多拓扑路由实现IP网络区分服务的优化算法
网络优化的网络拓扑优化方法
网络优化的网络拓扑优化方法网络拓扑优化方法在网络优化中扮演着重要的角色。
通过对网络拓扑进行优化，可以提高网络性能、减少网络延迟、增强网络安全性等，从而提升用户体验和网络效率。
本文将介绍一些常见的网络拓扑优化方法。
1. 分层拓扑结构分层拓扑结构是一种常见的网络优化方法。
它将网络划分为多个逻辑层次，每个层次担负不同的任务和功能。
比如，常见的三层（核心层、汇聚层、接入层）和两层（核心层、接入层）结构。
通过分层结构，可以实现数据的快速传输、减少网络堵塞和减少网络延迟。
此外，分层结构还能够提高网络的可扩展性和容错能力。
2. 路由优化路由优化是网络拓扑优化的重要手段。
通过优化路由算法和路由表设置，可以减少网络中的冗余路径、降低路由开销、提高路由的选择准确性等。
常见的路由优化算法有最短路径优先（SPF）算法、OSPF、BGP等。
这些算法可以根据网络的拓扑结构和路由需求来选择最优路径，从而提高网络的传输效率和带宽利用率。
3. 负载均衡负载均衡是指将网络流量合理地分布到多个服务器或链路上，从而实现流量的均衡分配和资源的高效利用。
负载均衡可以通过配置硬件设备或软件算法来实现。
常见的负载均衡算法有轮询、加权轮询、最少连接等。
通过负载均衡，可以减轻单个节点的负荷，提高系统的可靠性和性能。
4. 缓存优化缓存优化是一种将经常访问的数据暂存到高速缓存中的技术。
在网络拓扑中，通过合理设置缓存策略和缓存算法，可以减少数据的传输延迟，提高用户访问速度和系统响应时间。
常见的缓存技术有页面缓存、对象缓存、CDN等。
通过缓存优化，可以降低网络负载，提高数据的访问效率。
5. 网络安全优化网络安全优化是保障网络拓扑安全的一项重要工作。
通过采取安全策略和安全措施，可以减少网络攻击和数据泄露的风险，保护网络的完整性和可用性。
常见的网络安全优化措施有网络隔离、访问控制、防火墙等。
通过网络安全优化，可以提高网络的安全性和可信度。
总结起来，网络拓扑优化方法包括分层拓扑结构、路由优化、负载均衡、缓存优化和网络安全优化。
计算机网络拓扑优化方法
计算机网络拓扑优化方法计算机网络拓扑优化是指通过改变网络的拓扑结构，以提高网络性能和效率的方法。
在实际应用中，网络拓扑的合理设计对于提高数据传输速度、降低延迟、增强网络容错性等方面至关重要。
本文将介绍几种计算机网络拓扑优化方法，包括层次化拓扑、分布式拓扑、星形拓扑和环形拓扑。
1. 层次化拓扑层次化拓扑是一种将网络划分为多个层次，每个层次由若干个网络节点组成的拓扑结构。
该方法可以有效地减少网络的复杂性，提高可扩展性和管理性。
在层次化拓扑中，每个层次都有特定的功能和职责，通过层与层之间的连接来实现数据传输。
这种拓扑结构适合大规模网络，如大型企业或组织的内部网络。
2. 分布式拓扑分布式拓扑是一种将网络节点分布在不同地理位置的拓扑结构。
这种方法可以提高网络的可用性和容错性，同时降低数据传输的延迟。
在分布式拓扑中，各个网络节点可以独立运行，并通过互联网进行通信。
这种拓扑结构适合跨地域或跨国界的网络，如全球云计算平台。
3. 星形拓扑星形拓扑是一种以中心节点为核心，其他节点通过直接连接与中心节点相连的拓扑结构。
这种方法简单易行，易于管理和维护，同时具有高可靠性。
在星形拓扑中，中心节点起到调度和转发数据的作用，可以有效地减少冲突和数据包丢失。
这种拓扑结构适用于小型局域网或家庭网络。
4. 环形拓扑环形拓扑是一种将网络节点按环形排列的拓扑结构。
该方法可以实现数据的快速传输和高效路由，同时具有低成本和灵活性的特点。
在环形拓扑中，每个节点都有直接连接的邻居节点，数据可以沿着环形路径传递，避免了冲突和拥塞。
这种拓扑结构适用于传感器网络、无线传输等场景。
综上所述，以上介绍了几种常见的计算机网络拓扑优化方法。
每种方法都有其适用的场景和优势，根据具体的需求和实际情况选择合适的拓扑结构是关键。
通过优化网络拓扑，可以提高网络性能和效率，为用户提供更好的服务和体验。
（注：以上内容仅为示例，实际情况请根据具体要求进行撰写）。
网络拓扑优化算法与实现
网络拓扑优化算法与实现网络拓扑优化算法是指通过对网络拓扑结构进行优化，提高网络传输速度和性能，降低网络拥塞和延迟，从而实现更高效的数据传输。
本文将介绍几种常见的网络拓扑优化算法，并讨论它们的实现方法。
一、介绍网络拓扑优化算法网络拓扑优化算法旨在优化网络中的节点和链接，以便在最低成本和最快速度之间找到最佳平衡点。
