基于层次最短路径的FallBack路由算法
路由选择算法在SDN网络中的研究与优化
路由选择算法在SDN网络中的研究与优化引言软件定义网络（Software-Defined Networking，SDN）是一种新型的网络架构，通过将网络控制平面与数据平面分离，使得网络管理更加灵活、可编程和可扩展。
在SDN 网络中，路由选择算法是至关重要的一部分，它决定了数据包在网络中的传输路径和延迟。
本文将探讨路由选择算法在SDN网络中的研究与优化。
路由选择算法的分类在SDN网络中，路由选择算法主要可以分为基于链路状态和基于距离向量两类。
基于链路状态（Link State）的路由选择算法使用广播或洪泛的方式收集网络中所有结点的链路状态信息，并根据该信息计算出最短路径。
其中，最为著名的算法是Dijkstra算法，它通过计算结点到目标结点的最短路径来进行路由选择。
基于距离向量（Distance Vector）的路由选择算法每个结点只知道与其相邻结点的距离向量信息，通过交换距离向量信息与相邻结点进行通信，并根据距离向量信息更新路由表。
其中，最为常见的算法是Bellman-Ford算法和RIP（Routing Information Protocol）。
优化研究的挑战然而，在SDN网络中，由于网络规模庞大、带宽需求不断增长和网络拓扑的持续变化，传统的路由选择算法面临许多挑战，需要进行进一步的研究和优化。
首先，网络规模的增加使得链路状态信息的收集和计算成为瓶颈。
当网络中的结点数量众多时，需要大量的时间和计算资源才能完整地计算出整个网络的最短路径。
因此，如何通过优化算法，提高运算效率成为一个重要的问题。
其次，网络拓扑的变化对路由选择算法的稳定性和可扩展性提出了更高的要求。
随着网络的不断发展和拓扑的动态变化，传统的路由选择算法往往无法及时适应这些变化，导致性能下降和延迟增加。
因此，如何设计具有自适应性和动态性的路由算法成为一个关键问题。
此外，为了满足不同应用对带宽和延迟的差异需求，需要在路由选择算法中引入多路径选择机制。
网络路由原理
网络路由原理网络路由是计算机网络中实现数据包传输的核心机制之一。
它决定了数据包在网络中的路径选择和转发方式。
本文将介绍网络路由的基本原理和几种常见的路由算法。
一、网络路由的基本原理网络路由的基本原理是根据分组的目的地址，选择最佳的路径将数据从源主机传输到目的主机。
在传统的分组交换网络中，数据被分割成多个小的数据包，并以不确定顺序独立传输。
路由器是网络中的关键设备，负责根据一定的策略决定数据包的转发路径。
网络路由的基本原理包括以下几个关键要点：1. 路由器：路由器是网络中的节点设备，具备将数据包从一个网络节点发送到另一个网络节点的能力。
路由器通过交换表来决定数据包的转发路径。
2. 路由表：路由表是每个路由器上存储的一种数据结构，它记录了网络中不同目的地址的转发路径和相关的转发策略。
路由表的更新是网络中路由选择的基础。
3. 路由选择：路由选择是网络中的核心问题，即在众多可能的路径中选择最优的路径。
路由选择算法可以根据不同的策略和目标来进行优化，例如最短路径优先、负载均衡等。
4. 转发操作：转发操作是路由器中的一个重要环节，它决定了数据包从输入端口到输出端口的路径。
转发操作的速度和效率对网络性能有着重要影响。
二、常见的路由算法在实际网络中，有多种不同的路由算法被广泛应用。
以下是几种常见的路由算法：1. 最短路径优先（Shortest Path First，SPF）：该算法根据路由距离选择最短路径进行数据包转发。
最短路径可以通过计算节点之间的距离或度量来确定。
2. 距离矢量路由算法（Distance Vector Routing）：该算法使用基于距离的指标来选择转发路径，每个节点根据相邻节点发送的距离向量进行更新。
最常见的距离矢量协议是RIP（Routing Information Protocol）。
3. 链路状态路由算法（Link State Routing）：该算法通过洪泛算法在网络中传播节点状态信息，每个节点根据所有节点的状态信息计算最短路径。
