymulti—constraintconditionsandcombinedbythecharacteristicsofOS—PFnetworkandavarietyofroutingparameters，whichwaseffectivelyimpr

5、ovedbythelocalnet—workcongestionandobtainedtheglobaloptimumfastroutingandroutingalgorithm，andverifiedtheimprovedalgorithmbyusingthesimulationdata．Theresultsshowedthattheproposedalgo—rithmgotbetterimprovementthanthegeneticalgorithmandthetraditionalSPFalgorithminthesolutionofroutepl

6、anningproblemandthenetworktransmissionperformance．Keywords：QPS0；IGP；routing；Qos0引言随着网络通信要求的不断提高和Internet的飞速发展，路由器成了网络连接中最为关收稿日期：2014-08基金项目：安徽省高等教育振兴计划项目(2013zytz063)第一作者：江家宝，男，硕士研究生，研究方向为模式识别与智能控制、计算机网络．E—mail：jiangjiabao@139．com．第二作者：郑尚志，男，博士研究生，研究方向为操作系统理论、人工智能．E—mail：zsz0429@c

7、hu．edu．cn．92华东师范大学学报(自然科学版)键的设备．路由器中运行的软件对网络连接的性能和效率的影响越来越明显．目前国内外OSPF网络路由器的主流产品仍然使用SPF算法解决路由问题，为了缓解网络路由的瓶颈和拥塞问题，在考虑到各种路由协议的前提下，人们陆续提出了遗传算法、模拟退火算法等多种方法实现OSPF协议．本文的目的是研究QPSO算法在多约束OSPF网络路由选择中的应用]，研究内容包括：●使用QPS0算法进行0SPF网络路由选择；●比较QPS0、遗传和SPF算法进行OSPF网络路由选择的有效性．以下首先介绍0SPF路由工作原理以及Qos(Qua

8、lityofservice)路由问题；其次，简述量子粒子群算法(Q