分布式自适应资源管理网络模型探讨
分布式系统中的容错与自适应性技术研究
分布式系统中的容错与自适应性技术研究分布式系统是由多台计算机互相连接组成的系统，其目的是为了能够处理大量的数据和请求，并提供高可靠性和高性能的服务。
在分布式系统中，容错和自适应性技术是至关重要的，以确保系统能够在面对各种故障和变化时保持稳定运行。
本文将对分布式系统中的容错和自适应性技术进行研究和探讨。
1. 容错技术容错技术是指在分布式系统中，当部分节点发生故障或者通信出现问题时，能够保证系统继续正常运行的技术手段。
常见的容错技术包括：1.1 容错算法容错算法是指通过冗余和备份机制，使得系统能够在部分节点发生故障时仍然能够提供正确的服务。
常见的容错算法包括冗余数据存储、备份节点和数据复制等。
1.2 容错检测与恢复容错检测与恢复技术是指通过监测系统运行状态和错误检测机制，及时发现和修复故障，以确保系统的可用性和稳定性。
常见的容错检测与恢复技术包括故障检测、错误处理、快速恢复和自动故障转移等。
1.3 容错通信容错通信技术是指在分布式系统中保证节点之间可靠通信的技术手段。
常见的容错通信技术包括可靠传输协议、消息队列和消息重发机制等。
2. 自适应性技术自适应性技术是指分布式系统能够在运行过程中根据环境变化和系统状态做出相应的调整和改变，以保持高性能和可靠性。
常见的自适应性技术包括：2.1 资源动态管理资源动态管理是指分布式系统根据当前的负载情况和资源利用情况，自动调整资源分配和使用策略，以保证系统的性能和可用性。
常见的资源动态管理技术包括负载均衡、资源调度和动态切换等。
2.2 自适应优化自适应优化是指分布式系统能够根据用户需求和环境变化自动优化系统的性能和行为。
常见的自适应优化技术包括自动调整算法参数、动态配置和参数优化等。
2.3 自我修复自我修复是指分布式系统能够自动检测和修复故障和错误，以确保系统的连续运行和可用性。
常见的自我修复技术包括错误检测和恢复、自动重启和容错恢复等。
3. 容错与自适应性技术的挑战尽管容错和自适应性技术在分布式系统中具有重要作用，但其实现仍然面临一些挑战和困难：3.1 系统复杂性由于分布式系统涉及多个节点之间的通信和协调，其复杂性较高。
云计算环境下的自适应资源管理研究
云计算环境下的自适应资源管理研究随着移动互联网的普及和云计算技术的快速发展，云计算已经成为了当今IT领域中最具前景的技术之一。
云计算提供了便捷的资源共享、高效的计算能力和强大的数据存储，在众多领域中都有着广泛的应用。
而在云计算环境中，资源管理是至关重要的一环。
如何高效地管理计算资源，提高资源的利用率并保证服务质量，一直是云计算技术研究的一个重要方向。
在云计算环境下，自适应资源管理是当前研究的热点。
自适应资源管理可以根据当前云计算环境的需求和资源状态，动态地调整资源的分配和使用。
通过自适应资源管理，可以充分利用云计算环境中的资源，提升资源利用率和质量，并且减少资源的浪费。
自适应资源管理在云计算环境中有着应用广泛的前景。
一方面，在云计算中，服务的质量和性能往往会受到资源管理的影响。
而自适应资源管理可以保证资源的充分利用，提升服务的质量和性能。
另一方面，自适应资源管理可以有效地解决资源使用过多或过少的问题。
当云计算环境中资源利用率过低时，可以通过自适应资源管理提高利用率；当资源利用率过高时，可以通过自适应资源管理减少资源浪费。
自适应资源管理涉及到多个方面的内容，主要包括资源分配、任务调度和负载均衡等。
其中，资源分配是自适应资源管理的核心。
在云计算环境中，资源的分配和使用决定了服务的质量和性能。
因此，如何高效地对资源进行分配，成为了云计算中需要解决的一个重要问题。
由于云计算环境中的资源是动态变化的，因此资源分配需要具备自适应的特性。
自适应资源分配可以根据当前环境中资源的状态和任务的需求，自动调整资源的分配策略。