路由器原理及常用的路由协议路由算法
路由器原理及常用的路由协议路由算法路由器是一种网络设备，用于在不同的网络之间转发数据包。
它通过查找目标地址来确定数据包的最佳路径，并将其发送到目标地址所在的网络。
一、路由器的原理路由器的原理基于IP（Internet Protocol）协议，它使用IP地址来标识网络中的每个设备。
当一个数据包通过路由器时，路由器会检查它的目标IP地址，并查找与该地址最匹配的路由条目。
接下来，路由器根据路由表中的信息，选择适当的接口将数据包发送到下一个路由器或目标设备。
路由器通过使用转发表或路由表来决定数据包的下一跳。
转发表记录了直接连接到路由器的网络和相应的接口信息，而路由表则记录了其他网络的路径信息和下一跳路由器的地址。
二、常用的路由协议1. 静态路由协议静态路由协议是手动配置的路由信息，管理员需要手动输入网络地址和下一跳路由器的信息。
静态路由适用于小型网络或需要精确控制路由路径的场景。
它的配置简单，不会产生额外的网络流量。
然而，静态路由缺乏自适应性，不能根据网络拓扑变化自动更新路由信息。
2. 动态路由协议动态路由协议可以自动学习和交换路由信息，以适应网络拓扑的变化。
常见的动态路由协议包括RIP（Routing Information Protocol）、OSPF（Open Shortest Path First）和BGP（Border Gateway Protocol）等。
RIP是一种基于跳数的距离矢量路由协议，它使用Hop Count（跳数）作为度量标准，通过交换路由信息选择最短路径。
RIP适用于小型网络，但在大型网络中由于其慢速收敛和有限的路由选择能力而不常使用。
OSPF是一种链路状态路由协议，它通过交换链路状态信息来计算最短路径。
OSPF适用于中大型网络，并支持可变长度子网掩码，具备快速收敛和灵活的路由选择能力。
BGP是一种边界网关协议，主要用于互联网中的自治系统之间的路由选择。
BGP具有较复杂的路由策略和路径选择能力，能够实现自治域之间的路由控制和流量优化。
最短路径路由算法
最短路径路由算法1. 引言最短路径路由算法是计算机网络中的一种重要算法，用于确定网络中两个节点之间的最短路径。
在网络通信中，选择最短路径可以大大提高数据传输的效率和可靠性。
本文将介绍最短路径路由算法的原理、常见算法以及应用领域。
2. 原理概述最短路径路由算法是基于图论的算法。
它将网络抽象成一个有向图，其中节点表示网络中的路由器或交换机，边表示节点之间的连接。
每条边都有一个与之相关的权重，表示在该路径上传输数据的代价。
最短路径路由算法的目标是找到网络中两个节点之间的最短路径，即路径上的所有边的权重之和最小。
3. 常见算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径路由算法中最经典的算法之一。
它通过逐步确定从源节点到其他节点的最短路径来实现最短路径的计算。
算法的核心思想是维护一个距离表，记录从源节点到其他节点的当前最短距离。
通过不断更新距离表中的值，最终得到源节点到目标节点的最短路径。
3.2 Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种常见的最短路径路由算法。
与Dijkstra 算法不同，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
算法通过进行多次迭代，逐步更新节点之间的最短距离，直到收敛为止。
Bellman-Ford算法的优势在于可以处理具有负权边的情况，但由于需要进行多次迭代，算法的时间复杂度较高。
3.3 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种全局最短路径算法，用于计算图中任意两个节点之间的最短路径。
算法通过动态规划的方式，逐步更新节点之间的最短距离。
Floyd-Warshall算法的时间复杂度较高，但由于可以同时计算所有节点之间的最短路径，因此在网络规模较小的情况下，仍然是一个有效的算法。