这些算法可以通过改变网络的拓扑结构，来提高网络的性能和可靠性。
网络拓扑优化算法通常分为两大类：基于图论的算法和基于流量模型的算法。
基于图论的算法主要利用图的遍历和搜索技术来优化网络拓扑，如最短路径算法、最大流算法等。
基于流量模型的算法则通过建立网络流模型，利用线性规划等方法求解最优拓扑。
二、最短路径算法最短路径算法是网络拓扑优化中最常用的算法之一。
其目标是找到两个节点之间的最短路径，以降低网络传输的延迟和拥塞。
最短路径算法中最经典的算法是Dijkstra算法。
该算法通过迭代计算节点之间的最短距离，从而找到最短路径。
Dijkstra算法的实现过程可以分为以下几步：1. 初始化网络节点及其连接关系；2. 设置一个起始节点，并将其距离设置为0；3. 遍历所有节点，并选择距离起始节点最近且未访问过的节点；4. 更新未访问节点的距离，并记录路径；5. 重复第3和第4步，直到遍历完所有节点。
三、最大流算法最大流算法是一种基于流量模型的拓扑优化算法，主要用于解决网络流量调度和传输最优化问题。
其目标是通过调整网络中的流量分配来达到最大化网络吞吐量的效果。
最大流算法中最著名的算法是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp 算法。
这两个算法都是基于增广路径的思想，通过不断寻找增广路径来提高流量分配的效率。
Ford-Fulkerson算法的实现过程如下：1. 初始化网络节点及其连接关系；2. 在每次迭代中，通过寻找增广路径来增加网络的流量；3. 如果找到一条增广路径，则更新流量分配，并标记已访问的边和节点；4. 重复第2和第3步，直到找不到增广路径。
网络拓扑优化算法与策略
网络拓扑优化算法与策略简介：网络拓扑优化算法与策略是指利用数学建模和优化算法来设计和改善计算机网络的结构和性能，以提高网络的可靠性、可用性和性能。
随着互联网的不断发展，网络拓扑优化成为了提升网络效能的重要手段。
本文将介绍一些常见的网络拓扑优化算法和策略。
一、最小生成树算法最小生成树算法是一种常见的网络拓扑优化算法。
它通过在现有网络拓扑中选择一些特定的边来构建最优的网络连接结构。
其中，Prim算法和Kruskal算法是两种常用的最小生成树算法。
1.1 Prim算法Prim算法以一个顶点开始，逐渐加入其他顶点，直到将所有顶点都加入到生成树中。
在每一步中，Prim算法选择一个与已有生成树相邻且权重最小的顶点，将该顶点加入生成树，直到生成树包含所有顶点。
Prim算法通过构建最优路径来实现网络拓扑优化。
1.2 Kruskal算法Kruskal算法是一种基于边的贪心算法。
它按照边的权重递增的顺序遍历所有边，并将权重最小且不与已有边构成回路的边加入生成树。
Kruskal算法通过剔除不必要的边来优化网络拓扑。
二、负载均衡算法负载均衡算法是一种用于优化网络流量分配的算法。
它通过将流量均匀分布到不同节点上，提高网络性能和可靠性。
常见的负载均衡算法包括轮询算法、加权轮询算法和哈希算法。
2.1 轮询算法轮询算法是最简单的负载均衡算法之一。
它按照请求的顺序将流量分配给各个节点，依次循环。
轮询算法适用于节点性能相近的情况。
2.2 加权轮询算法加权轮询算法在轮询算法的基础上引入了权重概念。
不同节点可以设置不同的权重值，使得性能更好的节点获得更多的流量。
加权轮询算法适用于节点性能差异较大的情况。
2.3 哈希算法哈希算法基于请求的某个特征，如源IP地址或URL，将请求映射到固定的节点。
哈希算法可以确保同一个请求始终被发送到相同的节点，适用于需要保持会话一致性的场景。
三、虚拟化技术虚拟化技术是一种有效的网络拓扑优化策略。
它通过将物理资源划分为多个虚拟资源，灵活地配置和管理网络拓扑，提高资源利用率和性能。
网络拓扑优化算法综述
网络拓扑优化算法综述概述：网络拓扑优化算法旨在通过优化网络拓扑结构来提高网络的性能和效率。
网络拓扑结构是指网络中节点和链路之间的连接关系，通过优化拓扑结构，可以实现网络传输的最优路径选择、负载均衡、网络容错等多种优化目标。
本文将综述目前常用的网络拓扑优化算法，包括基于贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。
一、基于贪心算法的网络拓扑优化算法贪心算法是一种常用的启发式算法，在网络拓扑优化中有着广泛的应用。
这种算法的基本思想是，从初始状态开始，每一步选择当前状态下最优的选择，以期望最终达到全局最优。