通过这种方式，可以充分利用现有的资源，并且能够及时地响应环境变化。
除了资源分配之外，任务调度也是自适应资源管理的一个重要方面。
任务调度可以保证任务在云计算中的高效执行。
在云计算中，任务的执行需要消耗大量的计算资源和存储资源。
因此，在任务的调度上，需要考虑到资源利用率、响应时间等多个方面的问题。
通过自适应的任务调度策略，可以保证任务的高效完成，并且能够充分利用云计算环境中的资源。
资源调度问题中的模型建立与优化方法研究
资源调度问题中的模型建立与优化方法研究资源调度问题是指在某一特定环境下，合理利用和分配有限的资源，以最大化效益或达到特定目标。
资源调度问题在实际生产、运输、项目管理等各个领域中都具有重要的应用价值。
为了解决资源调度问题，在模型建立和优化方法方面进行研究是关键。
一、资源调度问题模型建立的基本步骤模型建立是解决资源调度问题的第一步，准确地描述问题是保证后续优化有效性的前提。
下面是资源调度问题模型建立的基本步骤：1. 定义问题：明确资源调度问题的目标和约束条件。
例如，确定需要调度的资源种类、调度的时间范围以及可用的资源数量和属性。
2. 确定决策变量：通过分析问题，确定描述资源调度任务的决策变量。
例如，资源的分配方案、资源使用的时间和顺序等。
3. 建立目标函数：将资源调度问题转化为数学规划模型时，需要建立目标函数，以最大化或最小化某个指标。
目标函数的选择根据具体问题的特点决定。
4. 建立约束条件：根据实际情况制定资源调度问题的约束条件。
这些约束条件可以包括资源的供需平衡、时间窗口约束、作业间的依赖关系等。
5. 获得数学模型：通过将目标函数和约束条件以数学形式表示，得到资源调度问题的数学模型。
常见的数学模型包括线性规划、整数规划、动态规划等。
二、资源调度问题中的优化方法建立完资源调度问题的数学模型后，需要采用适当的优化方法求解模型，以得到最优解或次优解。
下面介绍几种常用的优化方法：1. 线性规划方法：线性规划适用于描述资源调度问题中目标函数和约束条件都是线性关系的情况。
通过线性规划方法可以求得问题的最优解，并且具有较高的计算效率。
2. 整数规划方法：当资源调度问题中存在离散的决策变量时，可以采用整数规划方法。
整数规划考虑了决策变量只能取整数值的情况，能够更准确地描述问题并获得更优的调度方案。
3. 启发式算法：启发式算法属于一类基于经验和规则的优化算法，常用于求解复杂问题。
在资源调度问题中，启发式算法可以通过快速的局部搜索和全局搜索策略，寻找近似最优解。
网络拓扑结构的自适应控制模型研究
网络拓扑结构的自适应控制模型研究随着互联网技术的迅速发展，人们对网络拓扑结构更高效的控制和管理日益迫切。
网络拓扑结构的自适应控制是一种基于控制理论和网络科学理论的新兴技术，可以帮助实现网络性能的优化和资源的高效利用。
本文将探讨网络拓扑结构的自适应控制模型研究。
一、网络拓扑结构的基本概念及分类网络拓扑结构是网络中各节点之间的连接和布局关系。
在网络科学中，常见的网络拓扑结构有星型、总线型、环型、树型、网状等，每种结构都有适合其特定应用场景的优势和劣势。
在实际应用中，往往需要选择最优的拓扑结构，以满足不同的应用需求。
二、网络拓扑结构的自适应控制模型网络拓扑结构的自适应控制模型是基于控制理论和网络科学理论的一种新型技术。
该技术通过对网络拓扑结构进行监测和分析，实现对网络自身动态变化的自适应控制，从而达到网络性能优化和资源高效利用的目的。
网络拓扑结构的自适应控制模型主要分为两种类型：基于静态模型的自适应控制模型和基于动态模型的自适应控制模型。
基于静态模型的自适应控制模型是指在网络建立初期，通过对网络拓扑结构进行分析和评估，选择最优的拓扑结构。
该模型主要基于数学模型和统计模型，在网络建立初期对网络进行优化，可实现网络性能的最大化。
基于动态模型的自适应控制模型是指在网络运行过程中，通过对网络中节点的状态信息进行监测和分析，实时调整拓扑结构。