4. 应用领域最短路径路由算法在计算机网络中有广泛的应用。
其中，最为典型的应用之一就是Internet路由器的路由选择。
Internet由大量的路由器组成，路由器之间的通信需要选择最短路径，以保证数据的快速传输和网络的稳定性。
Python中的最短路径算法详解
Python中的最短路径算法详解Python是一门高效的编程语言，其强大的算法库包含了许多经典的算法，比如最短路径算法。
最短路径算法是图论中的一个经典问题，它的目的是在图中寻找从一个指定顶点到另一个指定顶点的最短路径，即边权重之和最小的路径。
最短路径算法有很多种，其中比较常见的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd算法。
接下来我将分别介绍这3种算法的原理和Python实现。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径算法中比较经典的一种，它采用贪心策略，通过每次选取当前离源点最近的节点来不断扩展路径，直至到达终点。
它的基本思路如下：步骤1：定义源点s到其它节点的距离数组dist[]，每当找到一条从源点可以到达的路径，就比较这条路径的长度和已知的最短路径长度，如果路径更短，就替换当前的最短路径长度，并更新终点节点的前一个节点。
步骤2：标记源点s为已经访问过的节点，将该节点入队，并在队列中取出此时距离源点最近的节点v。
步骤3：对所有与节点v相邻的节点w，计算出新的距离dist[s][w]，如果dist[s][w]小于已知的最短距离，就更新最短距离，并将节点w加入队列中。
步骤4：重复步骤2和步骤3，直到队列为空。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为节点数，因此它适用于稠密图。
下面是Python中Dijkstra算法的代码实现：```pythonimport heapqdef dijkstra(graph, start):#初始距离和前驱节点dist = {start: 0}previous = {start: None}#所有未确定最短距离的节点放入堆中heap = [(0, start)]heapq.heapify(heap)while heap:(d, u) = heapq.heappop(heap)#如果已经处理过该节点，则直接跳过if u in dist and d > dist[u]:continuefor v, w in graph[u].items():#计算新的距离newdist = dist[u] + w#如果新距离比原距离更小，则更新距离和前驱节点if v not in dist or newdist < dist[v]:dist[v] = newdistprevious[v] = uheapq.heappush(heap, (newdist, v))return (dist, previous)#测试graph = {'A': {"B": 2, "D": 4},'B': {"C": 3, "D": 1},'C': {"D": 1, "E": 5},'D': {"E": 1},'E': {}}dist, prev = dijkstra(graph, 'A')print(dist) # {'A': 0, 'B': 2, 'D': 3, 'C': 5, 'E': 4}print(prev) # {'A': None, 'B': 'A', 'D': 'B', 'C': 'B', 'E': 'D'}```2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种适用于有向图的单源最短路径算法，它可以处理有负权边的情况，但是不能处理负环的情况。
计算机网络之路由算法：最短路径法则,提升路由效率!
计算机网络之路由算法：最短路径法则,提升路由效率!计算机网络之路由算法：最短路径法则，提升路由效率1. 概述计算机网络中的路由算法是实现网络数据包传输的重要组成部分。
