基于memetic算法的应用层组播树的优化和仿真

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时间:2018-11-08

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1、山东大学硕士学位论文populationandautomaticallyadjusttheparameters.Previousalgorithmadjusttheparametersdependonhumanexperienceandalargenumberofexperimentsfordifferenttopologiesscale。ThenewalgorithmCangetridoftheproblemcausedbyartificialselection.Simulationresultsshowthattheproposedmethodisfeasible.Keywords:A

2、pplieationlayermulticast,Degreeanddelayconstraints,Memeticalgorithmm山东大学硕士学位论文IV山东大学硕士学位论文第一章绪论本章首先介绍了论文课题的研究背景和意义,然后介绍了应用层组播的研究现状,通过对分析说明研究的主要一方面是应用层组播树问题,以及概述了一些组播树构建的常用算法,并系统的介绍了本论文的主要研究内容,最后对本文的组织结构有一个简单的表述。1.1研究背景和意义近年来,随着多媒体业务的种类越来越广泛,如网络电视、在线直播、视频会议、远程教学等等,多媒体数据传输已经成为网络中数据传输的重要组成部分,同时,伴随着网络

3、用户的不断增加,曾经广泛使用的基于C/S服务模式的流媒体技术已经无法满足用户的需求。对此,针对多媒体业务的主要特点进行分析,多媒体的应用通常是一对多或者是多对多的数据传输分发,并对服务质量有严格的要求,类似于视频直播系统,视频会议等服务需要保证信息的实时性和服务的稳定性。为了解决流媒体网络传输的问题,人们提出了可以由源节点同时向多个目的节点发送信息的口组播[1】通信方式。P组播利用路由器实现复制数据,从而达到一个数据源给多个目标节点发送相同的数据的目的。但是由于IP组播自身的缺陷,如路由器负载过重、计费困难等等,IP组播技术在实践中并没有得到广泛的应用。因此,研究者们开始寻求其他替代方案,

4、作为一种基于应用层的多用户数据共享方案,应用层组播的研究成为当前热点[2】。应用层组播技术的实现不再依靠路由器,将参与组播的节点成员构造了一个覆盖网,由此屏蔽掉底层网络的拓扑结构,通过在组成员之间建立数据分发树,实现组播数据的复制转发功能。应用层组播将组播的功能如组成员管理、准备转发的数据、数据分发等都集中在节点,所以在底层网络看来,所有的数据传输仍然是通过单播传送的。由于端系统之间的实际链路仍是底层的单播IP路径,因此数据传输的可靠性可以得到保证。虽然通过应用层组播避开了p组播路由表扩张及规模扩展不易的缺点,但将组播由网络层转移到端点主机,灵活性增加的同时,也增加了组播树对于传输时延、组

5、播中节点的负载能力等方面的问题考虑。山东大学硕士学位论文随着互联网的迅速发展,多媒体服务的种类越来越多越来越广泛,应用层组播作为许多多媒体服务的一项关键技术,成为近年来组播领域的研究热点。从满足用户对于服务质量要求的方向出发,设计一棵效率好的应用层组播树是一个很好的研究课题。1.2目前研究现状对于应用层组播技术的研究最早是在2000年提出来的,ChuY.H.等人提出了第一个应用层组播协议NARADA[4],证实了应用层组播的可行性。由此之后,各种应用层组播协议不断被推出,由前期关注于组播的扩展性、高效性等方面发展到考虑成员主机的容量限制,目前应用层组播技术研究主要集中在实时的多媒体数据传输

6、,研究者们未获得更好的性能针对不同的应用服务,提出了各种应用层组播协议。如对于小规模的组播服务,常用的协议有Scattercast、Narada等【5】。在小规模组播系统中,每一个节点知道系统中其它节点信息,并在与其他所有节点之间建立一个叠加网,然后以每个数据源为根节点建立组播树进行数据传输转发。对于这种类型的系统通常有一个汇聚点(RendezvousPoint,PR),由它来管理所有节点的信息,新节点的加入也是通过它来执行,这种采用分布式方法构网,能够更加有效的支持多数据源的组播应用,能够解决单数据源容易出现节点故障。因为这类组播并不是依赖于某个特定的节点来进行组维护,而是每个节点维护其

7、他所有节点的信息,所花费的维护代价比较大,规模不易扩展,比较适应于小规模组播服务。对于大规模组播系统中,比较常见的有NICE[6]和zagzag[7]。这类系统引入了层次结构和代理理念,具有很好的可扩展性。如将NICE组播组成员划分为不同的层次,同时采用分层路由算法直接在层次拓扑上建立以自己为根节点的组播树,当新节点加入和离开时,策略的基本操作是创建和维护这个分层结构。对于层次组播,每个节点都存储着相同集群的全局信息,根

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