该模型主要基于控制理论、信息论和网络科学理论，通过设计算法和策略，实现网络自适应控制，从而提高网络性能。
三、网络拓扑结构的自适应控制模型的应用场景网络拓扑结构的自适应控制模型适用于很多不同的应用场景。
例如，在大规模云计算环境中，网络中的服务器、存储设备和网络设备都需要通过网络拓扑结构的优化来实现资源的高效利用和性能优化。
又如，在分布式传感器网络中，需要通过网络拓扑结构的优化来实现能量的高效利用和数据传输的最优化。
此外，网络拓扑结构的自适应控制模型还可以应用于大规模数据中心的网络设计、机器人协作网络、物联网等领域。
基于复合Agent的分布式网络管理模型分析实现
．
图 １ 基 于 复 合 Ａ ｅｔ 分 布 式 网 络 管 理 模 型 ｇｎ 的
１ １ 管理层 ．
管 理层 通过 三种 方 式 实 现 网 络管 理 功 能 ： 是 通 一
过ＳＭ Ｎ Ｐ操 作 直接 与 被 管理 对 象 代理 交互 ， 以获 得 网 元 的 即时信 息或 对 网元进 行 远 程 配 置管 理 ； 是 通 过 二 对 数据 库 的访 问 ， 取 网元 的初 始 配 置 和 网元 系统 的 获
管理技术 得 到广泛 的研 究 ， 验 证 明 ， 用 Ａ ｅ ｔ 实 利 ｇ ｎ 技术
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子 系￣ Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ １ 子 系￣ Ａ ｅ ｔ Ｊ ＇ ｇ ｎ Ｌ ｎ 主机 系 统
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复 合 软 件 Ａ ｅ ｔ 复 合 软件 Ａ ｅ ｔ 复 合 软 件 Ａ ｅｔ ｇｎ Ａ ｇｎ Ｂ ｇｎ Ｃ
基 于 复合 Ａ ｅｔ ｇｎ 的分 布 式 网络 管 理 模 型 分 析 实现
李 瑛 ，郭天杰 ，范洪达
（ 海军航 空工 程学 院 兵器科 学 与技术 系 ，山东 烟 台 ２ ４ ０ ） ６ ０ １
摘 要： 分析基 于复合 Ａ ｅｔ ｇｎ 的分布式 网络 管理体 系结构模型 ， 明该模型 可有效 简化 软件组件 以 证
收稿 日期 ：０ ７０ ．３ ２ ０ － １ ６ 修 订 日期 ：０７ １ － ２０ ．１ ２ ０
高度可扩展的代理容器和一组能够和子系统代理通讯 的 Ａ ｅｔ 件 。 合 Ａ ｅｔ 外 通 过 Ｓ Ｍ ｇｎ组 复 ｇｎ对 Ｎ Ｐ协 议 连 接
作者简介 ： 李
瑛（ ９０ ） 女 ， １７ 一 ， 山东烟台人 ， 博士研究生 ， 主要研究方向为作战通信指挥 系统 、 无线 网络架构 。
基于多智能体系统的分布式自适应控制算法研究
基于多智能体系统的分布式自适应控制算法研究分布式自适应控制算法是一种基于多智能体系统的控制算法，旨在通过智能体之间的协作和自适应机制，实现对复杂系统的控制和优化。
该算法在现代控制领域具有广泛的应用，如智能交通系统、智能电网、无人机编队等。
本文将从多智能体系统、分布式控制算法以及自适应机制三个方面来进行研究和探讨。
首先，多智能体系统是由多个智能体（Agents）组成的系统，在系统中，智能体之间可以通过信息交换和协作来实现某种任务。
每个智能体都具备一定的感知能力和决策能力，通过与环境交互获取信息并进行决策。
多智能体系统的特点是具有分布性、自组织性和合作性。
在这样的系统中，智能体之间的相互作用对于整个系统的性能具有重要影响。
因此，如何设计合适的分布式控制算法来实现智能体之间的协作变得至关重要。
其次，分布式控制算法是一种将控制任务分配给各个智能体，并通过相互之间的协作来实现整个系统的控制的方法。
常见的分布式控制算法包括一致性控制、最优控制和自适应控制等。