最短路径法则是一种常用的路由算法，它通过选择最短的路径来提高路由效率。
本文将介绍最短路径法则的原理和应用。
2. 最短路径法则的原理最短路径法则的基本原理是通过计算各个节点之间的距离，选取距离最短的路径作为数据包传输的路径。
常用的最短路径计算算法有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
Dijkstra算法是一种常用的单源最短路径算法，它通过不断选择当前距离起点最近的节点，逐步更新节点的距离值，直到找到起点到目标节点的最短路径。
该算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V为网络中节点的数量。
Bellman-Ford算法是一种能够处理带有负权边的图的最短路径算法，它通过不断松弛边的权值来计算最短路径。
该算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为网络中节点的数量，E为网络中边的数量。
3. 最短路径法则的应用最短路径法则广泛应用于计算机网络中的路由选择和网络优化等方面。
通过选取最短路径，可以提高数据包传输的效率和速度，减少网络拥塞等问题。
在实际应用中，最短路径法则可以通过路由器和交换机等网络设备的配置来实现。
通过配置路由表和控制数据包的流向，可以实现数据包按照最短路径进行传输。
4. 总结最短路径法则是一种提高路由效率的常用算法，在计算机网络中具有广泛的应用。
通过选取最短路径，可以实现数据包的快速传输，并减少网络拥塞等问题。
不同的最短路径计算算法适用于不同的场景，选择适合的算法可以提升路由效率。
该文档提供了最短路径法则的概述、原理和应用，帮助读者理解和应用最短路径算法。
通过合理的路由算法选择和配置，可以优化网络性能，提高数据传输效率。
---*注意：本文档仅提供概述和基本原理，具体网络配置和算法细节需根据实际情况进行进一步研究和探索。
*。
数据中心网络的低时延路由与调度算法
数据中心网络的低时延路由与调度算法随着云计算和大数据的快速发展，数据中心网络的重要性日益凸显。
数据中心网络作为连接服务器和存储设备的基础架构，需要具备低时延、高吞吐量、高可靠性等特性，以支持大规模的数据传输和计算。
而数据中心网络的低时延路由与调度算法，则是实现这些特性的关键。
数据中心网络的低时延路由与调度算法主要包括以下几个方面：1.最短路径路由算法最短路径路由算法是数据中心网络中最基本的路由算法之一。
该算法根据网络拓扑和链路的负载情况，选择最短路径来传输数据。
使用最短路径路由算法可以大幅度降低数据传输的时延，提高网络的吞吐量。
在数据中心网络中，最常用的最短路径路由算法是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
2.拥塞感知路由算法拥塞是数据中心网络中常见的问题之一，可能导致网络的时延增加、吞吐量下降等情况。
拥塞感知路由算法可以根据网络当前的拥塞程度，动态调整数据的传输路径，以避开拥塞节点或链路，减少拥塞的发生。
拥塞感知路由算法通常使用网络测量数据和概率模型来估计网络的拥塞情况，进而进行路由决策。
常见的拥塞感知路由算法包括ECN(Explicit Congestion Notification)、RED(Random Early Detection)等算法。
3.多路径路由算法多路径路由算法可以通过利用多条路径传输数据，减少数据传输的时延。
该算法通过同时利用多条较短路径，将大量的数据分散到多个路径上，从而达到降低网络负载，减少数据传输时延的目的。
常见的多路径路由算法有ECMP(Equal Cost Multi-Path)和MPTCP(Multi-Path TCP)等。
4.任务调度算法数据中心网络中的任务调度算法是决定任务分配和调度的关键。
好的任务调度算法可以充分利用数据中心的资源，提高任务的执行效率和吞吐量，从而降低任务的时延。
常见的任务调度算法包括最短作业优先(SJF)、先来先服务(FCFS)、最高响应比优先(HRRN)等。