在网络拓扑优化中，贪心算法可以通过不断调整节点和链路之间的连接关系，以实现网络性能的最优化。
具体的实现方式可以是根据节点间的通信频率、距离等指标选择相应的连接，或者通过节点间的交换机配置调整来优化网络路径。
二、基于遗传算法的网络拓扑优化算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，通过模拟遗传、选择、交叉和变异等操作，从初始种群中找到最优解。
在网络拓扑优化中，遗传算法可以通过将网络拓扑结构编码成染色体，利用遗传操作对染色体进行进化，最终得到最优的网络拓扑结构。
遗传算法对于网络拓扑优化问题具有较好的全局搜索能力，能够避免陷入局部最优解。
三、基于模拟退火算法的网络拓扑优化算法模拟退火算法是基于物理学中固体退火过程的一种全局优化算法。
模拟退火算法通过在一个随机解空间中搜索最优解，在搜索过程中接受差于当前解的解，并以一定的概率跳出局部最优解，以避免陷入局部最优。
在网络拓扑优化中，模拟退火算法可以通过调整节点和链路之间的连接关系，不断优化网络拓扑结构，以提高网络的性能和效率。
四、其他网络拓扑优化算法除了基于贪心算法、遗传算法和模拟退火算法的网络拓扑优化算法，还有其他一些算法也可以用于该问题的求解。
比如，禁忌搜索算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，它们都具有一定的优点和适用场景，可以根据具体的问题选择合适的算法。
总结：网络拓扑优化算法是提高网络性能和效率的重要手段，通过优化网络的拓扑结构，可以实现最优路径选择、负载均衡和容错等优化目标。
拓扑优化算法
拓扑优化算法是一种用于解决图论中拓扑优化问题的算法。
该算法的主要目标是通过对图的拓扑结构进行优化，以改进网络的性能、降低延迟、提高吞吐量等。
拓扑优化算法主要包括以下几个步骤：1.图的建模：首先需要将网络转化为图的形式进行建模。
图由一组节点和连接节点的边组成，表示网络中的各个设备和设备之间的连通关系。
节点可以表示交换机、路由器、服务器等网络设备。
2.损失函数的定义：在拓扑优化中，需要定义一个损失函数来衡量网络的性能。
损失函数可以是关于延迟、带宽、能耗等指标的函数。
通过最小化损失函数，可以使得网络的性能得到最优化。
3.优化目标的设定：在拓扑优化中，需要设定一个优化目标，如最小化延迟、最大化带宽等。
优化目标的设定与具体的应用场景相关，可以根据需求进行灵活设定。
4.算法设计：根据建模和设定的优化目标，设计相应的算法来求解问题。
常见的拓扑优化算法包括遗传算法、禁忌搜索、模拟退火等。
这些算法可以根据具体的问题进行选择和调整。
5.算法实现：将设计好的算法转化为计算机程序，并进行实现。
实现过程中需要考虑算法的效率和可扩展性，以便在大规模网络中能够有效地求解问题。
6.实验和评估：根据实际场景和数据，对算法进行实验和评估。
实验可以使用真实网络数据或者仿真工具进行。
评估算法的效果和性能，对比不同算法的优缺点，为进一步优化和改进算法提供依据。
拓扑优化算法主要应用于网络设计、资源分配、流量调度等领域。
在大规模网络中，通过优化网络的拓扑结构，可以减少通信延迟、提高带宽利用率，从而改善用户体验和提升网络性能。
拓扑优化算法的研究不仅关注理论解决方案，还需要考虑实际应用中的可行性和可实施性。
因此，相关参考内容可以包括以下方面：1.拓扑优化算法的数学模型和理论基础：可以介绍拓扑优化算法的基本原理、数学模型和相关理论知识，如图论、优化理论等。
这些知识对于理解算法的原理和思想具有重要意义。
2.拓扑优化算法的应用案例：可以介绍拓扑优化算法在实际应用中的案例和应用场景。
网络拓扑设计与优化的算法与策略
网络拓扑设计与优化的算法与策略网络拓扑设计是指在建立计算机网络时，根据需求和限制确定网络中节点之间的连接方式和通信路径，以达到高性能、高可靠性和高效能的目标。
网络的拓扑设计直接影响网络的性能和可扩展性，因此需要合理地选择拓扑结构和优化网络整体架构。
本文将介绍网络拓扑设计与优化的算法与策略，帮助读者更好地理解和应用相关知识。
一、拓扑设计基本原则网络拓扑设计时需要遵循一些基本原则，以确保网络的稳定性和高性能。
以下是网络拓扑设计的一些基本原则：1. 高可用性：网络拓扑应具备良好的冗余机制，当某个节点或链路发生故障时，仍然能够保持网络的正常运行。
2. 低延迟：网络拓扑应尽量减少数据传输的延迟，确保数据能够以最短时间传输到目的地。