其中，自适应控制是一种基于反馈机制的控制方法，通过动态调整控制参数来适应不确定性和变化的环境。
自适应控制算法可以提高系统的鲁棒性和稳定性，对于复杂系统具有良好的适应性。
最后，自适应机制是自适应控制算法的关键部分，它通过学习和优化来调整控制参数，使控制系统能够自动适应不确定性和变化环境。
常见的自适应机制包括模型参考自适应控制（MRAC）、直接自适应控制（DAC）和间接自适应控制（IAC）等。
这些机制基于不同的原理和算法实现，可以根据实际需求选择合适的自适应机制。
在研究基于多智能体系统的分布式自适应控制算法时，我们可以从以下几个方面进行深入研究：首先，需要对多智能体系统的结构和特性进行详细分析和建模。
了解系统的特点和运行机制对于设计合适的分布式控制算法至关重要。
通过建立数学模型和仿真模型，可以对系统的行为进行分析和预测，为后续的算法设计提供理论依据。
其次，需要选择合适的分布式控制算法。
分布式系统中的资源管理与优化(八)
分布式系统中的资源管理与优化1. 引言分布式系统是由多个计算机节点组成的系统，这些节点之间通过网络连接并协同工作。
在分布式系统中，资源管理与优化是至关重要的一环。
2. 资源管理的挑战在分布式系统中，资源管理面临许多挑战。
首先，不同节点的计算资源和存储资源可能不均衡，如何合理分配资源成为一个需要解决的问题。
其次，随着系统规模的扩大，节点数量增多，资源管理的复杂度也随之增加。
最后，分布式系统中的节点运行不同的应用程序，对资源的需求也各有不同，如何根据不同应用的特点进行资源管理是一个需要解决的关键问题。
3. 资源管理策略资源管理策略是为了合理利用分布式系统中的资源并优化系统性能而制定的。
其中的一个关键策略是负载均衡。
负载均衡旨在使所有节点的负载尽可能平衡，以避免出现某些节点负载过重而造成系统性能下降的情况。
负载均衡的实现可以通过动态调整节点之间的任务分配来实现。
另一个重要的策略是资源调度。
资源调度是根据不同应用的资源需求，将资源分配给各个应用程序。
可以根据应用的优先级和重要性来决定资源分配的顺序，以最大限度地提高资源利用效率。
4. 资源优化算法为了更好地进行资源管理与优化，需要一些有效的算法来解决问题。
其中之一是任务调度算法。
任务调度算法是根据任务的优先级和资源需求，将任务分配给节点，以实现任务的并行执行和系统性能的最大化。
常见的任务调度算法包括最短作业优先、最小剩余时间优先和轮转调度等。
另一个重要的算法是数据分布算法。
数据分布算法是根据数据的访问频率和访问模式，将数据分布在不同节点上，以减少数据传输时间和系统延迟。
常见的数据分布算法包括一致性哈希和分区复制等。
5. 多样化的应用场景分布式系统的资源管理与优化不仅在云计算和大数据处理等领域中得到广泛应用，还涉及到物联网、边缘计算和区块链等新兴领域。
在物联网中，资源管理与优化可以实现设备之间的协作和数据的处理，提高设备的利用率和能源效率。
在边缘计算中，资源管理与优化可以解决边缘节点的计算和存储资源不足的问题，提高边缘计算的性能和可靠性。
分布式多层模型库管理系统设计研究
分布式多层模型库管理系统设计研究分布式多层模型库管理系统设计研究【摘要】本文在深入分析了模型库管理系统的功能与设计目标的根底上，结合分布式多层结构技术，探索了模型库管理系统的设计思路和方法。
【关健词】模型字典;模型库管理系统;分布式多层技术随着软件应用范围的日益拓展，软件规模越来越大，结构也越来越复杂，对于很多功能相同或相近的软件系统，都可以通过模型复用的技术重用已有的成果，以降低软件开发费用、提高开发效率、保证软件质量和可靠性。
基于分布式多层结构的模型库管理系统，能够更加广泛地共享已有模型资源，增加了模型的重复使用性，整个系统的开发和维护本钱都降低了，性能也大幅提升。
1.模型库管理系统的应用分析模型库系统是对模型进行分类和维护、支持模型的生成、存储、查询、运行和分析应用的软件系统，主要包括模型库、模型库管理系统，以模型库为根底的应用程序和模型库管理员等4个局部。
