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基于强化学习的多阶段网络分组路由方法: 2022年; 多阶段网络被广泛应用于机器学习集群,由于多阶段网络中可用路径多,分组的路由是一个组合优化难题。现有基于启发式的路由算法由于缺乏性能保证,严重影响分组传输延迟。提出了基于强化学习的多阶段网络分组路由方法,使用一个新颖的策略迭代算法,通过学习的方式计算出最佳路由策略。算法通过在策略评估步骤中使用价值函数的最大似然估计器,克服了强化学习方法中蒙泰卡罗(MC)或时间差分(TD)价值估计器样本效率低的问题。为了应对组合优化时计算复杂度高的问题,算法在策略改进步骤中将组合动作空间上的优化分解为各组成动作的序列优化,以提高求解效率。基于NS-3网络模拟器的仿真实验结果表明,相较于现有最优的启发式路由策略,该算法学习到的路由策略降低了13.9%的平均分组延迟。; 高远翔罗龙孙罡; 关键词：集群网络策略迭代

物联网区块链中基于演化博弈的分片算法被引量：1: 2022年; 分片技术被广泛认为是一种克服当前物联网区块链系统可扩展性限制的有效解决方案。然而,由于恶意节点随机分布以及区块链网络复杂的参数配置,如何保证分片的有效性仍具有挑战。首先,对分片区块链的性能进行建模,分析其安全性和可扩展性。其次,为减少恶意节点的聚集以及提高网络的性能,提出了一种基于演化博弈的分片选择算法来优化节点的分片决策。仿真结果表明,提出的分片算法可以使恶意节点尽可能地均匀分布于各个分片中,同时提高分片区块链的性能,进而更好地支持区块链在物联网中的应用。; 徐小琼孙罡罗龙; 关键词：区块链演化博弈物联网

基于鱼群优化的车载自组织网络路由算法被引量：1: 2021年; 该文提出了一种基于鱼群优化且适用于城市道路环境的车载自组织网络路由算法。针对车载自组织网络中车辆的高速移动导致网络状态和拓扑频繁变化的特点,利用鱼群优化模型辅助搜索,及时为车辆找到新的最优中继节点,以保障网络中消息传输的性能。该文提出的鱼群路由优化算法(fish swarm routing,FSR),具有收敛速度快、效率高等优点。实验结果表明,相较于已有的车载自组织网络路由算法,该算法具有更低的传输时延和更高的传输成功率。; 罗龙胡凯文盛丽孙罡曹可建虞红芳; 关键词：时延路由车载自组织网络

IP网络中的快速路由微环避免算法被引量：4: 2015年; 在IP网络中,当链路权重发生变化时,可能产生路由微环问题。路由微环会引发网络延迟和丢包,无法满足实时业务对高水平服务质量的需求。因此针对该问题,提出一种快速路由微环避免算法,该算法设计一个权重序列,将链路权重按照该序列有序地重新配置,使得链路权重被重置后的路由重收敛过程中没有微环产生。在计算权重序列时,该算法首先定义安全权重区间的概念来描述避免路由微环产生的条件,随后利用该条件搜索出一组安全权重范围,同时使用剪枝技术缩小搜索空间、提高搜索效率,最后从各范围中取出一个值组成最后的权重序列。利用典型网络拓扑对算法进行仿真测试,实验结果表明,所提算法在87%的拓扑中平均需要5次中间权重配置就能避免微环。此外,相对于现有其他使用迭代调整链路权重以解决路由微环的算法,该算法计算时间复杂度降低一个数量级,计算效率提高30%-80%。所提算法能够大幅缩短计算时间,更加高效地解决路由微环问题,避免由此引发的网络延迟和丢包,从而提供高水平的网络服务质量。; 杨诗琦虞红芳罗龙; 关键词：IP网络

基于多拓扑路由的无拥塞快速业务迁移算法被引量：14: 2015年; 针对IP网络更新引发的业务迁移中潜在的链路拥塞问题,提出一种基于多拓扑路由的无拥塞快速业务迁移（CAFTM-MTR）算法。首先,考虑链路容量约束以及源节点迁移的时序特征,为源节点安排一种无拥塞的迁移顺序;然后,为减少迁移完成时间,基于业务的顺序无关性改进算法,每次批量迁移多个顺序无关的业务。利用多个典型拓扑与Waxman拓扑对提出的算法进行了仿真实验,与不考虑迁移顺序的业务迁移（Non CAFTM-MTR）方法相比,该算法将拥塞避免成功率从20%~60%提高至100%,同时得到8步以内的迁移顺序;此外,该算法具有对动态流量的适应性,能适应5%~284%的业务流量增长。仿真结果表明,CAFTM-MTR算法能够提高避免拥塞风险的成功率并快速地迁移业务。; 罗龙虞红芳罗寿西

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罗龙