路由算法中的Dijkstra算法实现原理
路由算法中的Dijkstra算法实现原理路由算法是计算机网络中的一项重要技术，它指导着数据在网络中的传输过程。
路由算法中的Dijkstra算法是其中一种比较常用的算法，它通过计算最短路径来选择数据传输方案，进而实现高效稳定的数据传输。
本文将详细介绍Dijkstra算法的实现原理。
一、Dijkstra算法的概述Dijkstra算法是一种用于计算带权图最短路径的算法。
它的基本思想是：维护一个当前已知的最短路径集合S和距离源点最短的节点v，然后以v为基础扩展出一些新的节点，并计算这些节点到源点的距离并更新路径集合S。
重复这一过程，一直到源点到所有节点的最短路径集合已经确定为止。
该算法求解的是一个有向带权图中一个节点到其他所有节点的最短路径问题，其中「带权」表示图的边权值是一个非负实数。
二、Dijkstra算法的实现Dijkstra算法可以使用多种数据结构的实现，常见的有数组、链表、堆等。
这里我们以使用优先队列为例进行实现。
首先，定义一个数组distance用于存储源点至所有节点的最短距离。
初始状态下，将源点与其它节点的距离初始化为正无穷大。
同时，构建一个优先队列，用于维护已经遍历过的节点。
具体实现过程如下：1. 初始化distance数组和优先队列。
将源点源加入优先队列中，与源点相邻的节点按照距离增序加入队列中。
2. 从队列中取出距离源点最短的节点u，然后遍历所有与节点u相邻的节点v。
通过计算distance[u] + w(u,v)可得到源点到节点v的距离。
如果这个距离比已经存储在distance[v]中的距离更短，则更新distance[v]的值，同时将节点v加入到优先队列中。
3. 重复步骤2，直到所有节点都已经加入到队列中，并且所有节点的最短路径都已经被确定。
三、Dijkstra算法的时间复杂度分析Dijkstra算法的时间复杂度主要取决于寻找当前距离源点最短的节点的过程。
如果使用数组实现，该过程的时间复杂度为O(n^2)，n为节点数量。
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时 ， 的缺点 就 明显 地 暴露 出来 ： 于在 建 立连 接 它 由
时必须进行多次重试操作 ， 将导致阻塞概率上升 ， 成功建立新连 接也不是最优连接 。因此 ， 应将对 ＱＳ Ｏ 的支持与路 由选 择相关 ， 在建 立连接时降低
重试 的次 数或 建立 时 间 ， 同时合 适 的路 由选择 机制
条 件不包 含冗 余信 息 。
２ ２ 约 束条 件 的性 质 ．
制。当前大部分支持 Ｑ Ｓ的连接建 立时 ， Ｏ 一般执 行步 骤如 图 １ｔ 。 ｏ ｌ
源 结 点 中 问 结 点 目 的 结点
Ｑ Ｓ度量 可分 为 ： 加性 度 量 、 乘性 度 量 和 Ｏ 可 可
最大最小性度量三类 。网络拓扑可以用无 向图 Ｊ
是 已知 的 ， 当源与 目的结 点之 问只 有 一 条路 由 时 ，
或 Ｗ ＋ ， ， ｌ 整个路径 Ｐ的第 ｊ 属性记 为 】 个
这种假设是合理的， 但是 当存在多条路 由可供选择
收 到 本 文 时 间 ：０ ６年 １ ２０ ０月 ２ 日 ４
ｗ 则 以上 三类度 量可 以表示 为 ： ，
维普资讯
沈艳琳 等 ： 基于层次最短路径的 Ｆｌ ａｋ路 由算法 ａＢ ｃ ｌ
第３ ５卷
（ ） 加性 度量 。若 ｗ １可 ＝ 包括跳 数 、 时延 、 时延抖 动和成 本等 。
一
， 称路 径 则
Ｄｊｓａ 法 的基 本思 想是 按 照路径 长度 增加 ｉ ｔ算 ｋｒ
Ｐ的第 ｊ 属 性 为 可 加 性 度量 。可 加性 度 量 一 般 个
ｌ
．
的顺序来寻找最短路径 ， 通过对路径长度迭代得到 源 节点 到 目的节点 的最 短路 径 。
设 每个 节点 ｉ 定 到 目的节 点 １的最 短 路 径 标
（） ２ 可乘性度量。若 ＝Ｈ
…
，
则称 路 径
长度估计为 Ｄ 。如果在迭代过程 中， Ｄ 已成一个 确定值 ， 称节点 ｉ 为永久标定节点 ， 这些永久标定 节点的集合 用 Ｐ表示 。在算法 的每 一步 中， Ｐ 在
