基于QPSO的QoS多播路由优化算法的开题报告.docx

基于QPSO的QoS多播路由优化算法的开题报告
一、选题背景
一概述
随着通信技术的发展和广泛应用，多媒体数据、图像数据、语音数据的交换和分发已成为网络的重要应用之一，其中多媒体数据传输中的QoS保障是一项必不可少的关键技术。多播技术是通过一种组播服务，将单一的源数据同时传递给多个目的地，这种数据广播是在IP网络上使用多播传输协议（如IGMP）实现的。多播传输可以显著地减少网络中终端设备对源站的请求，大大减少了网络流量和网络延迟。
多播流量的传送需要选择一个成功的路由方案，以达到提供QoS保证的目的。所谓QoS，即服务质量（QualityofService），是网络、互联网中的一种机制，使得一定数量的网络带宽、网络资源、网络能力对网络服务的质量得到了保证。为了保证多播流量的传送，需要选择一个合适的多播路由方案，以保证网络吞吐量、时延、丢包率等关键性能指标能够满足业务需求。
多播路由问题属于多目标优化问题，是一个NP-Hard问题。传统的多播路由算法主要包括基于优先级的算法和基于组合的算法，这些算法的局限性在于多播路径限制、QoS难以同时满足，并且计算复杂度大，不能够实时求解实际应用中的大规模路由问题。因此在此背景下，如何进行高效的QoS多播路由优化成为了当前学术界和工业界重点关注的方向。
二目标及意义
在QoS保证网络中的多播传输中，多播路由优化是一个关键问题，其目的是选择一个合适的多播路由方案，以实现网络吞吐量、时延、丢包率等关键性能指标的优化。本文的目标在于提出一种基于量子粒子群优化算法的QoS多播路由优化算法，探索将量子粒子群算法应用于QoS多播路由问题并评估算法性能。
二、文献综述
QoS多播路由问题是一个NP-Hard问题，目前已经有很多学者提出多种算法来解决这个问题。本节将分为经典算法和近年来常见的QoS多播优化算法两部分介绍。
一、经典算法
1.Floyd算法：Floyd算法是一种动态规划算法，用于计算有向图或无向图中的所有最短路径。Floyd算法以一个n*n的矩阵作为当前生成的任意两点间的最短路径长度的信息。算法以三重循环语句实现，其时间复杂度为O(n^3)。
2.Dijkstra算法：Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，时间复杂度为O(n^2)，不能处理负权边。在QoS多播路由问题中，Dijkstra算法较少使用。
3.Bellman-Ford算法：Bellman-Ford算法是一种单源最短路径算法，可以处理含有负权边的图，其时间复杂度为O(n^2)。
二、QoS多播路由优化算法综述
1.GA-QoS多播路由算法：该算法将遗传算法(GA)应用于QoS多播路由问题中。首先，通过一系列预处理操作，将多目标目标函数转化为单目标优化问题。然后，利用遗传算法进行多目标优化。算法通过相邻等价类表对获得的帕累托最优解进行评价，最终返回帕累托最优解集。该算法通过在测试数据集上测试得到较好的结果，但其计算量相对较大。
2.ACO-QoS多播路由算法：该算法利用蚁群算法（ACO）进行QoS多播路由优化，通过从网格图生成初始种群，利用ACO算法对每个种群进行优化。该算法针对多播组中节点规模较大的情况，通过网络拆分和ACO智能优化，使算法能在较短时间内获得较优解。该算法在模拟器中测试效果较好，在大规模网络中可行性还需进一步研究。
3.PSO-QoS多播路由算法：该算法将粒子群算法（PSO）应用于QoS多播路由问题中。PSO算法通过优化粒子的位置和速度来寻求帕累托解集。该算法通过对网络中所有路由器进行分组，并对路由器组之间的连通性进行约束，使得算法在QoS和路由带宽等方面得到较好的优化效果。
三、研究内容
1.基于量子粒子群优化算法的QoS多播路由模型建立；
2.提出性能较优的局部搜索策略，加速算法的收敛；
3.仿真实验分析量子粒子群算法在QoS多播路由问题上的性能表现；
4.比较量子粒子群算法和其他经典算法在QoS多播路由问题上的效率和有效性。
四、研究方法
1.参数设置：设置算法参数并对参数设置进行优化调整；
2.算法实现：利用Python等编程语言编写算法，并使用matlab等工具对结果数据进行可视化处理;
3.结果分析：对算法结果进行数据分析和对比，对算法进行优化和改进。
五、预期成果与重要性
本文旨在提出一种高效的QoS多播路由优化算法，探索将量子粒子群算法应用于QoS多播路由问题，并对比其他算法的表现。预计可获得以下成果：
1.提出一种基于量子粒子群优化算法的QoS多播路由算法；
2.改进局部搜索策略，提高算法收敛性；
3.对比多种算法在QoS多播路由问题上的性能；
4.为QoS保障的多播传输提供优化思路，为网络研究人员在QoS多播路由研究上提供帮助。
六、进度安排
时间节点现场实验内容
4月至5月提出论文选题；