3. 高带宽：网络拓扑应具备较高的带宽，能够满足大量数据传输的需求，并提供良好的用户体验。
4. 可扩展性：网络拓扑应具备良好的扩展性，能够满足未来网络发展的需求，并方便网络的扩容和升级。
二、拓扑设计算法与策略在进行网络拓扑设计时，可以使用一些算法和策略进行辅助决策，以得到合理的网络拓扑结构。
以下介绍几种常用的拓扑设计算法与策略。
1. 最小生成树算法最小生成树算法通过选取最小消耗的方式将所有节点连接起来，从而得到一个无环的连通图。
最常用的最小生成树算法是Kruskal算法和Prim算法。
这些算法使得网络拓扑具有较好的可扩展性和冗余能力。
2. 贪心算法贪心算法是一种启发式算法，它在每一步选择中都采取当前最优的选择，希望最终能够得到全局最优的结果。
在网络拓扑设计中，贪心算法可以用于选择节点和链路，以优化网络的性能和成本。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。
在网络拓扑设计中，遗传算法可以通过运用基因编码和选择交叉变异的方式，逐步改进网络结构，使其达到更好的性能。
4. 建模和仿真建模和仿真是网络拓扑设计中常用的一种策略，通过建立网络模型和进行大量仿真实验来评估不同的设计方案。
IP地址的网络拓扑优化和路由选择
IP地址的网络拓扑优化和路由选择在网络通信中，IP地址起着至关重要的作用。
准确而高效地进行网络拓扑优化和路由选择是确保网络通信流畅和稳定的关键。
本文将探讨如何通过优化网络拓扑结构和选择最佳路由来提高IP地址的网络性能。
1. 网络拓扑优化网络拓扑优化是指通过合理设计和规划网络拓扑结构来提高网络的性能和可靠性。
以下是一些关键的网络拓扑优化方法：1.1 分段网络将大型网络划分为多个子网，每个子网包含一组主机和设备。
这样可降低网络的广播和碰撞域，提高网络的性能和稳定性。
同时，分段网络还可以实现网络流量隔离，增强网络的安全性。
1.2 优化网络拓扑合理规划网络设备的位置和连接方式，减少网络延迟和链路拥塞。
例如，将核心路由器放置在网络的中心位置，以便更好地管理和控制网络流量。
此外，使用高带宽和可靠的链路连接主干路由器和边缘路由器，以提高数据传输的速度和可用性。
1.3 冗余设计引入冗余设备和链路，以增加网络的可靠性和容错能力。
通过多路径转发机制，实现当某个路径或设备发生故障时，数据可以通过其他可用路径继续传输。
冗余设计还可减少单点故障的风险，提高网络的可用性和稳定性。
2. 路由选择路由选择是指根据不同的网络条件和需求，选择最佳的数据传输路径。
以下是一些常见的路由选择策略：2.1 静态路由静态路由是由网络管理员手动配置的固定路由表。
具有固定数据传输路径的优点是简单且可控，适用于网络环境稳定且变化不频繁的情况。
然而，静态路由的缺点是无法自动适应网络变化，对于大型网络来说，管理和配置困难且容易出错。
2.2 动态路由动态路由是通过路由协议自动学习和选择最佳的数据传输路径。
常见的动态路由协议有RIP（Routing Information Protocol）、OSPF （Open Shortest Path First）和BGP（Border Gateway Protocol）等。
动态路由可以自动适应网络变化，并根据实时的网络拓扑和流量状况进行数据传输决策，提高网络性能和可靠性。
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s 为 平 均 包 长 度 。 这 样 一 个 业 务 rH 其中： p l 为 l 的 传 播 延 迟， （ s， t ） 在源 、 t ） 间的延迟 D （ s ， t） 为 最 短 路 上 的 所 目的节点对（ s ， 有链路延迟之和， 而全网总延迟为所有业务延迟的总和 。 本文 Hl Φ H， l ， 来近似 其 中 Φ H， 使用 l为链路 l 基于负载的高优先 Cl Cl － Hl 级业务的开销函数 。 另一个高优先级优化 目 标 是 找 到 满 足 所 有 业 务 延 迟 保 障 约定的可行解 。 1. 2 高、 低优先级目标函数结合 在本文的优化算法中， 为了保证高优先级目标函数有绝对 2］中的辞 典 式 z =〈x ， y〉 ； 规 定 z1 ＞ z2 ， 优先权， 引入文献［ 当且 y 1 ＞ y 2 。 这样， 本文 的 目 标 可 以 表 达 为： 仅当 x 1 ＞ x 2 或 x 1 = x 2 ， 。 其中： D H 为高优先级业务延 迟 开 销， 最小化 S =〈D H ， ΦL 〉 ΦL 为低优先级业务负载开销 。