模型库是为一定目的效劳，以特定的结构存储的相关联的模型集合。
模型库管理系统是处理模型存取和各种管理控制的软件，实现对模型库系统的有效管理，是模型库系统的核心组成。
模型库系统的好坏关键看其模型库管理系统设计是否科学有效。
1.1 模型库管理系统的用户分析模型库管理系统具有多层次的用户，其中，模型库管理员通过管理系统对模型库进行规划、设计、协调、实现、维护、测试等。
开发人员通过模型库管理系统实现对现有模型的查询，根据其算法、精度等特征决定已有模型在新应用中的可复用程度。
应用程序通过模型库管理系统调用模型库中模型，得到运行后的结果数据，提交给用户界面。
1.2 模型库管理系统的根本功能根据模型库管理系统的应用，模型库管理系统一般包括以下几个根本功能：模型的表示，用知识、数据、子程序、对象等方法表示根本模型;模型的存储，提供模型在计算机中的存储方式，便于进行模型管理;模型的维护，提供模型的增加、删除、修改、查询、浏览、帮助等功能;模型的运行，模型独立于数据而存在，仅在运行时才与数据相结合，从数据库调取数据，得出计算结果，提供应系统前台;模型的测试，对于每一个模型，系统都应提供检测模块，便于用户测试模型的正确性和准确性;控制管理，包括平安保密控制、优先级控制、完整性控制和开发控制等。
资源分配问题模型及其解法研究
资源分配问题模型及其解法研究一、引言在现实生活中，许多资源需要进行分配。
例如，工厂的生产设备、财务部门的资金、医院的医疗设备等，这些资源的分配需要考虑效率和公平性等方面的问题。
资源分配问题是运筹学的重要问题之一，本文将介绍资源分配问题模型及其解法的研究进展。
二、资源分配问题模型资源分配问题的模型有很多，常见的有线性规划模型、整数规划模型、非线性规划模型、多目标规划模型等。
这里重点介绍几种经典的模型。
1. 线性规划模型线性规划模型是一种通过线性关系描述决策变量间关系的数学模型。
常见的线性规划模型有最大化模型和最小化模型。
对于资源分配问题，最常见的是最大化模型，即在满足限制条件的前提下，尽可能多地利用资源、提高效率。
例如，某工厂有3台机器和5个生产任务，每个任务需要用到不同的机器和不同的时间，需要求出如何分配才能使生产任务得到最大化的利用。
2. 整数规划模型整数规划模型是一种在线性规划基础上，增加了决策变量取整限制的模型。
对于资源分配问题，往往需要考虑资源的数量是有限的，此时整数规划模型更加适用。
例如，某医院有6台心电图仪和10个病人需要检查，每个病人需要用到一台仪器，需要求出如何分配才能最大化利用仪器且不超过仪器的数量限制。
3. 非线性规划模型非线性规划模型是一种描述决策变量与目标函数之间的非线性关系的数学模型，它往往更适用于实际问题。
例如，某企业要对产品进行生产和销售，需要考虑到不同市场的需求量，销售价格及生产成本等因素的影响，这种多因素多目标的情况可以用非线性规划模型进行求解。
三、解法研究资源分配问题的解法也非常丰富，下面介绍一些常见的解法。
1. 单纯形法单纯形法是一种常见的线性规划问题求解方法，它是通过不断地在解空间内移动求解目标的角度，并调整决策变量的值来达到极值的目的。
2. 整数规划分支定界法整数规划问题一般不能用单纯形法来求解，因为整数规划问题的解不一定是整数，而单纯形法的进退原则只考虑当前决策变量是否成为最优变量，而不考虑它的整数性。
算力网络：以网络为中心的融合资源供给
算力网络：以网络为中心的融合资源供给作者：李少鹤李泰新周旭来源：《中兴通讯技术》2021年第03期摘要：算力网络能够改善边缘和云中心、边缘和边缘的资源互通调度问题，实现算力、存储、网络等多种资源动态调度，并提供极致的服务质量。
基于网络计算模型的发展历程和算力网络需求背景，提出算力网络的供给模式和3层服务模式，指出算力网络是一种以网络为中心的多种融合资源供给网络计算模型。