选路的约束条件代表了网络 的特征 ； 因此， 它 是决定 Ｑ Ｓ 由算法的复杂性 、 Ｏ 路 可支持 Ｑ Ｓ Ｏ 保证 的范围的主要因素。需要考虑的因素主要有 ： １ （） 对任何选取 的约束条件而言 ， 必须存在计算路径的 有 效算 法 以 保 证 路 由协 议 能 够 扩 展 至 Ｉｔｒｅ 等 ｎｅｎｔ 大型网络； ２ 约束条件必须 反映 网络 的基本特 （） 征； 约束条件应包含 支持基本 Ｑ Ｓ需求 的信息； Ｏ （） ３ 约束条件之间必须是相互正交 的以保证约束
路 由的研 究 引起 了广泛 的关 注 。
般 的 Ｑ Ｓ路 由问题 包含 多个 约 束条 件 ， ： Ｏ 如
时延 、 时延 抖动 、 分组 丢 失率 、 宽 与成本 等 。 带
２ １ 约束 条件 选择准 则 ．
１ Ｑ Ｓ路 由选择 问题 的描述 Ｏ
Ｑ Ｓ路 由可 以定 义 为 一 种根 据 网络 上 可利 用 Ｏ 资 源和 流 量 （ ｏ 的 Ｑ Ｓ要 求 决 定 流 的路 由机 ｌ ｆ ｗ） Ｏ
资源 ； 本文则是对 Ｆｌ ａｋ 算法的进一步改进 ， 留了原算法 上述优点 的同时加快 了算法 的收敛速度 。 ａＢｃ ｌ 在保
关键词 Ｑ Ｓ Ｆｌ ａｋ Ｏ ａ Ｂ ｃ 算法 ｌ
Ｔ ３ Ｐ１
Ｆ ｌ ａｋ 算 法 ａ Ｂ ｃ ｌ
中图分类号
０ 引言
随着 高速 网络技术 的飞速发 展 各种服 务应 用 对 网络 所提 供 的服务质 （ Ｏ ） 出 了不 同的要求 ， Ｑ Ｓ提 这就需 要 网络能 够 根据 应 用 的要 求进 行 资 源 的分 配和路 由的选 择 。然 而 ， 统 的 Ｉｔｎｔ 传 ｎｅ ｅ 只提 供 尽 ｒ 力而为 （ ｅｔ ｆ ｒ） 务 的 转 发 机 制 ， 法 满 足 用 ｂｓ ｅｏｔ 服 ｆ 无
维普资讯
第３ ５卷（０ ７ 第 ４期 ２０ ）
计算机 与数字工程
２ ３
基 于层次 最 短 路 径 的 Ｆｌ ａｋ路 由算 法 ａＢｃ ｌ
沈 艳琳 李 立夏
（ 中师范大学物理学院” 武汉 华 摘 要 ４ ００ （ ３ ００） 武汉数字工程研究所 武汉 ４ ０７ ） ３ ０４
Ｇ：（ Ｖ，Ｅ 表 示 ， 中 ， ） 其 Ｖ表示 节 点集 ， 示链 路 Ｅ表
图１
集。对 Ｇ中的路径 Ｐ：（ Ｖ …Ｖ ） ｅ Ｖ ， ： 若 ＋ ∈Ｐ （ 其中．＝ ，…Ｓ １ ， ｅ ｉ １２ 一 ） 将 ＋的第 ｊ 个属性记为
，
图１ 所示模型假设通信实体间的路 由初始 时
以外 的节 点 中 ， 必定 是选择 与 目的节 点 １ 近 的节 最 点 加入 到 Ｐ中。步骤 如下 ： １Ｐ＝｛ ｝ ， ｊ ，如 果 （，） ． １ ，Ｄ ＝０ Ｄ ＝ｄ ≠１ （ ｊ１ 边不 存在 ， ｄ 则 ＝∞） ２ （ 找下 一个 与 目的节 点 最 近 的节 点 ） 下 ．寻 使 式成 立 的 ｉ 章Ｐ Ｄ ＝ ｎ ， ｊ ， 。 ｍｉ 。置 Ｐ ＝ Ｄ ： ＰＵ｛｝如 果 ｉ， Ｐ包 含 了所有 节点 ， 则算法 结束 。
通常 ， 多约束条件下 的 Ｑ ｓ 由是一种 Ｎ 在 ｏ路 Ｐ完 全问题。下文首先 分析 了约束 条件 的网络特征 ， 然后讨 论 了
基于 Ｆ ｌ ａｋ ａ Ｂ ｃ 算法 的有关 问题 。Ｆ ｌ ａｋ算法是满足 多 Ｑ ｓ 由选择 的基本 算法 ， Ｄｊｓａ算法 的一种 改进 ； ｌ ａＢｃ ｌ ｏ路 是 ｉ ｔ ｋｒ 有人 提 出 Ｆｌ ａｋ ａ Ｂｃ 算法对其进行 了改进 ， 而可 以排 除 Ｆｌ ａｋ ｌ 从 ａｌ ｃ 算法设计者根据经验排序约束条件 的问题 ， Ｂ 并且 可以有效利用 网络
将使高速网络的资源利用率最大化 ， 并降低每一网
络 中冲 突 的产 生 。
户高质量的声音 、 图像等多媒体传输要求 ， 所以对
Ｑ Ｓ的 需求 ，Ｅ Ｆ已经 提 出 了许 多 服 务模 型 和机 Ｏ ＩＴ
２ Ｑ Ｓ路 由的约束条件 Ｏ
一
制。满足不同服务质量要求 的 Ｑ Ｓ 由作为宽带 Ｏ 路 Ｉ Ｐ网络的基础 ， 显示出其广阔的应用前 景， Ｑ Ｓ 对 Ｏ