［2 ］
1. 1. 1
低优先级流量对吞 吐 率 较 为 敏 感， 且 数 据 量 较 大， 因此使
［3 ］ 用 Fortz 提出的开销函数作为低优先级流量优化目标：
， 以网 络 总 延 迟 的 惩 罚 函 数 为虽然能在一定程度上保证降低延迟， 优先级业务来说， 其链路 延 迟 可 能 仍 未 达 到 要 求； 而 且 易 陷 入 局部最优 。 本文提出的 算 法 考 虑 每 个 高 优 先 级 业 务 的 延 迟 要 能 找 到 可 行 解， 即 使 要 求 无 法 全 部 满 足， 也能扩大搜索空 求， 间， 降低全网延迟 。
基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ 60972030 ）
作者简介： 黄赫（ 1985 -） ， 男（ 满族） ， 吉林吉林人， 硕士研究生， 主要研究方向为通信网络优化（ huanghe1985 @ uestc． edu． cn ） ； 王 晟 （ 1971 -） ， 男，
· 4736·
计 算 机 应 用 研 究
第 27 卷
珘 其中： L l 为 链 路 l 上 承 载 的 低 优 先 级 流 量； C l 为低优先级流量 珘 C l = C l － H l ； Φ L， 看到的剩 余 带 宽， l 则为链路 l 的低优先级开 网络的总开 销 Φ L 为 所 有 链 路 开 销 的 总 和 。 可 以 看 出， 当 销， 链路利用率增大时， 开销 增 大， 从而惩罚负载不均衡的链路权 只需将 重设置 。 高优先级链路负载函 数 仍 然 可 以 使 用 式 （ 1 ） ， 珘 Ll 、 C l 分别换成 Φ H ， Hl 、 C l 代入即可 。 Φ L， l、 l、 1. 1. 2 基于服务层级协议（ SLA ） 的开销函数 高优先级流量对延 迟 敏 感， 而 业 务 量 较 少， 因此使用基于 SLA 的开销函数［2］ 作 为 优 化 目 标 之 一 。 链 路 l 上 的 延 迟 包 括 传播延迟和排队延迟， 其平均延迟计算式为
的出现， 允许链路对不 同 优 先 级 业 务 拥 有 不 同 权 重， 进
为充分利用网络资源满足 而为不同优先级业务分别计算路由， 不同业务需求极大地 增 加 了 灵 活 性 。 本 文 将 拓 扑 数 限 制 为 两 个， 即网络链路拥有 高 、 低 优 先 级 两 套 权 重。假 定 每 个 高 优 先 能满足所有延迟要求的链路权重为可 级业务有一个延迟要求， 行解， 否则为非可行解 。 在 IP 网络中， 路由器通过最短路径路由协 议 寻 径， 网络运 而优化链路 营者通过设置网络链路权重来控制带宽资源分配， 权重是 NP 难问题， 因此对于较大 规 模 的 网 络 要 使 用 启 发 式 算 法求解 。 现有的多拓扑 服 务 区 分 的 高 优 先 级 权 重 设 计 启 发 式 算法
Abstract ： Under the background of using multi-topology routing technology for service differentiation and routing optimization this paper proposed an improved link weight optimization heuristic algorithm． This algorithm accepted infeasible in IP network ， solutions with a specified probability under certain conditions ， thus introduced relaxation mechanism to expand range of candidate solutions and prevented the search from falling into local optimum． It compared the new algorithm with the existing one in results indicate that the improved algorithm is effective in providing SLA guarantee for high priority recomputer simulation ， quests ， minimizing total network delay and increasing network throughput． Key words ： multi-topology ； service differentiation ； link weight optimization ； heuristic algorithm ； SLA
