诱导有校验驱动优化QoS组播网络路由模型

摘要

网络业务对传输时延、时延抖动等参数较为敏感,传统的QoS组播网络路由算法中,当节点遭遇异常流量网络数据时,会造成节点数据溢出,在当前协议中,由于溢出缺少方向性的引导,造成异常数据的抖动和无序,使得传统的Qos协议中的数据路径规划受阻,造成网络延迟.提出一种诱导有校验驱动优化QoS组播网络路由模型,在发生数据溢出的情况下,对溢出数据进行校验,在数据发生抖动、延迟、溢出等异常情况下,对传递数据节点给出最优接受方向,用于QoS组播路由存在的溢出无序性问题.对不同节点的网络结构图进行仿真,表明在同等条件下,上述模型的收敛时间低于流行的和谐搜索(HS),人工免疫遗传算法(AIGA)等算法,优化效果明显.