关键词：算力网络；以网络为中心；网络计算模型；供给模式Abstract： Computing power network can improve resource interoperability and scheduling in edge-to-cloud and edge-to-edge scenarios， realize the dynamic scheduling of multiple resources such as computing power， storage， and network， and provide ultimate service quality. Based on the analysis of development process of network computing model and the background of computing power network demand， the supply paradigm and three-layer service mode of computing power network are proposed. It is pointed out that computing power network is a network-centric new network computing model with integrated supply of multiple resources.Keywords： computing power network； network-centric； network computing model；supply paradigm随着5G网络时代的到来，以及人工智能、大数据技术的兴起，作为互联网基础设施的计算机网络体系面临巨大的挑战。
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分布式自适应资源管理网络模型探讨
摘要：与日俱增的多媒体等实时业务对提供数据包转发服务的ip网络提出了更高的qos要求。
本文针对现有ip网络qos是是控制存在的问题，提出了适用于ipv6网络的分布式自适应资源管理模型框架（darm）。
该框架兼有intserv网络模型和diffserv网络模型的优点，在保证高qos的同时具有较强的可扩展性。
关键词：网络模型；qos；ip网络；ipv6协议
1 引言
随着internet的普及，对用户来说，希望网络能提供更优质、有保障的服务；而对网络运营商来说，希望能够优化网络资源的使用，使网络具有更好的可控性和可管理性。
因此，对网络的qos控制研究已被众多研究者所重视。
ietf提出intserv网络模型为因特网提供qos保证，但intserv 网络模型是基于单个流的资源预留与管理，可扩展性较差。
为了克服intserv网络模型的缺陷，ietf提出diffserv网络模型，大大增强了模型的可扩展性，但diffserv模型的qos的保证能力较差。
为了解决intserv网络模型与diffserv网络模型的矛盾，提出分布式自适应资源管理模型框架（darm）。
darm具有与intserv 模型类似的qos保证能力，并具有diffserv模型的系统规模可扩展性。
提出基于定向资源探测算法的高效分布式资源管理和分配机制，保证了整个网络域的资源利用率。
2 darm网络模型概述
darm网络模型采用ipv6网络流标签机制，所有路由器被划分成边界路由器和核心路由器两大类。
边界路由器完成每一个流的分类、整形、以及标记工作，与传统diffserv边界路由器类似，除此之外，还负责准入控制职能。
核心路由器则根据数据包所标记的服务类别和目标地址对数据包进行转发，与传统路由器不同之处在于该核心路由器还可以根据ipv6流标值进行数据包的快速转发。