步骤为： a ） 对 所 有 链 路 按 辞 典 式 一次迭代中要找到 m 个邻居， 开销 S 排序； b ） 然后 随 机 选 取 连 续 的 m 条 开 销 大 的 链 路 组 成 集合 A ， 连续的 m 条开 销 小 的 链 路 组 成 集 合 B ； c ） 随 机 地 从 A 中选取一条链路增加其权重， 选 取 B 中 的 链 路 减 小 其 权 重， 以 得到一个邻居， 重 复 m 次。通 过 这 种 方 法 将 繁 忙 的 链 路 流 量 得到 S 最小的邻居 搬移到空闲的链路上 。 分别评价这些邻居， 作为 W bestnei 。 选择目标函数 S （ W bestnei ） 最 小 的 邻 居 与 当 前 最 优
［1 ］
路集合； C ij 表示链路 （ i ，j ） ∈ E 的 容 量； 高 、 低优先级流量矩阵 t） ］| V | × | V | ， Ｔ L = ［r L （ s ， t） ］| V | × | V | ， 其中 r H （ s ， 分别为 Ｔ H = ［r H （ s ， t） 、 r L （ s， t ） 分别为源 、 t） 间 的 高、 目 的 节 点 对 （ s， 低优先级流量 Ll ； 带 宽 容 需求； 链 路 l 上 的 高 、 低 优 先 级 流 量 分 别 表 示 为 Hl 、 量为 C l 。 本文采 用 的 解 决 资 源 竞 争 的 方 法 是 优 先 队 列 机 制 ， 链路优先服务高优先级业务， 链路对低优先级业务的带宽是服 务高优先级业务后的剩余带宽， 因此高优先级业务的分配对低 优先级业务有影响， 反之则没有影响 。 1. 1 目标函数 基于链路负载的开销函数
启发式算法， 在一定条件下以一定概率接受非可行解， 从而引入松弛机制扩大候选解范围， 避免搜索陷入局部最 结果证明该算法能够为每个高优先级需 求的服务层协定 优 。 在仿真中将所提出的算法和已有算法进行了比较， （ SLA ） 提供保证， 有效降低全网总时延或提高网络吞吐量 。 关键词： 多拓扑； 区分服务； 链路权重优化； 启发式算法； 服务层协定 中图分类号： TP393 文献标志码： A 文章编号： 1001-3695 （ 2010 ） 12-4735-03 doi ： 10． 3969 / j． issn． 10013695． 2010． 12． 098
｛ if （ W * 非可行且 W bestnei 可行） ｛ W * = W bestnei ； list． clear （ ） ； list． push （ W bestnei ） ； ｝ else if （ 连续 M 次无改进） ｛ 对 W 随机串扰； list． clear （ ） ； list． push （ W ） ； ｝ else W = random_select （ list ） ； ｝ iter + + ； ｝ STOP
收稿日期： 2010 -06-20 ； 修回日期： 2010-07-30 教授， 博导， 主要研究方向为通信网与宽带通信技术 ．
珘 3 Ll － （ 2 /3 ） C l 珘 10 L l － （ 16 / 3 ） C l Φ L， l = 珘 70 L l － （ 178 / 3 ） C l 500 L － （ 1468 / 3 ） C 珘 l l 珘 5000 L l － （ 16318 / 3 ） C l
Optimization algorithm for service differentiation in IP network through multi-topology routing
HUANG He ， WANG Sheng
（ Key Laboratory of Broadband Optical Fiber Transmission ＆ Communication Networks ，University of Electronic Science ＆Technology of China ， Chengdu 611731 ，China ）