因此，darm网络模型不需要采用逐跳信令传递过程，使得系统能够在网络域边界快速完成准入决策和资源预留，而同时网络核心路由器的优势进一步提高了网络的性能和系统规模可扩展性。
传统qos路径选择通常引入大量的网络状态信息，darm网络模型的最大优势在于把qos路径选择和路由两部分进行非常有效的分离，路径选择则是通过自适应的资源管理机制完成，从而避免了上述问题。
3 darm网络模型关键技术
3.1 基于ipv6流标签的数据包转发
intserv架构中的核心路由器只有对每一个到达数据包进行分类后，才能决定对其采用哪一种资源预留和转发规则，然而，基于ip 头部的多域数据包分类过程较为复杂，无法在高速核心路由器中进行实时处理。
当qos路由器接收到一个数据包，先对其头部的多个域（例如源端口、目标端口及协议类型等）和路由器本地的规则表进行比较和匹配，然后选择规则执行该数据包的下一跳。
更有甚者，部分数据包的ip头部数据域常被加密，根本无法提取分类。
因此，
在intserv模型高速核心路由器中，多域分类过程成为了系统瓶颈。
为避免上述问题，在darm网络模型中，系统借助ipv6网络中独有的20bit的流标签，可以解决intserv模型中存在的问题。
在darm网络模型中，每一对边界路由器都连接一组虚拟路径vp，域中的每一条vp与流标签值一一对应。
基于此原理，在域中的核心路由器上构建一张基于流标签的小型转发规则表，与ip地址的最长前缀匹配操作不同的是流标签的查找过程是精确匹配操作，因此，在数据结构和算法设计方面都变的相对简单。
darm和传统流标签用于唯一标识确定源、目标地址的活动连接不同，在darm中，流标签用来唯一标识网络域中一条连接两边界路由器的路径，因此，凡在流标签域标有流标值的数据包，会严格沿着流标签所对应路径进行转发。
3.2 准入控制
intserv网络模型域的准入控制是通过端到端的信令逐跳进行实施的，其准入控制过程较复杂且速度较慢。
在分布式自适应资源管理模型框架darm中，引入虚拟路径及基于流标签的数据包转发机制，该框架可提供一种完全分布式的、并行的快速准入控制方法。
在darm网络模型域中，假设：两边界路由器分别为s和d路由器，同时记p为对应的s和d路由器对，pj和rp分别为s和d路由器对p的第ith条虚拟路径和全部预留带宽。
假设，当前s和d 路由器之间有根据上述准入机制，所有被标有pj对应流标签的数据包，将会沿着虚拟路径pj转发到整个darm网络域，大大提高了
系统的qos管理及扩展性优势。
4 结论
本文提出一种适用于提高ipv6网络qos的darm模型架构，该架构使得在网络边界处完成分布式准入决策和资源分配得于实现，架构还能够为系统提供严格的qos保证。
该框架兼有intserv网络模型的qos保证和diffserv网络模型的优秀可扩展性。
此外，darm 网络模型实现机制简单，易于应用到现有ipv6网络。
参考文献
[1]braden r，clark d，shenker s. integrated services in the internet architecture： an overview.rfc1633，1994.
[2]blake s，black d，carlson m，et al.. an architecture for differentiated service. rfc2475，1998.
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[5]wroclawski j. specification of the controlled-load network element service. rfc2211，1997.
作者简介：胡艳（1980-），女，汉族，硕士，讲师，研究方向为：计算机应用技术。